自然语言处理入门
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作者李洋,李实 编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302644484
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价49元
货号1203180652
上书时间2024-08-08
商品详情
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作者简介
李洋，副教授，硕士生导师。2017年博士毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业，主要研究方向为自然语言处理、社交网络挖掘。中国计算机学会会员，CCF YOCSEF哈尔滨2021-2022副主席，主持国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金面上项目，黑龙江省博士后基金面上项目。累计发表SCI/EI检索论文十余篇，其中包括ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(ACM TIST)、Neurocomputing、Bioinformatics等国际期刊。目前担任国际期刊Knowledge-Based Systems(KBS), Neurocomputing, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP)等的审稿人。
目录
第1章中文分词
1.1中文分词中的基本问题
1.1.1中文分词规范问题
1.1.2歧义切分问题
1.1.3未登录词识别问题
1.2基于词表的分词算法
1.2.1正向优选匹配算法
1.2.2逆向优选匹配算法
1.2.3双向优选匹配算法
1.3基于统计模型的分词算法
1.4基于序列标注的分词算法
1.4.1基于HMM的分词方法
1.4.2基于CRF的分词方法
1.4.3基于Bi-LSTM-CRF的中文分词方法
参考文献
第2章命名实体识别
2.1基于CRF的命名实体识别
2.1.1CRF基本概念
2.1.2命名实体识别任务
2.2基于Bi-LSTM-CRF的命名实体识别
2.2.1RNN
2.2.2LSTM网络
2.2.3双向LSTM网络
2.2.4Bi-LSTM-CRF
2.3注意力机制
参考文献
第3章关系抽取
3.1实体关系抽取定义
3.2实体关系抽取框架
3.3评测方法
3.4有监督实体关系抽取方法
3.5半监督实体关系抽取方法
3.6远程监督实体关系抽取方法
参考文献
第4章词向量技术
4.1One-Hot词向量技术
4.2Word2Vec词向量技术
4.2.1CBOW模型
4.2.2Skip-Gram模型
4.2.3优化方法
4.3BERT词向量嵌入
4.3.1注意力机制
4.3.2Transformer
4.3.3BERT
4.3.4基于BERT的衍生模型
参考文献
第5章关键词提取
5.1TextRank关键词提取算法
5.1.1基于图的排序算法
5.1.2基于图的排序算法的拓展运用
5.1.3基于图的排序算法在关键词提取中的运用
5.1.4TextRank算法
5.2TF-IDF关键词提取算法
5.3LDA与PLSA关键词提取算法
5.3.1相关基础知识
5.3.2PLSA模型
5.3.3LDA模型
参考文献
第6章文本分类
6.1文本分类概述
6.2文本表示
6.2.1离散式表示
6.2.2分布式表示
6.3文本特征提取
6.3.1基于DF的特征提取法
6.3.2信息增益法
6.3.3χ2统计量
6.3.4互信息法
6.4特征权重计算方法
6.5分类器构建
6.5.1朴素贝叶斯分类器
6.5.2SVM分类器
6.5.3基于神经网络的分类器
6.6文本分类评价指标
参考文献
第7章知识图谱
7.1知识图谱概述
7.1.1知识图谱的介绍
7.1.2知识图谱基本概念
7.1.3知识表示与存储
7.2知识图谱构建
7.2.1知识抽取
7.2.2知识融合
7.2.3知识加工
7.2.4知识更新
7.3知识图谱补全
7.3.1知识图谱补全简介
7.3.2表示学习的相关理论
7.3.3知识图谱补全（表示学习）
7.4知识图谱应用
7.4.1通用和领域知识图谱
7.4.2语义集成
7.4.3语义搜索
7.4.4基于知识的问答
参考文献
第8章机器阅读理解
8.1机器阅读理解概述
8.1.1机器阅读理解任务
8.1.2机器阅读理解发展
8.2数据集以及测评方式
8.2.1数据集
8.2.2测评方式
8.3模型
8.3.1模型架构
8.3.2预训练模型
8.4应用以及未来
8.4.1智能客服
8.4.2搜索引擎
8.4.3教育
8.4.4机器阅读理解面临的挑战
参考文献
第9章自动文摘和文本生成
9.1自动文摘概述
9.1.1自动文摘任务
9.1.2自动文摘发展及分类
9.2生成式摘要
9.2.1问题与方法
9.2.2文摘评测
9.3自动文本生成
9.3.1自动文本生成概述
9.3.2基于主题的文本生成
9.3.3自动文本生成技术评测
参考文献
第10章对话系统
10.1问题理解
10.1.1意图识别
10.1.2槽填充
10.2对话状态管理
10.2.1对话状态跟踪
10.2.2对话策略
10.3答句生成
参考文献
内容摘要
自然语言处理的目标是使计算机能够像人类一样理解语言。近年来，自然语言处理作为一门学科发展迅速，得到了越来越广泛的应用。本书从基本概念出发，对自然语言基础任务进行介绍，首先介绍自然语言处理基础的词法、句子以及篇章级任务：中文分词、命名实体识别、关系抽取、词向量技术、关键词提取和文本分类，然后介绍近年来广泛应用的知识图谱、机器阅读理解、自动文摘、文本生成、对话系统等内容以期读者能够对自然语言处理各个部分的研究内容和技术手段有更加深入的理解。
本书可作为高等院校相关专业本科生及研究生对于自然语言处理领域学习的入门教材。
主编推荐
"（1）以自然语言处理的基本概念为切入点，逐步拓展到自然语言的基础任务。内容讲解循序渐进，深入浅出。
（2）每章遵循先介绍基本概念再引出应用实例的方式，符合初学者学习的认识规律，易于读者学习和掌握。
（3）向新技术发展，接轨新工科教育理念，突显自然语言处理的热门应用，教学配备资料齐全。"
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