自然语言处理与应用9787302646266
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作者张华平[等]著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302646266
出版时间2023-09
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货号14145048
上书时间2024-09-29
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目录
目录 第1篇基础理论篇 第1章自然语言处理与应用概述3 1.1自然语言处理3 1.1.1自然语言处理的定义、难点及其发展历程3 1.1.2自然语言处理的上下游任务4 1.2中文自然语言处理发展现状7 1.2.1自然语言处理任务评测结果7 1.2.2中文数据集与评测现状8 1.2.3中文预训练语言模型现状9 1.2.4中国影响力现状9 1.3自然语言处理的发展趋势11 1.3.1处理从人工到自动化11 1.3.2应用从通用到场景化13 1.3.3算法从单一到平台化15 1.4中文互联网自然语言处理面临的挑战16 1.4.1信息对抗16 1.4.2多语言交互16 1.4.3社会演化17 第2章面向自然语言处理的深度学习经典平台与算法18 2.1深度学习经典平台18 2.1.1TensorFlow18 2.1.2PyTorch20 2.1.3PaddlePaddle21 2.2深度学习经典算法22 2.2.1卷积神经网络222.2.2循环神经网络23 2.2.3生成对抗网络26 第3章面向自然语言处理的深度学习前沿进展30 3.1传统深度学习遇到的瓶颈30 3.1.1深度学习概述30 3.1.2传统深度学习遇到的问题31 3.2面向数据的深度学习前沿进展33 3.2.1主动学习33 3.2.2自监督学习35 3.2.3提示学习37 3.2.4图神经网络39 3.2.5多模态学习41 3.3面向训练的深度学习前沿进展43 3.3.1多任务学习43 3.3.2终身学习45 3.3.3范式迁移46 3.4面向应用的深度学习前沿进展47 3.4.1模型压缩47 3.4.2可解释学习48 3.4.3对抗与算法安全49 〖1〗〖2〗自然语言处理与应用目录第4章预训练语言模型51 4.1预训练语言模型概述51 4.1.1预训练语言模型定义51 4.1.2预训练语言模型的发展历程51 4.2常见预训练语言模型介绍52 4.2.1BERT52 4.2.2GPT354 4.2.3ELMo54 4.2.4ERNIE55 4.3预训练语言模型的使用56 4.3.1迁移学习56 4.3.2微调56 4.4预训练语言模型发展趋势58 4.4.1多语种58 4.4.2多模态58 4.4.3增大模型58 4.4.4替换预训练任务59 4.4.5结合外部知识60 4.4.6预训练语言模型压缩61 4.5应用与分析61 4.5.1模型介绍61 4.5.2模型使用62 第2篇信息处理篇 第5章网络爬虫技术65 5.1概述65 5.1.1网络爬虫的概念内涵65 5.1.2网络爬虫的技术发展65 5.1.3网络爬虫的爬取过程66 5.2网络爬虫分类67 5.2.1通用网络爬虫67 5.2.2深层网络爬虫68 5.2.3聚焦网络爬虫68 5.2.4增量式网络爬虫70 5.3网络爬虫库与框架71 5.3.1网络爬虫库71 5.3.2网络爬虫框架72 5.4网络爬虫技术前沿75 5.4.1网络爬虫技术的近期新进展75 5.4.2反爬的前沿技术75 5.5应用与分析76 第6章多格式文档解析与管理80 6.1概述80 6.1.1文档格式80 6.1.2文档标准的发展历程80 6.2多格式文档解析81 6.2.1Word文档解析81 6.2.2PDF文档解析83 6.3多格式文档管理85 6.3.1在线文档管理85 6.3.2区块链文档管理87 6.4应用与分析88 6.4.1多格式文档读取算法88 6.4.2多格式文档解析实例90 第7章语音文字识别95 7.1概述95 7.1.1发展历程95 7.1.2基本原理96 7.2经典算法98 7.2.1经典语言模型98 7.2.2经典声学模型99 7.3近期新进展103 7.3.1DFCNN模型104 7.3.2混合网络Conformer105 7.4应用与分析106 第8章图像语义表示与字符识别108 8.1图像字幕108 8.1.1问题背景108 8.1.2技术分析108 8.1.3建模方法112 8.1.4应用与分析114 8.2OCR及领域优化115 8.2.1问题背景115 8.2.2技术分析116 8.2.3应用与分析120 第9章中文分词与词性标注123 9.1中文分词概述123 9.2中文分词的困难124 9.3基于机械匹配的中文分词算法127 9.3.1词典匹配法127 9.3.2N最短路径法130 9.4基于统计语言模型的中文分词算法132 9.4.1N元语言模型132 9.4.2互信息模型133 9.4.3优选熵模型134 9.5NLPIRICTCLAS: 基于层次隐马尔可夫模型的中文分词算法135 9.5.1层次隐马尔可夫模型136 9.5.2基于类的隐马尔可夫分词算法138 9.5.3N最短路径的切分排歧策略139 9.6基于双向循环神经网络与条件随机场的词法分析140 9.6.1概述140 9.6.2基于双向循环神经网络的序列标注140 9.6.3融合条件随机场的深度神经网络模型141 9.7应用与分析142 9.7.1NLPIRICTCLAS应用演示142 9.7.2LTP143 9.7.3结巴分词143 9.7.4PKUSeg143 第3篇语义分析篇 第10章情感分析147 10.1情感分析概述147 10.1.1研究任务148 10.1.2研究热点148 10.2经典方法149 10.2.1基于情感词典的情感分析方法149 10.2.2基于机器学习的情感分析方法150 10.2.3基于深度学习的情感分析方法152 10.2.4优选模型153 10.3应用与分析153 第11章新词发现158 11.1新词发现概述158 11.2多语种新词发现前沿综述159 11.3基于规则的新词发现方法161 11.3.1规则抽取方法161 11.3.2规则过滤方法162 11.4基于统计模型的新词发现方法162 11.4.1凝固度163 11.4.2信息熵163 11.4.3新词IDF163 11.5基于深度学习的新词发现方法164 11.6应用与分析165 11.6.1面向社会媒体的开放领域新词发现165 11.6.2多语种新词发现示例171 第12章命名实体识别与关键词提取173 12.1命名实体识别与关键词提取概述173 12.1.1命名实体识别173 12.1.2关键词提取177 12.2经典算法177 12.2.1命名实体识别经典算法177 12.2.2关键词提取经典算法185 12.2.3算法分类189 12.3应用与分析191 12.3.1命名实体识别示例191 12.3.2关键词提取实验194 第13章知识图谱的大数据自动构建与应用198 13.1知识图谱概述198 13.2知识图谱的数据来源200 13.2.1大规模知识库200 13.2.2互联网链接数据200 13.2.3多数据源的知识融合202 13.3知识图谱的构建203 13.3.1概念发现206 13.3.2关联计算207 13.3.3关系抽取208 13.4应用与分析211 13.4.1智能搜索211 13.4.2机器人学习机212 13.4.3文档表示212 第4篇文本挖掘篇 第14章信息过滤215 14.1信息过滤概述215 14.1.1信息过滤推荐近期新进展217 14.1.2重点关注信息过滤近期新进展219 14.2信息过滤推荐经典算法219 14.2.1内容过滤219 14.2.2协同过滤220 14.2.3混合过滤221 14.3重点关注信息过滤经典算法222 14.3.1黑白名单过滤222 14.3.2基于内容的文本过滤222 14.3.3基于内容的图片过滤225 14.4应用与分析228 14.4.1信息过滤推荐示例228 14.4.2垃圾信息过滤示例229 14.4.3智能过滤系统展示232 第15章文本分类234 15.1文本分类概述234 15.1.1基于统计规则的文本分类234 15.1.2基于机器学习的文本分类234 15.1.3基于深度学习的文本分类235 15.2文本分类算法237 15.2.1稠密连接网络237 15.2.2图神经网络239 15.2.3注意力模型242 15.3应用与分析245 15.3.1数据集245 15.3.2实验245 第16章文本聚类246 16.1文本聚类概述246 16.2文本聚类算法体系246 16.3半监督文本聚类248 16.4基于关键特征聚类的Top N热点话题检测方法研究250 16.4.1研究概述250 16.4.2基于文档关键特征的话题聚类251 16.4.3实验结果展示254 第17章文本校对256 17.1文本校对概述256 17.2文本校对算法257 17.2.1基于统计机器学习的文本校对方法258 17.2.2基于深度学习的文本校对方法258 17.2.3基于预训练语言模型的文本校对方法259 17.3KDN: 基于知识驱动的多类型文本校对融合算法264 17.3.1语法校对264 17.3.2语病校对265 17.3.3基于音形码的相似度计算266 17.3.4校对融合算法266 17.4NLPIR文本自动校对系统设计与应用267 17.4.1自动校对模块267 17.4.2前后端设计与实现267 17.4.3在线校对插件office268 17.4.4在线校对功能示例269 第18章自动摘要270 18.1自动摘要概述270 18.1.1基于抽取的自动文摘272 18.1.2基于理解的自动文摘274 18.2基于关键词提取的自动摘要274 18.2.1文本预处理274 18.2.2停用词表275 18.2.3双数组Trie树276 18.2.4关键词提取277 18.2.5句子切分279 18.2.6句子相似度计算280 18.3面向主题的自动摘要280 18.3.1改进的优选边缘相关度方法281 18.3.2面向主题的词特征统计282 18.3.3领域主题词表282 18.3.4句子间的包含关系283 18.4基于主题模型与信息熵的中文文档自动摘要技术研究284 18.4.1主题模型285 18.4.2信息熵286 18.4.3句子信息熵的计算方法286 18.4.4算法介绍287 18.4.5自动摘要应用示例288 第5篇应用篇 第19章自然语言处理应用项目293 19.1裁判文书阅读理解293 19.1.1背景介绍293 19.1.2数据集简介293 19.1.3评价标准293 19.1.4实验过程及分析294 19.2PDF敏感信息发现与隐私保护295 19.2.1背景介绍295 19.2.2数据处理296 19.2.3个人信息识别297 19.2.4脱敏技术298 19.2.5结果展示300 19.3微博博主的特征与行为大数据挖掘301 19.3.1背景介绍301 19.3.2宏观特征大数据挖掘302 19.3.3实验与分析307 19.3.4微博博主的价值观自动评估方法307 19.4用于中文影视剧台词的语义消歧系统309 19.4.1背景介绍309 19.4.2语义消歧知识图谱的构建310 19.4.3基于知识图谱和语义特征的语义消歧算法312 19.4.4实验结果与分析314 19.4.5语义消歧系统315 19.5大数据考研分析316 19.5.1背景介绍316 19.5.2模块设计317 19.5.3结果及分析318 19.6客服通话文本摘要提取319 19.6.1背景介绍319 19.6.2数据说明320 19.6.3评价指标320 19.6.4实验方法320 第20章自然语言处理应用案例322 20.1《红楼梦》前80回和后40回作者同一性分析322 20.1.1背景介绍322 20.1.2输入数据322 20.1.3分析工具和方法322 20.1.4结果及分析323 20.2丁真走红事件网络舆情分析327 20.2.1背景介绍327 20.2.2系统结构及方法327 20.3个人语言特征消除工具330 20.3.1背景介绍330 20.3.2技术概念330 20.3.3系统设计331 20.3.4总结分析332 20.4问药小助手333 20.4.1应用概述333 20.4.2数据来源333 20.4.3数据标注333 20.4.4症状识别334 20.4.5医疗槽填充335 20.5自动写诗与古诗词鉴赏翻译系统336 20.5.1自动写诗336 20.5.2古诗词鉴赏与翻译337
内容摘要
本书集学术前沿、教学成果与应用实践于一体，系统讲述自然语言处理理论与应用。全书分为5篇。基础理论篇包括第1～4章，主要内容为自然语言处理与应用概述、面向自然语言处理的深度学习经典平台与算法、面向自然语言处理的深度学习前沿进展、预训练语言模型；信息处理篇包括第5～9章，主要内容为网络爬虫技术、多格式文档解析与管理、语音文字识别、图像语义表示与字符识别、中文分词与词性标注；语义分析篇包括第10～13章，主要内容为情感分析、新词发现、命名实体识别与关键词提取、知识图谱的大数据自动构建与应用；文本挖掘篇包括第14～18章，主要内容为信息过滤、文本分类、文本聚类、文本校对、自动摘要；应用篇包括第19、20章，主要内容为自然语言处理应用项目和案例。
本书可作为高等学校自然语言处理方向研究生与高年级本科生的专业课教材，也可供自然语言处理方向的科研人员、工程技术人员和爱好者参考。
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集自然语言处理学术前沿、教学成果与应用实践于一体； 充分反映自然语言处理方向的国际学术前沿进展； 融入北京理工大学团队20余年自然语言处理与应用方向的创新性成果，获得多项省部级科技奖，NLPIR自然语言处理与信息检索共享平台网提供配套的演示程序及代码； 六年多研究型一线教学实践，收录了多个研究小组优秀项目业作为应用案例剖析。
精彩内容
本书集学术前沿、教学成果与应用实践于一体，系统讲述自然语言处理理论与应用。全书分为5篇。基础理论篇包括第1～4章，主要内容为自然语言处理与应用概述、面向自然语言处理的深度学习经典平台与算法、面向自然语言处理的深度学习前沿进展、预训练语言模型；信息处理篇包括第5～9章，主要内容为网络爬虫技术、多格式文档解析与管理、语音文字识别、图像语义表示与字符识别、中文分词与词性标注；语义分析篇包括第10～13章，主要内容为情感分析、新词发现、命名实体识别与关键词提取、知识图谱的大数据自动构建与应用；文本挖掘篇包括第14～18章，主要内容为信息过滤、文本分类、文本聚类、文本校对、自动摘要；应用篇包括第19、20章，主要内容为自然语言处理应用项目和案例。 本书可作为高等学校自然语言处理方向研究生与高年级本科生的专业课教材，也可供自然语言处理方向的科研人员、工程技术人员和爱好者参考。
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