智能聊天機器人：核心技術(shù)與算法

定　價：￥128.00

作　者：	黃申著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302570783	出版時間：	2021-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	354	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類對智能化服務(wù)更加渴望，聊天機器人成為研發(fā)熱門之一。《智能聊天機器人：核心技術(shù)與算法》從聊天機器人所涉及的多個方面出發(fā)，先理論后實踐，讓讀者不僅能了解其中的原理，還能自己動手編程?！吨悄芰奶鞕C器人：核心技術(shù)與算法》共9章，第1章以該領(lǐng)域的背景知識作為開篇，重點介紹了聊天系統(tǒng)中的主要模塊；第2章闡述了語音識別和隱馬爾可夫模型；第3章側(cè)重于通用的自然語言處理技術(shù)；第4章講解如何使用信息檢索技術(shù)，來實現(xiàn)問答型的聊天系統(tǒng)；第5章介紹一些主流的機器學(xué)習(xí)算法，以及如何使用這些算法來提升基于信息檢索的問答系統(tǒng)；第6章介紹推薦系統(tǒng)相關(guān)的知識以及常見的推薦算法，并將其應(yīng)用到問答系統(tǒng)中；第7章介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來優(yōu)化問答系統(tǒng)；第8章講述了聊天系統(tǒng)的前沿領(lǐng)域——知識圖譜；第9章討論任務(wù)型和閑聊型聊天系統(tǒng)中更有挑戰(zhàn)性的幾個課題?！吨悄芰奶鞕C器人：核心技術(shù)與算法》可為高等院校計算機科學(xué)、信息科學(xué)、電子工程和人工智能等領(lǐng)域的科研人員提供參考，也可作為相關(guān)專業(yè)本科生和研究生教學(xué)的參考書，對于從事深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用的開發(fā)人員同樣具有參考價值。

作者簡介

　　黃申，博士，2015年美國杰出人才，微軟學(xué)者，IBMExtremeBlue天才計劃成員。2006年博士畢業(yè)于上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程專業(yè)，師從俞勇教授，擁有20余篇國際論文和30多項國際專利。他有超過20年機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)經(jīng)驗，現(xiàn)任Glassdoor機器學(xué)習(xí)資深研發(fā)經(jīng)理，曾任職于LinkedIn全球數(shù)據(jù)科學(xué)部、微軟亞洲研究院、IBM研究院、eBay中國研發(fā)中心、1號店和***飛牛網(wǎng)。出版過《大數(shù)據(jù)架構(gòu)和算法實現(xiàn)之路：電商系統(tǒng)的技術(shù)實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)架構(gòu)商業(yè)之路：從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案》《程序員的數(shù)學(xué)》等技術(shù)書籍和專欄，累計讀者數(shù)萬人。

圖書目錄

第1章聊天機器人概述
1．1 聊天機器人的發(fā)展歷史
1．2 聊天機器人的類型和應(yīng)用
1．3 聊天機器人的模塊和框架
第2章自動語音識別
2．1 自動語音識別的發(fā)展概述
2．2 隱馬爾可夫模型
2．2．1 概率論基礎(chǔ)知識
2．2．2 隱馬爾可夫模型是怎么來的
2．2．3 求解隱馬爾可夫模型
2．3 Python實戰(zhàn)
第3章自然語言處理
3．1 自然語言處理的發(fā)展概述
3．2 常見的自然語言處理技術(shù)
3．2．1 停用詞
3．2．2 同義詞和近義詞
3．2．3 多元語法
3．2．4 詞袋模型和TF-IDF機制
3．2．5 語義相關(guān)的詞
3．2．6 詞性標(biāo)注
3．2．7 實體識別
3．2．8 語法分析和語義分析
3．3 針對中英文的特殊處理
3．3．1 取詞干和詞形還原
3．3．2 中文分詞
第4章基于信息檢索的問答系統(tǒng)
4．1 問答系統(tǒng)的發(fā)展概述
4．2 信息檢索
4．2．1 如何高效地找到信息
4．2．2 相關(guān)性模型
4．2．3 其他擴(kuò)展
4．2．4 基于信息檢索的問答系統(tǒng)架構(gòu)
4．3 基于Elasticsearch搜索引擎的問答系統(tǒng)
4．3．1 軟件和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備
4．3．2 Elasticsearch的基本概念和使用
4．3．3 在Elasticsearch中處理自然語言
4．3．4 自定義Elasticsearch的排序
4．3．5 Elasticsearch中搜索結(jié)果的統(tǒng)計
4．3．6 Elasticsearch集群
4．3．7 集成的問答系統(tǒng)
……
第5章用機器學(xué)習(xí)提升基于信息檢索的問答系統(tǒng)
第6章基于社區(qū)和推薦的問答系統(tǒng)
第7章使用深度學(xué)習(xí)加強問答系統(tǒng)
第8章使用知識圖譜構(gòu)建問答系統(tǒng)
第9章打造任務(wù)型和閑聊型聊天系統(tǒng)