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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
智能問答與深度學習
 作  者: 王海良/李卓桓/林旭鳴
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2019.01
 進貨日期: 2019/1/9
 ISBN: 9787121349218
 開  本: 16 開    
 定  價: 518
 售  價: 414
  會 員 價 : 380
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編輯推薦:

深度學習人工智慧參考書

介紹近年來自然語言處理和機器閱讀的成果,配有翔實示例,助力實際應用,源代碼檔供下載,業內大咖力薦


內容簡介:

《智能問答與深度學習》面向在校學生或電腦軟體從業人員,由淺入深地介紹了人工智慧在文本任務中的應用。《智能問答與深度學習》不但介紹了自然語言處理、深度學習和機器閱讀理解等基礎知識,還簡述了資訊理論、人工智慧等的發展過程。


作者簡介:

——王海良——
Chatopera聯合創始人、CEO,微軟人工智慧極有價值專家。畢業於北京郵電大學,加入IBM工作四年,先後工作於軟體開發實驗室和創新中心,從2016年開始工作於創業公司,三角獸AI演算法工程師,呤呤英語AI產品負責人,負責智能對話系統研發。
——李卓桓——
PreAngel合夥人,Plug and Play投資合夥人。擁有25年編程經驗,曾任優酷網首席科學家、嘰歪網創始人,水木清華BBS站長,紫霞BBS站長。Conversational AI實踐者,熱愛滑雪、跑酷、滑雪傘等極限運動。
——林旭鳴——
北京郵電大學模式識別實驗室研究生,目前的研究方向為深度學習、自然語言處理與機器閱讀理解。本科期間曾獲得國家獎學金,研究生期間多次在數據類競賽中取得Top 3的成績。曾在百度、滴滴出行、微軟等公司實習。


圖書目錄:

1 概述1
1.1 智能問答:讓機器更好地服務於人 1
1.2 問答系統類型介紹 2
1.2.1 基於事實的問答系統 3
1.2.2 基於常見問題集的問答系統 3
1.2.3 開放域的問答系統 4
1.3 使用本書附帶的源碼程式 4
1.3.1 安裝依賴軟體 4
1.3.2 下載源碼 5
1.3.3 執行示例程式 5
1.3.4 聯繫我們 6
1.4 全書結構 6
2 機器學習基礎8
2.1 線性代數 8
2.1.1 標量、向量、矩陣和張量 8
2.1.2 矩陣運算 9
2.1.3 特殊類型的矩陣 10
2.1.4 線性相關 11
2.1.5 範數 12
2.2 概率論基礎 12
2.2.1 隨機變數 13
2.2.2 期望和方差 13
2.2.3 伯努利分佈 14
2.2.4 二項分佈 14
2.2.5 泊松分佈 15
2.2.6 正態分佈 15
2.2.7 條件概率、聯合概率和全概率 17
2.2.8 先驗概率與後驗概率 18
2.2.9 邊緣概率 18
2.2.10 貝葉斯公式 18
2.2.11 最大似然估計演算法 19
2.2.12 線性回歸模型 20
2.2.13 邏輯斯蒂回歸模型 21
2.3 資訊理論基礎 22
2.3.1 熵 23
2.3.2 聯合熵和條件熵 23
2.3.3 相對熵與互信息 24
2.3.4 通道和通道容量 25
2.3.5 最大熵模型 26
2.3.6 資訊理論與機器學習 29
2.4 統計學習 29
2.4.1 輸入空間、特徵空間與輸出空間 30
2.4.2 向量表示 30
2.4.3 數據集 31
2.4.4 從概率到函數 31
2.4.5 統計學習三要素 32
2.5 隱馬爾可夫模型 33
2.5.1 隨機過程和馬爾可夫鏈 33
2.5.2 隱馬爾可夫模型的定義 36
2.5.3 三個基本假設及適用場景 37
2.5.4 概率計算問題之直接計算 39
2.5.5 概率計算問題之前向演算法 40
2.5.6 概率計算問題之後向演算法 42
2.5.7 預測問題之維特比演算法 45
2.5.8 學習問題之Baum-Welch 演算法 48
2.6 條件隨機場模型 52
2.6.1 超越HMM 52
2.6.2 專案實踐 55
2.7 總結 59
3 自然語言處理基礎60
3.1 中文自動分詞 60
3.1.1 有向無環圖 61
3.1.2 最大匹配演算法 63
3.1.3 演算法評測 69
3.1.4 由字構詞的方法 72
3.2 詞性標注 77
3.2.1 詞性標注規範 77

3.2.2 隱馬爾可夫模型詞性標注 79
3.3 命名實體識別 81
3.4 上下文無關文法 82
3.4.1 原理介紹 83
3.4.2 演算法淺析 83
3.5 依存關係分析 84
3.5.1 演算法淺析 85
3.5.2 專案實踐 92
3.5.3 小結 94
3.6 資訊檢索系統 95
3.6.1 什麼是資訊檢索系統 95
3.6.2 衡量資訊檢索系統的關鍵指標 95
3.6.3 理解非結構化數據 97
3.6.4 倒排索引 98
3.6.5 處理查詢 100
3.6.6 專案實踐 102
3.6.7 Elasticsearch 103
3.6.8 小結 112
3.7 問答語料 113
3.7.1 WikiQA 113
3.7.2 中文版保險行業語料庫InsuranceQA 113
3.8 總結 115
4 深度學習初步116
4.1 深度學習簡史 116
4.1.1 感知機 116
4.1.2 寒冬和復蘇 117
4.1.3 走出實驗室 118
4.1.4 寒冬再臨 119
4.1.5 走向大規模實際應用 119
4.2 基本架構 120
4.2.1 神經元 121
4.2.2 輸入層、隱藏層和輸出層 122
4.2.3 標準符號 123
4.3 神經網路是如何學習的 124
4.3.1 梯度下降 124
4.3.2 反向傳播理論 127
4.3.3 神經網路全連接層的實現 130
4.3.4 使用簡單神經網路實現問答任務 131
4.4 調整神經網路超參數 136
4.4.1 超參數 136
4.4.2 參考建議 137
4.5 卷積神經網路與池化 138
4.5.1 簡介 138
4.5.2 卷積層的前向傳播 139
4.5.3 池化層的前向傳播 141
4.5.4 卷積層的實現 141
4.5.5 池化層的實現 145
4.5.6 使用卷積神經網路實現問答任務 148
4.6 迴圈神經網路及其變種 149
4.6.1 簡介 149
4.6.2 迴圈神經網路 149
4.6.3 長短期記憶單元和門控迴圈單元 153
4.6.4 迴圈神經網路的實現 156
4.6.5 使用迴圈神經網路實現問答任務 159
4.7 簡易神經網路工具包 160
5 詞向量實現及應用161
5.1 語言模型 161
5.1.1 評測 162
5.1.2 ARPA 格式介紹 162
5.1.3 專案實踐 163
5.2 One-hot 表示法 164
5.3 詞袋模型 165
5.4 NNLM 和RNNLM 165
5.5 word2vec 168
5.5.1 C-BOW 的原理 169
5.5.2 Skip-gram 的原理 172
5.5.3 計算效率優化 174
5.5.4 專案實踐 179
5.6 GloVe 189
5.6.1 GloVe 的原理 189
5.6.2 GloVe 與word2vec 的區別和聯繫 191
5.6.3 專案實踐 193
5.7 fastText 198
5.7.1 fastText 的原理 198
5.7.2 fastText 與word2vec 的區別和聯繫 200
5.7.3 專案實踐 201
5.8 中文近義詞工具包 204
5.8.1 安裝 205
5.8.2 介面 205
5.9 總結 205
6 社區問答中的QA 匹配206
6.1 社區問答任務簡介 206
6.2 孿生網路模型 207
6.3 QACNN 模型 207
6.3.1 模型構建 207
6.3.2 實驗結果 214
6.4 Decomposable Attention 模型 214
6.4.1 模型介紹 214
6.4.2 模型構建 216
6.5 多比較方式的比較?C集成模型 216
6.5.1 模型介紹 216
6.5.2 模型構建 218
6.6 BiMPM 模型 219
6.6.1 模型介紹 219
6.6.2 模型構建 221
7 機器閱讀理解222
7.1 完型填空型機器閱讀理解任務 222
7.1.1 CNN/Daily Mail 數據集 222
7.1.2 Children’s Book Test(CBT)數據集 223
7.1.3 GA Reader 模型 226
7.1.4 SA Reader 模型 227
7.1.5 AoA Reader 模型 228
7.2 答案抽取型機器閱讀理解任務 230
7.2.1 SQuAD 數據集 231
7.2.2 MS MARCO 數據集 232
7.2.3 TriviaQA 數據集 234
7.2.4 DuReader 數據集 235
7.2.5 BiDAF 模型 235
7.2.6 R-Net 模型 237
7.2.7 S-Net 模型 240
7.3 答案選擇型機器閱讀理解任務 243
7.4 展望 245
參考文獻 246

 
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