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內(nèi)容簡介

　　本分冊以類腦模式的深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，對(duì)自然語言處理的不同層面及其應(yīng)用進(jìn)行介紹。本分冊共分為10章，第１章介紹了自然語言中不同語言單元（包括詞、句子和篇章）的表示，并介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意力計(jì)算模型；第２章和第３章分別介紹了自然語言詞法和句子的經(jīng)典分析算法和深度學(xué)習(xí)模型；第４章介紹了知識(shí)圖譜和從大規(guī)模文本中獲取知識(shí)的主要技術(shù)；第５章和第６章重點(diǎn)介紹了文本挖掘技術(shù)，包括文本分類和摘要以及文本情感分析；第７章至第10章分別介紹了自然語言處理在信息檢索、自動(dòng)問答、機(jī)器翻譯和社會(huì)計(jì)算中的應(yīng)用技術(shù)。

作者簡介

　　孫茂松，教授，博導(dǎo)，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系黨委書記。研究領(lǐng)域：自然語言理解、中文信息處理、Web 智能和社會(huì)計(jì)算。主持項(xiàng)目約20項(xiàng)，主持信息處理ISO國際標(biāo)準(zhǔn) 2項(xiàng)，發(fā)表論文130余篇，獲國家發(fā)明專利4項(xiàng)。李涓子，教授，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系軟件研究所副所長。研究領(lǐng)域：語義 Web，語義 Web 服務(wù)；新聞與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)挖掘，主持多項(xiàng)國家自然基金項(xiàng)目，獲網(wǎng)選新聞技術(shù)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

圖書目錄

1 語言認(rèn)知與表示模型
1．1 語言認(rèn)知與語言表示的定義
1．2 研究語言認(rèn)知與表示的意義與挑戰(zhàn)
1．3 語言表示的模型與方法
1．3．1 詞的表示
1．3．2 句子表示
1．3．3 篇章表示
1．3．4 注意力
1．4 基于預(yù)訓(xùn)練模型的語言表示
參考文獻(xiàn)
2 詞法分析
2．1 引言
2．1．1 詞法分析的任務(wù)定義
2．1．2 詞法分析的發(fā)展歷程
2．1．3 詞法分析的數(shù)據(jù)集和公開評(píng)測
2．1．4 分詞的意義與挑戰(zhàn)
2．2 中文分詞
2．2．1 傳統(tǒng)方法
2．2．2 深度學(xué)習(xí)方法
2．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2．3 命名實(shí)體識(shí)別
2．3．1 傳統(tǒng)方法
2．3．2 深度學(xué)習(xí)方法
2．3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2．4 詞性標(biāo)注
2．4．1 傳統(tǒng)方法
2．4．2 深度學(xué)習(xí)方法
2．4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2．5 應(yīng)用
2．6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
3 句法語義分析
3．1 引言
3．2 任務(wù)定義
3．2．1 依存句法分析（樹）
3．2．2 語義角色標(biāo)注
3．2．3 語義依存分析（圖）
3．2．4 其他語義表示方法
3．2．5 數(shù)據(jù)集
3．2．6 相關(guān)評(píng)測
3．3 序列標(biāo)注
3．3．1 條件隨機(jī)場
3．3．2 深度序列標(biāo)注
3．3．3 語義角色標(biāo)注
3．4 基于圖的方法
3．4．1 基于圖的依存句法分析方法
3．4．2 基于圖的語義依存分析方法
3．5 基于轉(zhuǎn)移的方法
3．5．1 基于轉(zhuǎn)移的依存句法分析方法
3．5．2 基于轉(zhuǎn)移的語義依存分析方法
3．6 句法語義分析的進(jìn)展與挑戰(zhàn)
3．6．1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．6．2 主動(dòng)學(xué)習(xí)
3．6．3 句法數(shù)據(jù)標(biāo)注現(xiàn)狀
3．6．4 遷移學(xué)習(xí)
3．7 句法語義分析的應(yīng)用
3．7．1 作為抽取規(guī)則
……
4 知識(shí)圖譜
5 文本分類與自動(dòng)文摘
6 情感分析
7 信息檢索與推薦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：前沿與挑戰(zhàn)
8 自動(dòng)問答與機(jī)器閱讀理解
9 機(jī)器翻譯
10 深度學(xué)習(xí)在社會(huì)計(jì)算中的應(yīng)用與進(jìn)展
索引