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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)智能化服務(wù)更加渴望，聊天機(jī)器人成為研發(fā)熱門(mén)之一?！吨悄芰奶鞕C(jī)器人：核心技術(shù)與算法》從聊天機(jī)器人所涉及的多個(gè)方面出發(fā)，先理論后實(shí)踐，讓讀者不僅能了解其中的原理，還能自己動(dòng)手編程?！吨悄芰奶鞕C(jī)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(shí)作為開(kāi)篇，重點(diǎn)介紹了聊天系統(tǒng)中的主要模塊；第2章闡述了語(yǔ)音識(shí)別和隱馬爾可夫模型；第3章側(cè)重于通用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)；第4章講解如何使用信息檢索技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)問(wèn)答型的聊天系統(tǒng)；第5章介紹一些主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及如何使用這些算法來(lái)提升基于信息檢索的問(wèn)答系統(tǒng)；第6章介紹推薦系統(tǒng)相關(guān)的知識(shí)以及常見(jiàn)的推薦算法，并將其應(yīng)用到問(wèn)答系統(tǒng)中；第7章介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化問(wèn)答系統(tǒng)；第8章講述了聊天系統(tǒng)的前沿領(lǐng)域——知識(shí)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(gè)課題?！吨悄芰奶鞕C(jī)器人：核心技術(shù)與算法》可為高等院校計(jì)算機(jī)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(zhuān)業(yè)本科生和研究生教學(xué)的參考書(shū)，對(duì)于從事深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用的開(kāi)發(fā)人員同樣具有參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

　　黃申，博士，2015年美國(guó)杰出人才，微軟學(xué)者，IBMExtremeBlue天才計(jì)劃成員。2006年博士畢業(yè)于上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè)，師從俞勇教授，擁有20余篇國(guó)際論文和30多項(xiàng)國(guó)際專(zhuān)利。他有超過(guò)20年機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)任Glassdoor機(jī)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(guó)研發(fā)中心、1號(hào)店和***飛牛網(wǎng)。出版過(guò)《大數(shù)據(jù)架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)之路：電商系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)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(shū)籍和專(zhuān)欄，累計(jì)讀者數(shù)萬(wàn)人。

圖書(shū)目錄

第1章聊天機(jī)器人概述
1．1 聊天機(jī)器人的發(fā)展歷史
1．2 聊天機(jī)器人的類(lèi)型和應(yīng)用
1．3 聊天機(jī)器人的模塊和框架
第2章自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別
2．1 自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)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(shí)
2．2．2 隱馬爾可夫模型是怎么來(lái)的
2．2．3 求解隱馬爾可夫模型
2．3 Python實(shí)戰(zhàn)
第3章自然語(yǔ)言處理
3．1 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展概述
3．2 常見(jiàn)的自然語(yǔ)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(yǔ)法
3．2．4 詞袋模型和TF-IDF機(jī)制
3．2．5 語(yǔ)義相關(guān)的詞
3．2．6 詞性標(biāo)注
3．2．7 實(shí)體識(shí)別
3．2．8 語(yǔ)法分析和語(yǔ)義分析
3．3 針對(duì)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(wèn)答系統(tǒng)
4．1 問(wèn)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(wèn)答系統(tǒng)架構(gòu)
4．3 基于Elasticsearch搜索引擎的問(wèn)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(yǔ)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(jì)
4．3．6 Elasticsearch集群
4．3．7 集成的問(wèn)答系統(tǒng)
……
第5章用機(jī)器學(xué)習(xí)提升基于信息檢索的問(wèn)答系統(tǒng)
第6章基于社區(qū)和推薦的問(wèn)答系統(tǒng)
第7章使用深度學(xué)習(xí)加強(qiáng)問(wèn)答系統(tǒng)
第8章使用知識(shí)圖譜構(gòu)建問(wèn)答系統(tǒng)
第9章打造任務(wù)型和閑聊型聊天系統(tǒng)