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基于NLP的内容理解 版权信息
- ISBN：9787111720690
- 条形码：9787111720690 ; 978-7-111-72069-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于NLP的内容理解 本书特色
适读人群 ：（1）人工智能相关专业研究员以及信息科学和计算机科学的爱好者（2）自然语言处理和机器学习中级读者和爱好者（3）统计学或相关IT专业学生（1）作者背景资深：作者是资深AI技术专家，BAT高级算法工程师。 （2）作者经验丰富：作者在NLP、内容理解等领域有多年实践经验。 （3）揭秘大模型：揭秘大模型的底层技术原理，详解文本内容理解和生产的技术细节。 （4）解决6大难题：为内容重复理解、内容通顺度识别及纠正、内容质量、标签体系构建、文本摘要生成、文本纠错6大内容理解难题提供基于NLP的解决方案。 （5）结合业务场景：所有内容、技术、算法均从实际业务场景出发，从问题的角度拆解问题。 （6）大量NLP算法：书中系统讲解了可用于内容理解的各种NLP算法的原理和使用。 （7）包含大量案例：以实战为导向，用案例贯穿全书。
基于NLP的内容理解 内容简介
本书一共7章。第1章详细介绍了文本特征的表示方法。第2章主要从应用的角度介绍了标题、段落、文章重复三种场景及三种场景的具体实现。第3章介绍了数据增强方法、句子通顺度识别方法以及补全不通顺内容的方法。第4章从应用的角度详细介绍了知识问答质量体系的搭建方法。第5章主要讲述了标签体系的原理及构建过程中用到的3种主要算法。第6章介绍了文本摘要生成中两类流行的方法、常用的数据集以及文本摘要的评价方法。第7章介绍了文本中错误的类型、来源，文本纠错的常用方法与框架等。
基于NLP的内容理解 目录
CONTENTS
目 录
前言
第1章 文本特征表示 1
1.1 语料与语料预处理 1
1.1.1 语料和语料库 1
1.1.2 语料预处理 2
1.2 文本特征表示方法 6
1.2.1 离散型特征表示方法 6
1.2.2 分布型特征表示方法 13
1.3 词向量的评判标准 29
1.3.1 内部评估 29
1.3.2 外在评估 31
1.4 本章小结 34
第2章 内容重复理解 35
2.1 标题重复 35
2.1.1 标题符号规整化处理 36
2.1.2 Jieba分词 39
2.1.3 LAC分词 43
2.1.4 基于分词及字符串等
方式进行重复识别 45
2.2 段落重复识别实例 47
2.2.1 段落重复识别 47
2.2.2 基于N-gram算法进行
内容去重 48
2.2.3 平滑处理技术 54
2.3 基于相似度计算的文章判重 57
2.3.1 文本相似度计算任务
的分析 57
2.3.2 距离度量方式 58
2.3.3 基于SimHash算法进行
文本重复检测 62
2.4 本章小结 66
第3章 内容通顺度识别及纠正 67
3.1 数据增强 67
3.2 基于FastText算法的句子
通顺度识别 73
3.2.1 CBOW模型 74
3.2.2 FastText算法原理 75
3.2.3 FastText算法实战 81
3.3 基于TextCNN算法的分类
任务实现 93
3.3.1 专有名词简介 93
3.3.2 算法介绍 94
3.3.3 参数调优经验总结 96
3.3.4 基于Keras工具实现TextCNN算法 96
3.4 基于TextRNN算法的分类
任务实现 98
3.4.1 LSTM和BiLSTM 98
3.4.2 TextCNN和TextRNN
识别效果对比 105
3.5 基于Seq2Seq模型的
纠正策略 106
3.5.1 Seq2Seq模型原理 106
3.5.2 纠正不通顺句子的方法 108
3.6 本章小结 114
第4章 内容质量 116
4.1 GBDT算法 116
4.1.1 GBDT算法概述 117
4.1.2 负梯度拟合 117
4.1.3 GBDT回归算法 118
4.1.4 GBDT分类算法 119
4.2 XGBoost算法 121
4.2.1 从GBDT到XGBoost 121
4.2.2 XGBoost损失函数 122
4.2.3 XGBoost损失函数的
优化求解 124
4.2.4 XGBoost算法流程 125
4.2.5 XGBoost算法参数
及调优 127
4.3 知识问答质量体系的搭建 129
4.3.1 知识问答质量体系
建立的意义 130
4.3.2 整体的项目实施方案 130
4.3.3 知识问答质量体系
搭建流程 133
4.4 本章小结 142
第5章 标签体系构建 143
5.1 标签体系 143
5.1.1 标签体系的重要性 143
5.1.2 标签体系的分类 144
5.1.3 构建标签体系 146
5.2 TF-IDF算法 151
5.2.1 TF-IDF算法介绍 151
5.2.2 TF-IDF算法实现 152
5.3 PageRank算法 155
5.4 TextRank算法 163
5.4.1 TextRank算法的使用
场景 164
5.4.2 TextRank算法的
优缺点 168
5.5 本章小结 168
第6章 文本摘要生成 169
6.1 文本摘要相关介绍 169
6.1.1 文本摘要问题定义 169
6.1.2 文本摘要分类 170
6.1.3 文本摘要的技术和方法 170
6.2 基于无监督的抽取式文本摘要 172
6.2.1 基于经验的文本摘要 173
6.2.2 基于主题模型的
文本摘要 175
6.2.3 基于图的文本摘要 182
6.2.4 基于特征评分的
文本摘要 185
6.2.5 基于聚类的文本摘要 188
6.3 基于有监督的抽取式文本摘要 191
6.4 基于深度神经网络的生成式
文本摘要 201
6.5 文本摘要常用数据集 210
6.6 文本摘要评价方法 211
6.6.1 自动评价方法 211
6.6.2 人工评价方法 213
6.7 本章小结 213
第7章 文本纠错 214
7.1 错误来源及类型 214
7.2 文本纠错的3种传统方法 215
7.2.1 模板匹配 215
7.2.2 编辑距离匹配 216
7.2.3 HANSpeller++框架 217
7.3 文本纠错深度学习方法 220
7.3.1 英文文本纠错方法 220
7.3.2 中文文本纠错方法 224
7.4 工业界解决方法 233
7.4.1 3阶段级联的纠错方案 234
7.4.2 符合多种场景的通用
纠错方案 236
7.4.3 保险文本的纠错方案 237
7.5 文本纠错工具 239
7.5.1 pycorrector 239
7.5.2 xmnlp 240
7.6 本章小结 242
展开全部
基于NLP的内容理解 作者简介
李明琦 资深AI技术专家，现就职于BAT，担任高级算法工程师。长期致力于机器学习、深度学习、NLP等技术在实际业务场景中的落地，在内容理解方面有丰富的经验，主导的内容质量项目曾获得最佳项目奖。 先后发表人工智能相关的学术论文2篇，申请人工智能领域的发明专利5项。在GitHub上贡献了大量内容质量、问答系统、NLP等方面的代码，在CSDN撰写了一些与算法、机器学习、内容理解相关的文章，深受欢迎。 谷 雪 现为葡萄牙米尼奥大学博士生，涉及的研究领域为神经架构搜索、自然语言处理、情感分析，博士期间着力于细粒度情感原因提取。先后发表过学术论文2篇，其中一篇是神经架构搜索的综述，另一篇是基于进化策略的神经架构演化方法。在GitHub上贡献了大量深度学习、机器学习代码，在CSDN上分享了服务器配置、数据分析、图像去噪、情感分析等方向的多篇文章。 孟子尧 在人工智能技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和深度学习，尤其是深度学习中的图像分类和自然语言处理等技术。热衷于开源的应用和推广，在GitHub和CSDN上贡献了许多代码和文章。在《计算机研究与发展》上发表过1篇人工智能相关论文。
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