基本信息
书名: |
智能聊天机器人:核心技术与算法 |
作者: |
黄申 |
出版社: |
清华大学出版社有限公司 |
出版日期: |
2021-06-01 |
版次: |
第1版 |
ISBN: |
9787302570783 |
市场价: |
128.0 |
目录
第1章 聊天机器人概述1.1 聊天机器人的发展历史1.2 聊天机器人的类型和应用1.3 聊天机器人的模块和框架第2章 自动语音识别2.1 自动语音识别的发展概述2.2 隐马尔可夫模型2.2.1 概率论基础知识2.2.2 隐马尔可夫模型是怎么来的2.2.3 求解隐马尔可夫模型2.3 Python实战第3章 自然语言处理3.1 自然语言处理的发展概述3.2 常见的自然语言处理技术3.2.1 停用词3.2.2 同义词和近义词3.2.3 多元语法3.2.4 词袋模型和TF-IDF机制3.2.5 语义相关的词3.2.6 词性标注3.2.7 实体识别3.2.8 语法分析和语义分析3.3 针对中英文的特殊处理3.3.1 取词干和词形还原3.3.2 中文分词第4章 基于信息检索的问答系统4.1 问答系统的发展概述4.2 信息检索4.2.1 如何地找到信息4.2.2 相关性模型4.2.3 其他扩展4.2.4 基于信息检索的问答系统架构4.3 基于Elasticsearch搜索引擎的问答系统4.3.1 软件和数据的准备4.3.2 Elasticsearch的基本概念和使用4.3.3 在Elasticsearch中处理自然语言4.3.4 自定义Elasticsearch的排序4.3.5 Elasticsearch中搜索结果的统计4.3.6 Elasticsearch集群4.3.7 集成的问答系统……第5章 用机器学基于信息检索的问答系统第6章 基于的问答系统第7章 使用深度学问答系统第8章 使用知识图谱构建问答系统第9章 打造任务型和闲聊型聊天系统
内容介绍
随着人工智能技术的发展,人类对智能化服务更加渴望,聊天机器人成为研发热门之一。本书从聊天机器人所涉及的多个方面出发,先理论后实践,让读者不仅能了解其中的原理,还能自己动手编程。全书共9 章,第1 章以该领域的背景知识作为开篇,介绍了聊天系统中的主要模块;第2 章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型;第3 章侧重于通用的自然语言处理技术;第4章讲解如何使用信息检索技术,来实现问答型的聊天系统;第5 章介绍的机器学,以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统;第6 系统相关的知识以及算法,并将其应用到问答系统中;第7 章介绍如何使用深度学化问答系统;第8 章讲述了聊天系统的前沿领域—知识图谱;第9 章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。
本书可为高等院校计算机科学、信息科学、电子工程和人工智能等领域的科研人员提供参考,也可作为相关专业本科生和研究生教学的参考书,对于从事深度学应用的开发人员同样具有参考价值。
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媒体评论
本书消除了智能聊天领域的门槛,目的是培养复合型技术人才。本书通过多个案例,逐步介绍聊天机器人开发各个阶段可能遇到的技术难题、业务需求以及相对应的技术解决方案和实践解析,让读者身临其境,探寻智能聊天机器人的奥秘。本书覆盖面全,涵盖了所有关键的技术。
可实践性强,通过大量实践才能积累宝贵的经验,大限度地根据理论知识弥补技术方案的。这有利于技术人员针对不同的业务需求,制定更为合理的技术方案。
硅谷华裔科学家力作,全面涵盖智能聊天领域关键技术,总结多年宝贵的实践经验。