• 最后更新 2023-10-21
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智能聊天机器人 核心技术与算法 黄申 清华大学出版社 高等院校计算机科学信息科学电子工程和人工智能等的科研人员参考书
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1章  聊天机器人概述 1 1.1  聊天机器人的发展历史 1 1.2  聊天机器人的类型和应用 3 1.3  聊天机器人的模块和框架 4 2章  自动语音识别 7 2.1  自动语音识别的发展概述 7 2.2  隐马尔可夫模型 8 2.2.1 概率论基础知识 9 2.2.2 隐马尔可夫模型是怎么来的 18 2.2.3 求解隐马尔可夫模型 25 2.3  Python实战 28 3章  自然语言处理 33 3.1  自然语言处理的发展概述 33 3.2  常见的自然语言处理技术 34 3.2.1 停用词 34 3.2.2 同义词和近义词 37 3.2.3 多元语法 39 3.2.4 词袋模型和TF-IDF机制 40 3.2.5 语义相关的词 44 3.2.6  词性标注 61 3.2.7  实体识别 64 3.2.8  语法分析和语义分析 66 3.3  针对中英文的特殊处理 70 3.3.1 取词干和词形还原 71 3.3.2 中文分词 72 4章  基于信息检索的问答系统 78 4.1  问答系统的发展概述 78 4.2  信息检索 78 4.2.1 如何高效地找到信息 79 4.2.2 相关性模型 84 4.2.3 其他扩展 95 4.2.4 基于信息检索的问答系统架构 99 4.3  基于Elasticsearch搜索引擎的问答系统 103 4.3.1 软件和数据的准备 103 4.3.2 Elasticsearch的基本概念和使用 105 4.3.3 在Elasticsearch中处理自然语言 114 4.3.4 自定义Elasticsearch的排序 123 4.3.5 Elasticsearch中搜索结果的统计 126 4.3.6 Elasticsearch集 129 4.3.7 集成的问答系统 136 5章  用机器学习提升基于信息检索的问答系统 141 5.1  如何提升问答系统 141 5.2  分析用户提出的问题 142 5.2.1 分类模型和算法 142 5.2.2 利用朴素贝叶斯模型进行文本分类 148 5.2.3 问题分类的Python实战 152 5.2.4 实体识别及其Python实战 159 5.3  检索结果的优化 166 5.3.1 线性回归的基本概念 166 5.3.2 线性回归的求解和拟合度的评估 168 5.3.3 线性回归的Python实战 181 5.3.4 聚类模型和算法 184 5.3.5 向量空间模型上的聚类 189 6章  基于社区和推荐的问答系统 195 6.1  什么是社区和推荐 195 6.2  基于社区的问答系统 195 6.3  推荐系统的原理和算法 199 6.3.1 推荐系统 199 6.3.2 协同过滤 206 6.3.3 使用Python实现协同过滤 211 6.4  基于推荐的问答系统 214 6.5  答案的摘要 218 6.5.1 文本摘要原理和算法 218 6.5.2 文本摘要的Python实战 219 7章 使用深度学习加强问答系统 227 7.1 神经网络 227 7.1.1 神经网络的基础知识 227 7.1.2 使用TensorFlow实现基本的神经网络 234 7.2 深度学习 243 7.2.1 卷积神经网络 243 7.2.2 深度学习在问答系统上的应用 248 8章 使用知识图谱构建问答系统 261 8.1 什么是知识图谱 261 8.1.1 知识图谱的起源 261 8.1.2 知识图谱的应用 263 8.1.3 知识图谱的关键要素 264 8.2 基于模板的知识图谱问答 269 8.2.1 基于模板方法的主要步骤 269 8.2.2 使用SPARQL和Python实战 271 8.2.3 可能的改进 304 9章 打造任务型和闲聊型聊天系统 306 9.1 什么是任务型聊天系统 306 9.2 理解用户的意图 307 9.2.1 基本方法 307 9.2.2 Python实战 308 9.3 识别任务相关的属性 314 9.4 对话流程的管理 324 9.4.1 基于规则的方法 325 9.4.2 基于数据统计的方法 334 9.5 闲聊型聊天系统的情感分析 342 

 

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