商品基本信息

商品名称：

  会话式AI：自然语言处理与人机交互

作     者：

  杜振东 涂铭

市 场 价：

  79.00元

ISBN  号：

  9787111664192

出版日期：

  2020-09

页     数：

  284

字     数：

  143千字

出 版 社：

  机械工业出版社

  目录

前言

第1章 人机交互导论  1

1.1 图灵测试  1

1.1.1 图灵测试相关背景  1

1.1.2 图灵测试的定义  2

1.1.3 图灵测试引发的思考  3

1.2 专家系统  3

1.2.1 专家系统的定义  3

1.2.2 专家系统的框架  4

1.2.3 专家系统的发展  6

1.3 人机交互  6

1.3.1 人机交互简介  6

1.3.2 人机交互模块的发展  7

1.3.3 自然语言理解  9

1.3.4 对话管理  10

1.3.5 自然语言生成  10

1.4 机器人形态  11

1.4.1 聊天机器人  12

1.4.2 任务型机器人  13

1.4.3 面向FAQ的问答机器人  13

1.4.4 面向KB的问答机器人  14

1.5 本章小结  14

第2章 人机对话前置技术  15

2.1 深度学习框架  15

2.1.1 Theano  15

2.1.2 TensorFlow  16

2.1.3 Keras  17

2.1.4 PyTorch  17

2.2 搭建NLP开发环境  18

2.2.1 下载和安装Anaconda  18

2.2.2 conda的使用  21

2.2.3 中文分词工具——Jieba  22

2.2.4 PyTorch的下载与安装  24

2.2.5 Jupyter Notebook远程访问  25

2.3 TorchText的安装与介绍  26

2.4 本章小结  29

第3章 中文分词技术  30

3.1 分词的概念和分类  30

3.2 规则分词  31

3.2.1 正向最大匹配  31

3.2.2 逆向最大匹配  32

3.2.3 双向最大匹配  33

3.3 统计分词  35

3.4 混合分词  44

3.5 Jieba分词  44

3.6 准确率评测  47

3.6.1 混淆矩阵  48

3.6.2 中文分词中的P、R、F1计算  49

3.7 本章小结  51

第4章 数据预处理  52

4.1 数据集介绍  52

4.2 数据预处理  53

4.3 TorchText预处理  55

4.3.1 torchtext.data  55

4.3.2 torchtext.datasets  56

4.3.3 构建词表  57

4.3.4 构建迭代器  58

4.4 本章小结  60

第5章 词向量实战  61

5.1 词向量的由来  61

5.1.1 one-hot模型  61

5.1.2 神经网络词向量模型  63

5.2 word2vec  67

5.2.1 初探word2vec  67

5.2.2 深入CBOW模型  68

5.2.3 Skip-gram模型介绍  69

5.2.4 word2vec模型本质  70

5.3 glove  71

5.3.1 初探glove  71

5.3.2 glove模型原理  72

5.4 word2vec实战  74

5.4.1 预处理模块  74

5.4.2 模型框架  78

5.4.3 模型训练  79

5.4.4 模型评估  82

5.5 glove实战  83

5.5.1 预处理模块  83

5.5.2 模型框架  85

5.5.3 模型训练  86

5.5.4 模型评估  87

5.6 本章小结  87

第6章 序列标注与中文NER实战  88

6.1 序列标注任务  88

6.1.1 任务定义及标签体系  88

6.1.2 任务特点及对比  90

6.1.3 任务应用场景  92

6.2 序列标注的技术方案  94

6.2.1 隐马尔可夫模型  94

6.2.2 条件随机场  94

6.2.3 循环神经网络  96

6.2.4 Bert  97

6.3 序列标注实战  99

6.3.1 中文NER数据集  99

6.3.2 数据预处理  100

6.3.3 模型训练框架  102

6.3.4 模型评估  103

6.4 BiLSTM  104

6.4.1 参数介绍  104

6.4.2 BiLSTM模型框架  104

6.4.3 模型效果评估  106

6.5 BiLSTM-CRF  107

6.5.1 参数介绍  107

6.5.2 BiLSTM-CRF模型框架  107

6.5.3 模型评价  112

6.6 本章小结  112

第7章 文本分类技术  113

7.1 TFIDF与朴素贝叶斯  113

7.1.1 TFIDF  113

7.1.2 朴素贝叶斯  115

7.1.3 实战案例之新闻分类  116

7.2 TextCNN  118

7.2.1 TextCNN网络结构解析  118

7.2.2 实战案例之新闻分类  121

7.3 FastText  129

7.3.1 模型架构  129

7.3.2 层次softmax  130

7.3.3 n-gram子词特征  130

7.3.4 安装与实例解析  131

7.4 后台运行  134

7.5 本章小结  134

第8章 循环神经网络  135

8.1 RNN  135

8.1.1 序列数据  135

8.1.2 神经网络需要记忆  136

8.1.3 RNN基本概念  136

8.1.4 RNN的输入输出类型  138

8.1.5 双向循环神经网络  139

8.1.6 深层循环神经网络  140

8.1.7 RNN的问题  141

8.1.8 RNN PyTorch实现  141

8.2 LSTM  143

8.2.1 LSTM网络结构解析  143

8.2.2 LSTM PyTorch实现  147

8.3 GRU  149

8.3.1 GRU网络结构解析  149

8.3.2 GRU PyTorch实现  151

8.4 TextRNN  152

8.4.1 基本概念  152

8.4.2 实战案例之新闻分类  153

8.5 TextRCNN  154

8.5.1 基本概念  154

8.5.2 实战案例之新闻分类  155

8.6 实战案例之诗歌生成  155

8.6.1 数据预处理  156

8.6.2 模型结构  158

8.6.3 模型训练  158

8.6.4 诗歌生成  159

8.7 本章小结  161

第9章 语言模型与对话生成  162

9.1 自然语言生成介绍  162

9.2 序列生成模型  163

9.2.1 seq2seq的基本框架  164

9.2.2 Encoder-Decoder框架的缺点  165

9.3 经典的seq2seq框架  166

9.3.1 基于RNN的seq2seq  166

9.3.2 基于CNN的seq2seq  167

9.4 Attention机制  169

9.4.1 序列模型RNN  169

9.4.2 Attention机制的原理  170

9.4.3 Self-Attention模型  171

9.4.4 Transfomer模型介绍  171

9.5 Bert——自然语言处理的新范式  173

9.5.1 Bert结构  174

9.5.2 预训练任务  175

9.6 聊天机器人实战  177

9.6.1 数据介绍和数据预处理  177

9.6.2 实现seq2seq模型  179

9.7 本章小结  182

第10章 知识图谱问答  183

10.1 知识图谱概述  184

10.2 关系抽取  186

10.3 人物间关系识别  189

10.3.1 任务分析  189

10.3.2 模型设计  190

10.3.3 代码实现及优化  191

10.4 图谱构建  196

10.4.1 Neo4J简介  197

10.4.2 Neo4J创建图谱示例  198

10.5 基于深度学习的知识图谱问答模块  203

10.5.1 数据构造  205

10.5.2 查询目标检测  206

10.5.3 查询条件抽取  207

10.5.4 基于知识图谱查询模块实现  210

10.6 本章小结  212

第11章 自然语言推理  213

11.1 自然语言推理介绍  213

11.2 自然语言推理常见模型  215

11.2.1 SIAMESE网络  215

11.2.2 BiMPM网络  217

11.2.3 Bert网络  221

11.3 多轮对话中的答案导向问题  223

11.4 答案导向问题的实战  224

11.4.1 数据构造  224

11.4.2 孪生网络实战  226

11.4.3 BiMPM网络实战  232

11.4.4 Bert网络实战  236

11.4.5 模型结果比较  237

11.5 本章小结  238

第12章 实体语义理解  239

12.1 实体语义理解简介  239

12.2 现有语义理解系统分析  242

12.2.1 Time-NLPY/Time-NLP/FNLP  242

12.2.2 HeidelTime  244

12.2.3 知识驱动方法与数据驱动方法  246

12.3 实体语义理解的技术方案  247

12.4 实体语义理解实战  248

12.5 数值解析实战  257

12.6 时间解析实战  262

12.6.1 时间信息的中间表示  262

12.6.2 时长解析  263

12.6.3 日期和时间点  265

12.6.4 时间段  268

12.6.5 时间信息的推理计算  270

12.7 本章小结  273

  内容简介

内容简介

这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。

两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。

本书有3个特点：

前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。

实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。

对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者进行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。

本书一共12章，分为三大部分：

第壹部分 基础篇（第1-2章）

首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的必备基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP开发环境的搭建

第二部分 算法篇（第3-8章）

这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。

第三部分 实战篇（第9-12章）

主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识点。