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基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介,目錄書摘

2019-12-26 20:08 來(lái)源:京東 作者:京東
深度學(xué)習(xí)
基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理
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編輯推薦:

(1)自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向,有著巨大的應(yīng)用需求,但是由于自然語(yǔ)言具有歧義性、動(dòng)態(tài)性和非規(guī)范性,同時(shí)語(yǔ)言理解通常需要豐富的知識(shí)和一定的推理能力,存在極大的挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)為解決NLP問(wèn)題提供了一種可能的思路,已成為有效推動(dòng)自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展的變革力量。

(2)本書的作者和譯者都是國(guó)內(nèi)外NLP領(lǐng)域非?;钴S的青年學(xué)者,他們關(guān)注的方法和技術(shù)代表和預(yù)示著目前和未來(lái)NLP領(lǐng)域的趨勢(shì)。

(3)本書系統(tǒng)闡述將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理的方法和技術(shù),深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)及各種常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并重點(diǎn)介紹了如何使用這些技術(shù)處理自然語(yǔ)言。


內(nèi)容簡(jiǎn)介:

自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向,是計(jì)算機(jī)科學(xué)與語(yǔ)言學(xué)的交叉學(xué)科。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)文本尤其是用戶生成的文本呈爆炸性增長(zhǎng),為自然語(yǔ)言處理帶來(lái)了巨大的應(yīng)用需求。但是由于自然語(yǔ)言具有歧義性、動(dòng)態(tài)性和非規(guī)范性,同時(shí)語(yǔ)言理解通常需要豐富的知識(shí)和一定的推理能力,為自然語(yǔ)言處理帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。近年來(lái)如火如荼的深度學(xué)習(xí)技術(shù)為解決自然語(yǔ)言處理問(wèn)題的解決提供了一種可能的思路,已成為有效推動(dòng)自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展的變革力量。

本書系統(tǒng)闡述將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理的方法和技術(shù),深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)及各種常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并重點(diǎn)介紹了如何使用這些技術(shù)處理自然語(yǔ)言。

本書主要面向高等院校自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的研究生,也適合自然語(yǔ)言處理或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員以及工業(yè)界從事智能相關(guān)領(lǐng)域呀發(fā)的專業(yè)人員閱讀參考。


作者簡(jiǎn)介:

約阿夫o戈?duì)柕仑惛瘢╕oav Goldberg)

以色列巴伊蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系高級(jí)講師,曾任Google Research研究員。他于2011年獲得本·古里安大學(xué)博士學(xué)位。他曾經(jīng)擔(dān)任EMNLP、EACL等重要國(guó)際會(huì)議領(lǐng)域主席,在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域發(fā)表論文50余篇,并多次獲得*佳論文以及杰出論文獎(jiǎng)。同時(shí)他也是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域*級(jí)期刊《Computational Linguistics》的編輯部成員。他的研究方向包括面向自然語(yǔ)言處理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),句法與詞法分析等。近幾年,他專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理方法上作出了重要貢獻(xiàn),同時(shí)他也是主流深度學(xué)習(xí)工具包DyNet的主要研發(fā)者之一。


譯者和主審簡(jiǎn)介


車萬(wàn)翔,博士,哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師,斯坦福大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者。研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理。在CoNLL、SANCL、SemEal等國(guó)際評(píng)測(cè)獲得過(guò)冠軍。任ACL、COLING、EMNLP等國(guó)際會(huì)議領(lǐng)域主席。負(fù)責(zé)研發(fā)的語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)(LTP)已被600余家單位共享,并授權(quán)給百度、騰訊、華為等公司使用。曾獲黑龍江科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng);漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng);錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。2017年所主講的《Python語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》課程獲國(guó)家精品在線開放課程。


郭江,博士,畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心,就讀期間先后于美國(guó)普林斯頓大學(xué)以及約翰·霍普金斯大學(xué)進(jìn)行訪問(wèn)研究,現(xiàn)為美國(guó)麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室博士后研究員。研究領(lǐng)域主要為自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)。在人工智能,自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域國(guó)際重要會(huì)議及期刊(如ACL, EMNLP, AAAI, IJCAI, JAIR等)上發(fā)表論文10余篇。


張偉男,哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心,博士/講師/碩導(dǎo)。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A類國(guó)際會(huì)議及國(guó)際*級(jí)期刊發(fā)表論文多篇。中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)(CIPS)信息檢索專委會(huì)委員、青年工作委員會(huì)委員,中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)(CAAI)青年工作委員會(huì)委員。曾獲黑龍江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)*佳青年成果獎(jiǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)"合創(chuàng)杯"第二屆全國(guó)青年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽三等獎(jiǎng)。

劉銘,博士,哈爾濱工業(yè)大學(xué)副教授,博士生導(dǎo)師,美國(guó)南加州大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者。研究領(lǐng)域包括文本挖掘、命名實(shí)體識(shí)別、實(shí)體鏈接等。先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)博士后科學(xué)基金特別資助、騰訊-CCF犀牛鳥創(chuàng)意基金等多項(xiàng)基金項(xiàng)目。 在人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表論文20余篇(如TKDE、TOIS、IJCAI、ACL、ICDE等)。獲黑龍江省科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)一項(xiàng), 獲哈爾濱市科技成果一項(xiàng)。


主審:劉挺

劉挺,哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授,社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心主任,國(guó)家"萬(wàn)人計(jì)劃"科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才。多次擔(dān)任國(guó)家863重點(diǎn)項(xiàng)目總體組專家、基金委會(huì)評(píng)專家。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事,中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)常務(wù)理事、社會(huì)媒體處理專委會(huì)(SMP)主任,曾任國(guó)際*級(jí)會(huì)議ACL、EMNLP領(lǐng)域主席。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋⒆匀徽Z(yǔ)言處理和社會(huì)計(jì)算,是國(guó)家973課題、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。主持研制"語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)LTP"、"大詞林"等科研成果被業(yè)界廣泛使用。曾獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)等。


目錄:譯者序
前言
致謝
第1章 引言
1.1 自然語(yǔ)言處理的挑戰(zhàn)
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
1.3 自然語(yǔ)言處理中的深度學(xué)習(xí)
1.4 本書的覆蓋面和組織結(jié)構(gòu)
1.5 本書未覆蓋的內(nèi)容
1.6 術(shù)語(yǔ)
1.7 數(shù)學(xué)符號(hào)
注釋

第一部分 有監(jiān)督分類與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第2章 學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與線性模型
2.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)和參數(shù)化函數(shù)
2.2 訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集
2.3 線性模型
2.3.1 二分類
2.3.2 對(duì)數(shù)線性二分類
2.3.3 多分類
2.4 表示
2.5 獨(dú)熱和稠密向量表示
2.6 對(duì)數(shù)線性多分類
2.7 訓(xùn)練和最優(yōu)化
2.7.1 損失函數(shù)
2.7.2 正則化
2.8 基于梯度的最優(yōu)化
2.8.1 隨機(jī)梯度下降
2.8.2 實(shí)例
2.8.3 其他訓(xùn)練方法
第3章 從線性模型到多層感知器
3.1 線性模型的局限性:異或問(wèn)題
3.2 非線性輸入轉(zhuǎn)換
3.3 核方法
3.4 可訓(xùn)練的映射函數(shù)
第4章 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 一個(gè)關(guān)于大腦的比喻
4.2 數(shù)學(xué)表示
4.3 表達(dá)能力
4.4 常見(jiàn)的非線性函數(shù)
4.5 損失函數(shù)
4.6 正則化與丟棄法
4.7 相似和距離層
4.8 嵌入層
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
5.1 計(jì)算圖的抽象概念
5.1.1 前向計(jì)算
5.1.2 反向計(jì)算(導(dǎo)數(shù)、反向傳播)
5.1.3 軟件
5.1.4 實(shí)現(xiàn)流程
……

第二部分 處理自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)
第三部分 特殊的結(jié)構(gòu)
第四部分 其他主題
參考文獻(xiàn)
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