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基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理簡介,目錄書摘

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

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

(2)本書的作者和譯者都是國內(nèi)外NLP領(lǐng)域非常活躍的青年學(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NLP領(lǐng)域的趨勢。

(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)的基本知識及各種常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并重點介紹了如何使用這些技術(shù)處理自然語言。


內(nèi)容簡介:

自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要的研究方向,是計算機(jī)科學(xué)與語言學(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,為自然語言處理帶來了巨大的應(yīng)用需求。但是由于自然語言具有歧義性、動態(tài)性和非規(guī)范性,同時語言理解通常需要豐富的知識和一定的推理能力,為自然語言處理帶來了極大的挑戰(zhàn)。近年來如火如荼的深度學(xué)習(xí)技術(shù)為解決自然語言處理問題的解決提供了一種可能的思路,已成為有效推動自然語言處理技術(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)的基本知識及各種常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并重點介紹了如何使用這些技術(shù)處理自然語言。

本書主要面向高等院校自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的研究生,也適合自然語言處理或機(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。


作者簡介:

約阿夫o戈爾德貝格(Yoav Goldberg)

以色列巴伊蘭大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系高級講師,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等重要國際會議領(lǐng)域主席,在自然語言處理領(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。同時他也是自然語言處理領(lǐng)域*級期刊《Computational Linguistics》的編輯部成員。他的研究方向包括面向自然語言處理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,結(jié)構(gòu)預(yù)測,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)的自然語言處理方法上作出了重要貢獻(xiàn),同時他也是主流深度學(xué)習(xí)工具包DyNet的主要研發(fā)者之一。


譯者和主審簡介


車萬翔,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)訪問學(xué)者。研究方向為自然語言處理。在CoNLL、SANCL、SemEal等國際評測獲得過冠軍。任ACL、COLING、EMNLP等國際會議領(lǐng)域主席。負(fù)責(zé)研發(fā)的語言技術(shù)平臺(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、技術(shù)發(fā)明二等獎;漢王青年創(chuàng)新獎一等獎;錢偉長中文信息處理科學(xué)獎等獎項。2017年所主講的《Python語言程序設(shè)計》課程獲國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)社會計算與信息檢索研究中心,就讀期間先后于美國普林斯頓大學(xué)以及約翰·霍普金斯大學(xué)進(jìn)行訪問研究,現(xiàn)為美國麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室博士后研究員。研究領(lǐng)域主要為自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)。在人工智能,自然語言處理等領(lǐng)域國際重要會議及期刊(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)計算機(jī)學(xué)院社會計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類國際會議及國際*級期刊發(fā)表論文多篇。中國中文信息學(xué)會(CIPS)信息檢索專委會委員、青年工作委員會委員,中國人工智能學(xué)會(CAAI)青年工作委員會委員。曾獲黑龍江省科技進(jìn)步一等獎、中國人工智能學(xué)會*佳青年成果獎、中國人工智能學(xué)會"合創(chuàng)杯"第二屆全國青年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽三等獎。

劉銘,博士,哈爾濱工業(yè)大學(xué)副教授,博士生導(dǎo)師,美國南加州大學(xué)訪問學(xué)者。研究領(lǐng)域包括文本挖掘、命名實體識別、實體鏈接等。先后主持國家自然科學(xué)基金、中國博士后科學(xué)基金特別資助、騰訊-CCF犀牛鳥創(chuàng)意基金等多項基金項目。 在人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等領(lǐng)域國際期刊和會議上發(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)一等獎一項, 獲哈爾濱市科技成果一項。


主審:劉挺

劉挺,哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授,社會計算與信息檢索研究中心主任,國家"萬人計劃"科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才。多次擔(dān)任國家863重點項目總體組專家、基金委會評專家。中國計算機(jī)學(xué)會理事,中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事、社會媒體處理專委會(SMP)主任,曾任國際*級會議ACL、EMNLP領(lǐng)域主席。主要研究方向為人工智能、自然語言處理和社會計算,是國家973課題、國家自然科學(xué)基金重點項目負(fù)責(zé)人。主持研制"語言技術(shù)平臺LTP"、"大詞林"等科研成果被業(yè)界廣泛使用。曾獲國家科技進(jìn)步二等獎、省科技進(jìn)步一等獎、錢偉長中文信息處理科學(xué)技術(shù)一等獎等。


目錄:譯者序
前言
致謝
第1章 引言
1.1 自然語言處理的挑戰(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
1.7 數(shù)學(xué)符號
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、測試集和驗證集
2.3 線性模型
2.3.1 二分類
2.3.2 對數(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 計算圖的抽象概念
5.1.1 前向計算
5.1.2 反向計算(導(dǎo)數(shù)、反向傳播)
5.1.3 軟件
5.1.4 實現(xiàn)流程
……

第二部分 處理自然語言數(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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