自然語言處理研究前沿

內容簡介

　本分冊以類腦模式的深度學習為基礎，對自然語言處理的不同層面及其套用進行介紹。本分冊共分為10章，第１章介紹了自然語言中不同語言單元（包括詞、句子和篇章）的表示，並介紹了深度神經網路的注意力計算模型；第２章和第３章分別介紹了自然語言詞法和句子的經典分析算法和深度學習模型；第４章介紹了知識圖譜和從大規模文本中獲取知識的主要技術；第５章和第６章重點介紹了文本挖掘技術，包括文本分類和摘要以及文本情感分析；第７章至第10章分別介紹了自然語言處理在信息檢索、自動問答、機器翻譯和社會計算中的套用技術。

作者簡介

孫茂松，教授，博導，清華大學計算機科學與技術系黨委書記。研究領域：自然語言理解、中文信息處理、Web 智慧型和社會計算。主持項目約20項，主持信息處理ISO國際標準 2項，發表論文130餘篇，獲國家發明專利4項。

李涓子，教授，清華大學計算機科學與技術系軟體研究所副所長。研究領域：語義 Web, 語義 Web 服務；新聞與社會網路挖掘，主持多項國家自然基金項目，獲網選新聞技術科技進步二等獎。

圖書目錄

1 語言認知與表示模型

1．1 語言認知與語言表示的定義

1．2 研究語言認知與表示的意義與挑戰

1．3 語言表示的模型與方法

1．3．1 詞的表示

1．3．2 句子表示

1．3．3 篇章表示

1．3．4 注意力

1．4 基於預訓練模型的語言表示

參考文獻

2 詞法分析

2．1 引言

2．1．1 詞法分析的任務定義

2．1．2 詞法分析的發展歷程

2．1．3 詞法分析的數據集和公開評測

2．1．4 分詞的意義與挑戰

2．2 中文分詞

2．2．1 傳統方法

2．2．2 深度學習方法

2．2．3 實驗結果

2．3 命名實體識別

2．3．1 傳統方法

2．3．2 深度學習方法

2．3．3 實驗結果

2．4 詞性標註

2．4．1 傳統方法

2．4．2 深度學習方法

2．4．3 實驗結果

2．5 套用

2．6 小結

參考文獻

3 句法語義分析

3．1 引言

3．2 任務定義

3．2．1 依存句法分析（樹）

3．2．2 語義角色標註

3．2．3 語義依存分析（圖）

3．2．4 其他語義表示方法

3．2．5 數據集

3．2．6 相關評測

3．3 序列標註

3．3．1 條件隨機場

自然語言處理研究前沿

基本介紹

內容簡介

作者簡介

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