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题名/责任者:
自然语言处理:基于机器学习视角/张岳, 滕志扬著 张梅山, 黄丹丹, 覃立波译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2024.03
ISBN及定价:
978-7-111-74223-4/CNY139.00
载体形态项:
XVI, 446页:图;26cm
并列正题名:
Natural language processing:a machine learning perspective
丛编项:
智能科学与技术丛书
个人责任者:
张岳
个人责任者:
滕志扬
个人次要责任者:
张梅山
个人次要责任者:
黄丹丹
个人次要责任者:
覃立波
学科主题:
自然语言处理
中图法分类号:
TP391
出版发行附注:
由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版
责任者附注:
张岳, 西湖大学教授。主要研究领域为自然语言处理、文本挖掘及相关的机器学习方法。研究成果包括机器学习引导搜索的结构预测算法、多任务联合模型、文本表示和图神经网络、自然语言处理中的常识、逻辑推理以及泛化问题。滕志扬, 2011年本科毕业于东北大学, 2014年硕士毕业于中国科学院大学, 2018年博士毕业于新加坡科技与设计大学 (SUTD),专业方向是自然语言处理和机器学习。他于2018-2022年在西湖大学担任助理研究员。张梅山, 哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机科学与技术学院副教授。主要研究方向为机器学习与自然语言处理, 具体包括词法句法语义分析、情感分析、信息抽取、跨模态语义理解等。黄丹丹, 之江实验室助理研究员。主要研究方向为自然语言处理及人工智能标准化。作为项目骨干参与多项国家重点研发计划, 在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等国际顶级会议上发表论文多篇。覃立波, 中南大学特聘教授。主要研究方向为自然语言处理、任务型对话系统、大语言模型等。在人工智能及自然语言处理等领域国际会议ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI上发表论文多篇。
书目附注:
有索引
提要文摘附注:
本书采用机器学习方法, 较少关注语言细节, 在统一的框架下为自然语言处理开发了基本的数学和深度学习模型, 并根据其机器学习性质系统地组织NLP问题, 包括分类、序列标记和序列到序列的问题。本书所涵盖的主题包括: 统计机器学习和深度学习模型, 文本分类和结构化预测模型, 生成和判别模型, 带有潜在变量的有监督模型和无监督模型。
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