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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,2024.3

ISBN及定价:

978-7-111-74223-4/CNY139.00

载体形态项:

xvi, 446页:图;26cm

统一题名:

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 著

个人责任者:

滕志扬 著

个人次要责任者:

张梅山 译

个人次要责任者:

黄丹丹 译

个人次要责任者:

覃立波 译

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

出版发行附注:

本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版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。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。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。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。

书目附注:

有书目和索引

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。

使用对象附注:

本书的目标读者为计算机科学、人工智能或相关跨学科专业的高年级本科生及研究生

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