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自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用
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自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用

王昊奮 等 (作者) 

  • 書  號:9-787-121-35715-2
  • 出版日期:2019-03-01
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  • 出版狀態:上市銷售
  • 維護人:鄭柳潔
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聊天機器人作為人工智能技術的殺手級應用,發展得如火如荼,各種智能硬件層出不窮。《自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用》系統地闡述了聊天機器人的分類和關鍵技術,不僅給出了實際案例,還展望了聊天機器人在通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面臨的挑戰。同時,針對聊天機器人在從感知智能到認知智能的跨越中所面臨的難題,《自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用》著重討論了知識圖譜和深度學習技術在自然語言處理、問答、推理、服務融合等方面的應用。
《自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用》適合有志于從事人工智能行業,以及想了解聊天機器人到底是什么的讀者閱讀。
首著問世|集一線AI工程師十余載之功力|揭聊天機器人技術之面紗|深入探討對話、問答、閑聊系統|產學界大咖力薦!
王昊奮
上海樂言信息科技有限公司CTO,中文知識圖譜zhishi.me創始人、OpenKG發起人之一、CCF理事、CCF術語審定工委主任、CCF TF執委、中文信息學會語言與知識計算委員會副秘書長,共發表80余篇高水平論文,在知識圖譜、問答系統和聊天機器人等諸多領域有豐富的研發經驗,其帶隊構建的語義搜索系統在Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名;在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務中斬獲全球第1名。曾主持并參與多項國家自然科學基金、“863”重大專項和國家科技支撐項目,以學術負責人身份參與PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企業的合作項目。

邵 浩
博士,上海瓦歌智能科技有限公司總經理,深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院長,上海市靜安區首屆優秀人才,帶領團隊打造了AI虛擬生命產品“琥珀·虛顏”的交互引擎。任中國中文信息學會青年工作委員會委員、中國計算機學會YOCSEF上海學術委員會委員,研究方向為機器學習,共發表論文40余篇,主持多項國家級及省部級項目,曾在聯合國、世界貿易組織、亞利桑那州立大學、香港城市大學等機構任訪問學者。

李方圓
狗尾草智能科技有限公司高級工程師,蘇州大學碩士,主要研究方向為自然語言處理、問答系統和知識圖譜,具有多年實戰經驗,目前為自然語言處理團隊總負責人,主導開發公司全線產品的對話交互功能。

張凱
狗尾草智能科技有限公司高級工程師,主要從事自然語言處理、對話系統、知識圖譜等領域的研究工作。在狗尾草智能科技有限公司主導認知對話引擎的設計開發,以及通用領域知識圖譜的建設工作,參與編寫發布了《知識圖譜白皮書》及《知識圖譜評測標準》。

宋亞楠
中山大學計算機科學碩士,就學期間專攻圖像處理與識別方向。在智能硬件及人工智能行業歷任軟件工程師、產品經理、戰略技術規劃經理等職位,產品多次獲CES創新獎,先后公開幾十項國內及PCT發明專利。
緣起
寫作本書的初衷,是作者在聊天機器人相關的技術公司工作時,在做產品的過程中,深深感受到理論和實踐的差別。舉例來說,學術界一直追捧的seq2seq技術,并沒有很好地應用在聊天機器人的產品中。而且,對于剛入職的工程師,也沒有一本系統性的書籍來幫助他們快速理解和掌握聊天機器人的技術脈絡。因此,我提議:我們為什么不寫一本全面的技術讀本,將我們在實踐中遇到的問題和解決方案都放到這本書里,讓更多的讀者了解聊天機器人的知識體系,避免踩我們在工作中踩過的很多坑呢?于是我們開始了本書的撰寫。希望這本書能盡可能全面地梳理聊天機器人技術,使讀者更深入地理解其背后的理論知識。
本書特色
本書應該是國內第一本聊天機器人參考書,書中不僅介紹了聊天機器人的發展歷史,還深入介紹了不同類型聊天機器人的技術實現。無論是擁有實體的聊天機器人還是聊天機器人軟件,其功能都跳不出閑聊、問答、對話和主動交互4 種。不同類型的聊天機器人的側重點不同,但終極目標都是擁有自我感知能力,并能像人一樣進行情感交互。本書涵蓋的范圍比較廣泛,但受限于時間和精力,對某些特定的技術點,我們僅僅給出了簡要介紹(例如語音識別和語音合成技術),而將主要精力放在了在文字層面聊天機器人如何進行交互上。對于工業界的朋友,希望本書能夠在您尋找特定技術的時候提供一定幫助;對于學術界的專家,本書給出的很多難題也期待著您在理論上加以研究并尋求突破。
本書分7 章。第1 章簡要介紹了聊天機器人的發展和分類,第2 章給出了聊天機器人的技術體系介紹,第3 章到第5 章分別介紹了3 種不同類型的聊天機器人的技術實現(問答、對話和閑聊),第6 章給出了聊天機器人系統評測的相關信息,第7 章提出了聊天機器人進一步發展所面臨的技術挑戰和展望。
下面簡要介紹每章的具體內容:
第1 章“聊天機器人概述” 在本章中,我們追溯了聊天機器人的發展歷史,并闡述了聊天機器人的分類和應用場景,從技術層面給出了一個典型的聊天機器人應該包含的技術框架,同時著重介紹了最具代表性的聊天機器人產品。
第2 章“聊天機器人技術原理” 在本章中,我們從技術的角度,詳細介紹了一個文字型交互聊天機器人涉及的技術,包括自然語言理解、對話管理和自然語言生成。我們不僅介紹了傳統的自然語言處理技術,也給出了深度學習在解決同類問題上的研究進展。同時,引出了跨越認知智能的關鍵技術之一——知識圖譜,通過不同的例子,闡述了從構建到應用知識圖譜的過程。
第3 章“問答系統” 在本章中,我們介紹了聊天機器人的一種形式——問答。對于某一問題,問答系統旨在獲取其精準答案。我們重點介紹了基于知識庫的問答系統,闡述了構建知識庫所需的技術,并給出了IBM Watson 問答系統的詳細說明。同時,我們介紹了4 種主流的問答方法,包括模板匹配、語義解析、圖遍歷和深度學習。最后,給出了一個問答系統的具體實踐案例。
第4 章“對話系統” 在本章中,我們主要介紹面向任務的對話系統。與問答系統不同,面向任務的對話系統旨在完成用戶指定的一項特定任務。從技術的層面,我們分別介紹了自然語言理解、對話狀態跟蹤、對話策略學習及自然語言生成,同時穿插了具體的案例,讓讀者可以有更直觀的理解。
第5 章“閑聊系統” 在本章中,我們分別介紹了閑聊系統的兩種實現方式,一種基于對話庫檢索,另一種基于生成模型。我們不僅介紹了技術的最新進展,還給出了具體的實現案例。
第6 章“聊天機器人系統評測” 在本章中,我們梳理了目前國內外聊天機器人評測的公開會議、數據集和進展,并分別針對問答系統和對話系統給出了詳細的評測介紹。
第7 章“聊天機器人挑戰與展望” 在本章中,我們給出了聊天機器人發展到現階段所面臨的挑戰,并對未來不同場景的應用進行了展望。同時,對聊天機器人發展的下一代范式——虛擬生命,給出了我們的見解和期望。
本書是集體智慧的結晶,寫作成員包括王昊奮、邵浩、李方圓、張凱、宋亞楠。同時,感謝很多同事和朋友在寫作過程中給予的協助。在寫作過程中,我們從實際出發,考慮搭建一個聊天機器人所需要的技術應該是什么樣的,同時,關注國內外關于聊天機器人、自然語言處理、知識圖譜、機器學習的最新進展,并思考如何將這些技術真正應用于構建聊天機器人中。需要說明的是,在寫作過程中,我們參閱了很多領域專家的資料,并盡可能地將所有參考資料都列出了。如果您發現某些內容有爭議,請聯系我們。
尤其要感謝鄭柳潔編輯,沒有她的督促和協助,本書不可能有這樣的完成度。
擁抱人工智能時代
最近幾年,技術的飛速發展讓我們每個人都無比興奮。我們也很激動地看到AI 巨頭不斷地開源最新、最快的模型,例如谷歌開源了語言模型BERT,已經在所有benchmark 數據集上取得了突破。“工欲善其事,必先利其器”,這些強大的算法和工具,讓人工智能領域從業者可以創造出更多、更好的產品。在人工智能的發展過程中,我們希望貢獻自己的微薄之力。如果讀者能夠在閱讀的過程中獲得一點靈感,也將讓我們無比欣慰。
愿意創造下一代聊天機器人范式的朋友,我們非常誠摯地邀請您們,一起創造出讓人驚艷的、跨越感知智能和認知智能的產品!

目錄

1 聊天機器人概述 1
1.1 聊天機器人的發展歷史 1
1.2 聊天機器人的分類與應用場景 6
1.3 聊天機器人生態介紹 9
1.3.1 典型聊天機器人框架介紹 11
1.3.2 聊天機器人平臺介紹 13
1.3.3 典型的聊天機器人產品介紹 13
1.4 參考文獻 19
2 聊天機器人技術原理 20
2.1 自然語言理解 21
2.1.1 自然語言理解概覽 23
2.1.2 自然語言理解基本技術 26
2.1.3 自然語言表示和基于深度學習的自然語言理解 36
2.1.4 基于知識圖譜的自然語言理解 46
2.2 自然語言生成 56
2.2.1 自然語言生成綜述 56
2.2.2 基于檢索的自然語言生成 58
2.2.3 基于模板的自然語言生成 59
2.2.4 基于深度學習的自然語言生成 60
2.3 對話管理 61
2.4 參考文獻 65
3 問答系統 67
3.1 問答系統概述 67
3.2 KBQA 系統 71
3.2.1 KBQA 系統簡介 71
3.2.2 主流的KBQA 方法 79
3.3 KBQA 系統實現 96
3.3.1 系統簡介 96
3.3.2 模塊設計 97
3.4 參考文獻 105
4 對話系統 109
4.1 對話系統概述 109
4.2 對話系統技術原理 113
4.2.1 NLU 模塊 115
4.2.2 DST 模塊 120
4.2.3 DPL 模塊 121
4.2.4 NLG 模塊 126
4.3 基于聊天機器人平臺搭建對話系統 126
4.3.1 NLU 模塊實現 129
4.3.2 DST 與DPL 模塊實現 130
4.3.3 NLG 模塊實現 131
4.4 面向任務的對話系統實現 132
4.5 參考文獻 137
5 閑聊系統 139
5.1 閑聊系統概述 139
5.2 基于對話庫檢索的閑聊系統 140
5.2.1 基于對話庫檢索的閑聊系統介紹 140
5.2.2 對話庫的建立 143
5.2.3 基于檢索的閑聊系統實現 145
5.3 基于生成的閑聊系統 150
5.3.1 基于生成的閑聊系統介紹 150
5.3.2 生成式閑聊系統的新發展 152
5.3.3 基于生成的閑聊系統實現 155
5.4 參考文獻 157
6 聊天機器人系統評測 159
6.1 問答系統評測 159
6.1.1 問答系統評測會議 160
6.1.2 問答系統評測數據集 171
6.1.3 問答系統評測標準 173
6.2 對話系統評測 174
6.2.1 對話系統評測會議 176
6.2.2 對話系統評測數據集 177
6.2.3 對話系統評測標準 178
6.3 閑聊系統評測 179
6.3.1 閑聊系統評測介紹 179
6.3.2 閑聊系統評測標準 180
6.4 參考文獻 183
7 聊天機器人挑戰與展望 185
7.1 開放式挑戰 185
7.2 技術與應用展望 187
7.3 從聊天機器人到虛擬生命 190
7.4 參考文獻 193

讀者評論

  • 電子版什么時候出呀

    Konfer發表于 2019/3/24 13:06:41

電子書版本

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