自然语言处理导论
作者: 沈颖等 编著39.18万字53人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (262章)
倒序
正文
001 绪论002 .1.1 语言学与语音学003 .1.2 自然语言004 .1.3 自然语言处理005 绪论-1.2 自然语言处理的发展历程006 .2.1 自然语言处理的发展历史007 .2.2 自然语言处理的研究现状008 .2.3 自然语言处理的发展前景009 .3.1 理性主义方法010 .3.2 经验主义方法011 .3.3 对比分析012 .4.1 文本分类013 .4.2 信息抽取014 .4.3 文本摘要015 .4.4 智能问答016 语言模型-2.1 语言模型概述017 .2.1 何为n-gram模型018 .2.2 n-gram语言模型评估词序列019 .2.3 n-gram统计语言模型的应用020 .2.4 n-gram模型中n对性能的影响021 .2.5 n-gram模型小结022 语言模型-思考题023 语言模型-参考文献024 神经网络和神经语言模型-3.1 人工神经网络和神经语言模型025 .1.1 人工神经网络026 .1.2 神经语言模型027 .2.1 卷积神经网络结构028 .2.2 卷积神经网络的文本处理029 神经网络和神经语言模型-3.3 循环神经网络030 神经网络和神经语言模型-3.4 递归神经网络031 .4.1 递归神经网络的前向计算032 .4.2 递归神经网络的训练方法033 神经网络和神经语言模型-思考题034 神经网络和神经语言模型-参考文献035 词和语义向量036 .1.1 独热表示法037 .1.2 词袋表示法038 词和语义向量-4.2 分布式表示039 .2.1 Word2vec040 .2.2 矩阵分解041 .2.3 GloVe042 .3.1 基于文档频率的特征提取法043 .3.2 χ^2统计量044 .3.3 信息增益法045 .3.4 互信息法046 .4.1 布尔权重047 .4.2 绝对词频048 .4.3 TF-IDF049 词和语义向量-思考题050 词和语义向量-参考文献051 预训练语言模型052 预训练语言模型-5.1 Transformer053 预训练语言模型-5.2 ELMo054 预训练语言模型-5.3 GPT055 预训练语言模型-5.4 BERT056 预训练语言模型-5.5 后BERT时代057 预训练语言模型-思考题058 预训练语言模型-参考文献059 序列标注060 序列标注-6.1 马尔可夫模型061 .2.1 条件随机场的原理解析062 .2.2 条件随机场的特性063 .3.1 自动分词064 .3.2 汉语自动分词中的基本问题065 .3.3 歧义切分问题066 .3.4 未登录词问题067 .4.1 基于词频度统计的分词方法068 .4.2 N-最短路径方法069 .4.3 基于词的n元语法模型的分词方法070 .4.4 由字构词的汉语分词方法071 .4.5 基于词感知机的汉语分词方法072 .4.6 基于字的生成式模型和区分式模型相结合的汉语分词方法073 .4.7 其他分词方法074 .5.1 词性标注概述075 .5.2 基于规则的词性标注方法076 .5.3 基于统计模型的词性标注方法077 .5.4 统计方法与规则方法相结合的词性标注方法078 .5.5 词性标注的一致性检查079 .5.6 技术评测080 序列标注-6.6 命名实体识别081 .6.1 基于条件随机场的命名实体识别方法082 .6.2 基于多特征的命名实体识别方法083 .6.3 基于神经网络的命名实体识别方法084 序列标注-思考题085 序列标注-参考文献086 语义分析-7.1 词义消歧087 .1.1 有监督的词义消歧方法(1)088 .1.1 有监督的词义消歧方法(2)089 .1.2 基于词典的词义消歧方法090 .1.3 无监督的词义消歧方法091 .1.4 词义消歧系统评价092 语义分析-7.2 语义角色标注093 .2.1 语义角色标注基本方法(1)094 .2.1 语义角色标注基本方法(2)095 .2.1 语义角色标注基本方法(3)096 .2.2 语义角色标注的领域适应性问题097 .3.1 基本思路098 .3.2 双语联合语义角色标注方法系统实现099 语义分析-思考题100 语义分析-参考文献101 文本分类-8.1 文本分类概述102 .2.1 朴素贝叶斯分类器103 .2.2 基于支持向量机的分类器104 .2.3 KNN法105 .2.4 线性最小二乘拟合法106 .2.5 决策树分类器107 .3.1 文本分析中的循环神经网络方法108 .3.2 文本分析中的递归神经网络方法109 文本分类-8.4 文本分类性能评测110 文本分类-思考题111 文本分类-参考文献112 情感计算113 情感计算-9.1 文档或句子级情感计算方法114 .1.1 情感词典方法115 .1.2 基于传统机器学习的监督情感分类116 .1.3 深度神经网络方法117 情感计算-9.2 属性级情感分析118 .2.1 意见挖掘和属性抽取119 .2.2 针对特定目标的情感分析120 .2.3 立场检测121 情感计算-9.3 其他情感分析任务122 .3.1 讽刺识别123 .3.2 多模态情感分析124 情感计算-思考题125 情感计算-参考文献(1)126 情感计算-参考文献(2)127 情感计算-参考文献(3)128 知识抽取-10.1 知识抽取概述129 .2.1 命名实体识别概述130 .2.2 基于词典及规则的方法131 .2.3 基于机器学习的有监督方法132 .2.4 基于深度学习的方法133 .3.1 实体链接概述134 .3.2 通用解决框架(1)135 .3.2 通用解决框架(2)136 .3.3 实体链接数据集137 .4.1 关系抽取概述138 .4.2 有监督关系抽取139 .4.3 远程监督140 .4.4 实体关系联合抽取141 .4.5 小样本关系抽取142 .4.6 开放域关系抽取143 .5.1 事件抽取概述144 .5.2 基于模式匹配的方法145 .5.3 基于机器学习的方法146 .5.4 基于深度学习的方法147 .5.5 事件抽取数据集148 知识抽取-思考题149 知识抽取-参考文献(1)150 知识抽取-参考文献(2)151 知识抽取-参考文献(3)152 知识抽取-参考文献(4)153 统计机器翻译和神经机器翻译-11.1 机器翻译概述154 .1.1 机器翻译的发展155 .1.2 机器翻译方法156 .1.3 机器翻译研究现状157 统计机器翻译和神经机器翻译-11.2 基于HMM的词对位模型158 统计机器翻译和神经机器翻译-11.3 基于短语的翻译模型159 统计机器翻译和神经机器翻译-11.4 基于最大熵的翻译模型160 .4.1 对位模板与最大近似161 .4.2 特征函数162 .4.3 参数训练163 .5.1 概述164 .5.2 模型描述和参数训练165 .5.3 解码方法166 统计机器翻译和神经机器翻译-11.6 树翻译模型167 .6.1 树到串的翻译模型168 .6.2 树到树的翻译模型169 .6.3 串到树的翻译模型170 统计机器翻译和神经机器翻译-11.7 树模型的相关改进171 统计机器翻译和神经机器翻译-11.8 基于谓词论元结构转换的翻译模型172 统计机器翻译和神经机器翻译-11.9 集外词翻译173 .9.1 数字和时间表示的识别与翻译174 .9.2 普通集外词的翻译175 统计机器翻译和神经机器翻译-11.10 统计翻译系统实现176 .11.1 概述177 .11.2 技术指标178 .11.3 相关评测179 统计机器翻译和神经机器翻译-思考题180 统计机器翻译和神经机器翻译-参考文献(1)181 统计机器翻译和神经机器翻译-参考文献(2)182 统计机器翻译和神经机器翻译-参考文献(3)183 问答系统与多轮对话-12.1 引言184 .1.1 什么是问答系统185 .1.2 从问答到对话的扩展186 问答系统与多轮对话-12.2 第一代：基于模板规则的问答系统187 问答系统与多轮对话-12.3 第二代：基于信息检索的问答系统188 .3.1 问题理解189 .3.2 答案检索190 问答系统与多轮对话-12.4 第三代：基于数据库的问答系统191 .4.1 问题理解192 .4.2 数据库的涌现193 .4.3 FAQ问答系统194 .4.4 特定领域问答系统（任务型）195 .4.5 阅读理解型问答系统196 问答系统与多轮对话-12.5 第四代：基于知识库的问答系统197 .5.1 知识库198 .5.2 语义分析范式199 .5.3 信息提取范式200 .5.4 对比信息提取范式与语义分析范式201 .5.5 数据集202 问答系统与多轮对话-12.6 多模态问答系统203 .6.1 多模态任务概述204 .6.2 视觉问答系统(1)205 .6.2 视觉问答系统(2)206 .6.3 视频问答系统207 问答系统与多轮对话-12.7 多轮对话系统与大语言模型208 .7.1 多轮对话系统组成209 .7.2 对话理解210 .7.3 对话管理211 .7.4 基于大语言模型的对话系统(1)212 .7.4 基于大语言模型的对话系统(2)213 .7.4 基于大语言模型的对话系统(3)214 问答系统与多轮对话-12.8 前景与挑战215 问答系统与多轮对话-思考题216 问答系统与多轮对话-参考文献(1)217 问答系统与多轮对话-参考文献(2)218 问答系统与多轮对话-参考文献(3)219 基于深度学习的社会计算220 基于深度学习的社会计算-13.1 基于深度学习的社会联系模型221 .1.1 基于浅层嵌入的模型222 .1.2 基于深度神经网络的模型223 基于深度学习的社会计算-13.2 基于深度学习的推荐系统224 .2.1 社交媒体中的推荐系统225 .2.2 基于浅层嵌入的推荐模型226 .2.3 基于深度神经网络的推荐模型227 基于深度学习的社会计算-思考题228 基于深度学习的社会计算-参考文献229 自动文摘与信息抽取230 自动文摘与信息抽取-14.1 自动文摘技术概要231 自动文摘与信息抽取-14.2 抽取式自动文摘232 .2.1 句子重要性评估233 .2.2 基于约束的摘要生成方法234 .3.1 句子压缩方法235 .3.2 基于句子压缩的自动文摘236 自动文摘与信息抽取-14.4 生成式自动文摘237 .5.1 基于语言模型的相关性计算方法238 .5.2 基于关键词重合度的相关性计算方法239 .5.3 基于图模型的相关性计算方法240 .6.1 跨语言自动文摘241 .6.2 多语言自动文摘242 .7.1 摘要质量评估方法243 .7.2 相关评测活动244 自动文摘与信息抽取-思考题245 自动文摘与信息抽取-参考文献246 .1.1 自然语言生成247 .1.2 图像中的自然语言描述示例248 .1.3 图像描述技术249 .2.1 端到端框架250 .2.2 组合框架251 .2.3 其他框架252 内容生成和跨模态计算-15.3 评估指标和基准253 内容生成和跨模态计算-思考题254 内容生成和跨模态计算-参考文献255 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究256 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-16.1 组合型泛化257 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-16.2 自然语言处理中的无监督学习258 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-16.3 自然语言处理中的强化学习259 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-16.4 自然语言处理中的元学习260 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-16.5 弱可解释性与强可解释性261 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-思考题262 深度学习时代下自然语言处理的前沿研究-参考文献
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