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机器阅读理解

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朱晨光 作者
机械工业出版社
译者
2020-4 出版日期
244 页数
79.00 价格
平装
智能系统与技术丛书 丛书系列
9787111649502 图书编码

机器阅读理解 在线电子书 图书标签: NLP  机器阅读理解  自然语言处理  好书,值得一读  计算机  机器学习  深度学习  待看   


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发表于2024-11-25


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机器阅读理解 在线电子书 用户评价

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居然是微软的大佬写的,带领团队过竞赛第一,里面分析了当时会用的模型源码,学习下

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可以。很好的了解机器阅读理解领域的前沿并进行实战开发,非常具有应用价值吧

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都是比较实用的内容,看了前面两章,思路比较清晰吧,看目录内容还不错,期待有不错的效果

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机器阅读理解是自然语言处理中最近一两年非常火热的技术了,学习提升下

机器阅读理解 在线电子书 著者简介

朱晨光

微软公司自然语言处理高级研究员、斯坦福大学计算机系博士。负责自然语言处理研究与开发、对话机器人的语义理解、机器阅读理解研究等,精通人工智能、深度学习与自然语言处理,尤其擅长机器阅读理解、文本总结、对话处理等方向。带领团队负责客服对话机器人的语义理解与分析,进行机器阅读理解研究,在斯坦福大学举办的SQuAD 1.0机器阅读理解竞赛中获得全球名,在CoQA对话阅读理解竞赛中成绩超过人类水平并获得名。在人工智能和自然语言处理会议ICLR、ACL、EMNLP、NAACL、ICLR中发表多篇文章。


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机器阅读理解 在线电子书 图书描述

微软高级研究员撰写,剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。

全书分为三篇,共8章内容。基础篇(第1~3章),介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术,涵盖机器阅读理解任务的定义,阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块,例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇(第4~6章),介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法,并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型(如BERT和GPT)。实战篇(第7~8章),包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛第一名时所用的模型SDNet的代码解读,机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战,以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。

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机器阅读理解 在线电子书 读后感

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作者:木羊同学 今天不废话,我们超快地过一遍自然语言处理技术的发展,真的是超快的哦~抓稳,开车了! 自然语言处理,英文Natural Language Processing,一般为了省事,都简写成NLP。NLP很重要。有多重要?以前看过一个说法,说NLP是人工智能皇冠顶上的明珠。不过,出处是一本...

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