會話式AI : 騰訊、阿里、國家
這是一部講解如何基于NLP技術(shù)和人機交互技術(shù)實現(xiàn)聊天機器人的著作。
兩位作者在聊天機器人領(lǐng)域均有多年大型項目的實戰(zhàn)經(jīng)驗，這本書不僅講解了NLP和人機交互的核心技術(shù)，而且從技術(shù)、算法、實戰(zhàn)3個維度講解聊天機器人的原理、實現(xiàn)與工程實踐。
本書有3個特點：
前瞻性強，專注于NLP和人機交互的前沿技術(shù)，以及會話式AI技術(shù)在熱門場景中的工程實踐。
實戰(zhàn)性強，每章都提供實戰(zhàn)代碼，大部分代碼簡單修改后便可在實際場景中使用；數(shù)據(jù)集并非簡單構(gòu)造，而是具有真實性。
對比性強，結(jié)合應(yīng)用場景，對比不同技術(shù)的優(yōu)劣，既能指導讀者進行技術(shù)選型，又能加深讀者對不同技術(shù)的理解。
本書一共12章，分為三大部分：
第一部分 基礎(chǔ)篇（第1-2章）
首先系統(tǒng)介紹了人機交互技術(shù)和聊天機器人技術(shù)的必備基礎(chǔ)，然后講解了深度學習工具的使用以及NLP開發(fā)環(huán)境的搭建
第二部分 算法篇（第3-8章）
這部...
這是一部講解如何基于NLP技術(shù)和人機交互技術(shù)實現(xiàn)聊天機器人的著作。
兩位作者在聊天機器人領(lǐng)域均有多年大型項目的實戰(zhàn)經(jīng)驗，這本書不僅講解了NLP和人機交互的核心技術(shù)，而且從技術(shù)、算法、實戰(zhàn)3個維度講解聊天機器人的原理、實現(xiàn)與工程實踐。
本書有3個特點：
前瞻性強，專注于NLP和人機交互的前沿技術(shù)，以及會話式AI技術(shù)在熱門場景中的工程實踐。
實戰(zhàn)性強，每章都提供實戰(zhàn)代碼，大部分代碼簡單修改后便可在實際場景中使用；數(shù)據(jù)集并非簡單構(gòu)造，而是具有真實性。
對比性強，結(jié)合應(yīng)用場景，對比不同技術(shù)的優(yōu)劣，既能指導讀者進行技術(shù)選型，又能加深讀者對不同技術(shù)的理解。
本書一共12章，分為三大部分：
第一部分 基礎(chǔ)篇（第1-2章）
首先系統(tǒng)介紹了人機交互技術(shù)和聊天機器人技術(shù)的必備基礎(chǔ)，然后講解了深度學習工具的使用以及NLP開發(fā)環(huán)境的搭建
第二部分 算法篇（第3-8章）
這部分是核心內(nèi)容，主要講解中文自然語言處理的各種算法，包括分詞技術(shù)、數(shù)據(jù)預處理、詞向量技術(shù)、序列標注與中文 NER、文本深度學習、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
第三部分 實戰(zhàn)篇（第9-12章）
主要講解了語言模型與對話生成、知識圖譜問答、自然語言推理、實體語義理解這4種人機交互方面的高階技術(shù)，涵蓋信息抽取、槽位填充、語義理解、聊天機器人、問答系統(tǒng)、多輪對話技術(shù)等知識點。
杜振東
國家標準委人工智能技術(shù)專家和AIIA（中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟）技術(shù)專家。擁有8年機器學習與文本挖掘相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗，6年中文自然語言處理相關(guān)項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，擅長PyTorch、TensorFlow等主流深度學習框架，擅長運用NLP前沿技術(shù)解決真實項目的難題。
在意圖識別、新聞推薦、多輪人機交互領(lǐng)域有數(shù)年實戰(zhàn)經(jīng)驗。參與百萬級用戶金融資訊新聞推薦項目，作為算法主要負責人及整體框架設(shè)計者，主導全新智能新聞推薦系統(tǒng)的落地，并優(yōu)化線上推薦算法，相較原有系統(tǒng)精度提高10%。
曾在AIIA和國家人工智能標準化總體組參與了多個人工智能標準的制定和人工智能報告的撰寫。
涂銘
資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師和人工智能技術(shù)專家，曾就職于阿里，現(xiàn)就職于騰訊。對大數(shù)據(jù)、自然語言處理、圖像識別、Python、Java等相關(guān)技術(shù)有深入的研究，積累了豐富的實踐經(jīng)驗。
在工業(yè)領(lǐng)域曾參與了燃煤優(yōu)化...
杜振東
國家標準委人工智能技術(shù)專家和AIIA（中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟）技術(shù)專家。擁有8年機器學習與文本挖掘相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗，6年中文自然語言處理相關(guān)項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，擅長PyTorch、TensorFlow等主流深度學習框架，擅長運用NLP前沿技術(shù)解決真實項目的難題。
在意圖識別、新聞推薦、多輪人機交互領(lǐng)域有數(shù)年實戰(zhàn)經(jīng)驗。參與百萬級用戶金融資訊新聞推薦項目，作為算法主要負責人及整體框架設(shè)計者，主導全新智能新聞推薦系統(tǒng)的落地，并優(yōu)化線上推薦算法，相較原有系統(tǒng)精度提高10%。
曾在AIIA和國家人工智能標準化總體組參與了多個人工智能標準的制定和人工智能報告的撰寫。
涂銘
資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師和人工智能技術(shù)專家，曾就職于阿里，現(xiàn)就職于騰訊。對大數(shù)據(jù)、自然語言處理、圖像識別、Python、Java等相關(guān)技術(shù)有深入的研究，積累了豐富的實踐經(jīng)驗。
在工業(yè)領(lǐng)域曾參與了燃煤優(yōu)化、設(shè)備故障診斷以及正泰光伏電池片和組件EL圖像檢測項目；在自然語言處理方面，曾擔任導購機器人項目的架構(gòu)師，主導開發(fā)機器人的語義理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通過自然語言檢索產(chǎn)品庫，在項目中構(gòu)建了NoSQL+文本檢索等大數(shù)據(jù)架構(gòu)，也同時負責問答對的整理和商品屬性的提取，帶領(lǐng)NLP團隊構(gòu)建了語義解析層。
合著有暢銷書《Python自然語言處理實戰(zhàn)：核心技術(shù)與算法》和《深度學習與圖像識別：原理與實踐》。