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： 自然语言表示学习:文本语义向量化表示研究与应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-43786-1:CNY69.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 自然语言表示学习/.黄河燕, 刘茜编著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 133页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 人工智能前沿理论与技术应用丛书 |
| 提要文摘： | 文本语义向量化表示是指将自然语言编码为计算机可处理的、蕴含语义特征的向量的过程。在人工智能领域, 语义表示学习是实现让机器理解自然语言的第一步, 是机器处理文本数据和完成各种自然语言处理任务的基础, 其性能的优劣直接影响下游任务的效果。因此, 语义表示学习具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了文本语义向量化表示的基础理论, 详细介绍了分布式表示和预训练语言模型, 介绍了增强关联模式、融合知识、融合任务特征等典型的语义表示方法, 并以机器阅读理解任务为例, 介绍了文本语义向量化表示在人工智能领域的实际应用。最后本书对文本语义向量化表示技术进行了总结和未来研究展望。 |
| 题名主题： | 自然语言处理 |
| 中图分类： | TP391 |
| 个人名称等同： | 黄河燕 编著 |
| 个人名称等同： | 刘茜 编著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20230307 |