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题名/责任者:

机器阅读理解:算法与实践/朱晨光著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64950-2/CNY79.00

载体形态项:

XIII, 230页:图;24cm

其它题名:

算法与实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

朱晨光 著

学科主题:

自然语言处理-研究

中图法分类号:

TP391

提要文摘附注:

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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