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• 200 1_ |a 机器阅读理解 |A ji qi yue du li jie |e 算法与实践 |f 朱晨光著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a XIII, 230页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 517 1_ |a 算法与实践 |A suan fa yu shi jian

• 606 0_ |a 自然语言处理 |A zi ran yu yan chu li |x 研究

• 690 __ |a TP391 |v 5

• 701 _0 |a 朱晨光 |A zhu chen guang |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20200429

• 905 __ |a AUSTL |d TP391/Z218