自然語言處理 口袋里的人工智能

第一章 自然語言興起：一場機器與人類的對話 001

一、人機對話的選項——自然語言和計算機語言 003

二、智能考核指標——自然語言處理和人工智能 005

三、前世今生——自然語言處理的發(fā)展歷程 007

（一）基礎(chǔ)研究時期 008

（二）現(xiàn)代研究時期 012

四、百寶箱——自然語言處理工具 017

（一）NLPIR自然語言處理與信息檢索共享平臺 017

（二）Standford CoreNLP 018

（三）NLTK 018

（四）spaCy 019

（五）中文語料庫 020

第二章 自然語言理解基礎(chǔ)：語言學習小課堂 023

一、機器的記憶——文本表示 025

二、機器知詞語——詞法分析 031

（一）分詞 031

（二）詞性標注 034

（三）命名實體識別 037

三、機器識句子——句法分析 039

（一）樹庫 040

（二）句法分析技術(shù) 041

四、機器明意思——語義分析 045

（一）語義消歧 046

（二）語義提取 048

五、機器曉語境——語用分析 049

六、機器有感情——情感分析 051

（一）情感分析分類 051

（二）情感分析方法 053

第三章 自然語言生成技術(shù)：語言課堂大考驗 055

一、下筆如有神——自然語言生成 056

（一）審題目——內(nèi)容確定 057

（二）列提綱——文本結(jié)構(gòu) 057

（三）寫句子——句子生成 058

（四）交作業(yè)——語言實現(xiàn) 062

二、增縮改寫都拿手——文本到文本生成 064

（一）文本縮寫 067

（二）文本擴展 068

（三）文本重寫 069

三、對照數(shù)據(jù)做報告——數(shù)據(jù)到文本生成 070

四、看圖說話也在行——圖像到文本生成 073

第四章 自然語言處理應(yīng)用：就業(yè)上崗樣樣精 077

一、語言溝通無國界——機器翻譯 078

（一）機器翻譯及其特點 078

（二）機器翻譯技術(shù)沿革 079

（三）機器翻譯質(zhì)量 081

二、網(wǎng)絡(luò)沖浪小助手——文本檢索 082

三、答疑聊天不下線——智能對話系統(tǒng) 088

（一）問答系統(tǒng) 088

（二）智能助手 091

四、互聯(lián)動態(tài)全在握——輿情分析 092

五、聽說讀寫全能王——語音識別和生成 096

（一）語音識別 098

（二）語音合成 100

第五章 自然語言處理研究熱點：追夢腳步不停歇 105

一、基于深度學習的自然語言處理技術(shù) 106

（一）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞 106

（二）端到端訓練 107

（三）預(yù)訓練模型 109

（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的先進代表 110

二、視覺-語言融合 114

三、跨語言模型 117

四、火遍全球的ChatGPT 119

（一）ChatGPT爭霸秘笈——ChatGPT的工作原理 120

（二）ChatGPT登頂之路——GPT模型的發(fā)展歷史 123

（三）ChatGPT橫掃世界——ChatGPT的應(yīng)用 126

（四）ChatGPT的偏見與傲慢——大模型的問題與挑戰(zhàn) 130

（五）ChatGPT進化升級——大模型未來發(fā)展方向和展望 132

第六章 自然語言處理未來展望：無限風光在險峰 135

一、從淺層分析到深度理解 137

二、從具體任務(wù)到世界模型 138

三、從文本學習到感知融合 139

四、從被動學習到主觀能動 140

五、從專業(yè)門檻到普羅大眾 141

參考文獻? 143