本書分為三部分,共8章。
第一部分為概論,介紹問答係統的曆史沿革、方法分類和全新進展。
第二部分主要講述問答係統的兩類構建方法。第一類方法基於語義分析,該類方法首先將自然語言問題顯式地轉化為基於知識庫的結構化查詢命令,進而對知識庫進行查找並獲取最終答案;第二類方法基於信息檢索,該類方法首先對自然語言問題進行淺層和局部的語義分析,並根據分析結果從知識庫中過濾齣少量答案候選,進而使用機器學習算法對答案候選進行排序並獲取最終答案。
第三部分介紹目前在問答領域廣為使用的基準數據集和評測任務,綜閤地比較和分析多種典型問答係統在基準數據集上的性能,並指齣目前方法中存在的主要問題和以及未來的研究方嚮。
本書可作為從事或希望從事“問答係統”研發工作的學生和工程師的自學教材,將配套豐富的開源代碼和案例視頻,使讀者學完本書就能上手做項目。
發表於2025-02-07
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圖書標籤: 人工智能 NLP QA 計算機 機器學習 微軟亞洲研究院 算法_NLP 未知
公司讀物。介紹瞭nlp組件在qa方麵都有啥用
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