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作       者:王仲远

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-02-01

字       数:11.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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短文本理解是伴随着搜索引擎、社交网络及聊天机器人等应用场景而兴起的一个研究课题。它是近些年的一个研究热点,且对未来人工智能的发展有重要的影响。由于短文本字词少、歧义大、不遵守语法规则等特点,传统自然语言处理技术如句法分析器等难以直接应用于短文本。因此,研究人员不得不另辟蹊径来解决机器理解短文本的问题。 短文本理解是伴随着搜索引擎、社交网络,以及聊天机器人等应用场景而兴起的一个研究课题。它是近年来的一个研究热,且对未来人工智能的发展有重要的影响。本书所介绍的短文本数据理解技术,涵盖学术界及工业界前沿的理论及方法,可以广泛应用于搜索引擎、广告系统、智能助手等场景中,是大数据管理不可或缺的部分,具有较高的实际应用价值。
【作者】
中国人民大学博士,微软亚洲研究院研究员。负责微软研究院大型Web知识库系统Probase项目,以及企业知识库系统Enterprise Dictionary项目。已在VLDB、ICDE、IJCAI、CIKM等国际*学术会议上发表论文十余篇,并获得ICDE 2015佳论文奖。出版技术专著2本,拥有美国专利5项。研究领域包括:人工智能、知识库系统、自然语言处理、机器学习、数据挖掘等。
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丛书前言

丛书即将出版书目

推荐序一

推荐序二

前言

本书的内容和组织结构

本书读者对象

致谢

第1章 短文本理解及其应用

1.1 短文本理解

1.2 短文本理解研究现状

1.2.1 短文本理解模型概述

1.2.2 短文本理解模型粒度分析

1.3 短文本理解框架

第2章 基于概率的属性提取与推导

2.1 引言

2.2 属性提取

2.2.1 属性提取的整体框架

2.2.2 概率isA网络

2.2.3 基于概念和基于实体的属性提取

2.3 属性得分推导

2.3.1 典型度得分

2.3.2 根据CB列表计算典型度

2.3.3 根据IB列表计算典型度

2.3.4 典型度聚合

2.3.5 同义属性集合

2.4 相关研究

2.5 小结

第3章 单实体概念化模型

3.1 引言

3.1.1 基本层次类别

3.1.2 应用

3.1.3 BLC计算方法

3.2 语义网络

3.3 基本层次类别化

3.3.1 典型性

3.3.2 将典型性用于BLC

3.3.3 将平滑典型性用于BLC

3.3.4 将PMI用于BLC

3.3.5 将Rep(e,c)用于BLC

3.4 小结

第4章 基于概念化的短文本理解

4.1 引言

4.2 预备知识

4.2.1 概念

4.2.2 概念聚类

4.2.3 属性

4.2.4 整体框架和符号表示

4.3 挖掘词汇关系

4.3.1 概述

4.3.2 解析

4.3.3 P(z|t)推导

4.3.4 P(c|t,z)推导

4.3.5 语义网络

4.4 查询理解

4.4.1 方法概况

4.4.2 算法

4.5 小结

第5章 基于概念化的短文本主题词与修饰词检测

5.1 引言

5.2 整体框架

5.3 非限定性修饰词挖掘

5.4 限定性修饰词挖掘

5.4.1 Probase:一个大规模的isA知识库

5.4.2 实体级别主题词-修饰词

5.4.3 概念级别主题词-修饰词

5.5 主题词与修饰词检测

5.5.1 解析

5.5.2 针对两个组件的主题词-修饰词检测

5.5.3 针对两个以上组件的主题词-修饰词检测

5.6 相关工作

5.7 小结

第6章 基于概念化的词相似度计算

6.1 引言

6.2 语义网络和同义词集合

6.3 基本方法

6.3.1 类型判别

6.3.2 语境表示

6.3.3 语境相似度

6.3.4 讨论

6.4 改进方法

6.4.1 概念聚类

6.4.2 Max-Max相似度计算方法

6.4.3 聚类删减优化

6.5 相关工作

6.6 小结

第7章 基于概念化的海量竞价关键字匹配

7.1 引言

7.2 语义网络

7.3 系统框架

7.4 概念化

7.4.1 实体检测

7.4.2 词义推导

7.4.3 消除歧义

7.5 检索

7.5.1 基于点击数据的候选竞价关键字选择

7.5.2 基于概念的候选竞价关键字选择

7.5.3 排名

7.6 相关工作

7.7 小结

第8章 短文本理解研究展望

8.1 知识语义网

8.2 显性知识和隐性知识的结合

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