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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.com)小編為大家整理，本文主要介紹了giisso機器人哪里下載的相關(guān)知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
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GIISO信息成立于2013年年，是“人工智能信息與技術(shù)在.其自主研發(fā)的寫作機器人和編輯機器人是人工智能機器人，可以快速編輯各行業(yè)的稿件。
編輯機器人是通過AI技術(shù)智能提供文本分類、分詞、關(guān)鍵詞提取，大大提高了文本處理的效率.
智能信息頻道定制服務(wù)專家，無需人工編輯，自動生成信息內(nèi)容.
Echo [email protected] 2017年，機器之心了解到正在寫一本nlp領(lǐng)域的書，作者是、劉洋教授等人，一直很期待這本書。本書介紹了深度學習在nlp常見問題中的應(yīng)用，也探討了nlp未來的研究方向，包括神經(jīng)符號整合框架、基于記憶的模型、先驗知識融合和深度學習范式(如無監(jiān)督學習、生成學習、多模式學習、多任務(wù)學習和元學習)。
圖書的官方地址：
自然語言處理是一個橫跨人工智能、計算科學、認知科學、信息處理和語言學的重要交叉領(lǐng)域.隨著計算機與人類語言交互技術(shù)的發(fā)展，語音識別、對話系統(tǒng)、信息檢索、問答、機器翻譯等自然語言處理應(yīng)用開始重塑人們識別、獲取和利用信息的.
Nlp的發(fā)展經(jīng)歷了三股浪潮:理性主義、經(jīng)驗主義和深度學習.第一波，理性主義主張設(shè)計手工規(guī)則，將知識整合到nlp系統(tǒng)中，假設(shè)人類思維中的語言知識是通過普遍繼承提前固定的.在第二波中，經(jīng)驗方法假設(shè)豐富的感官輸入和表面形式的可觀察語言數(shù)據(jù)是大腦學習自然語言詳細結(jié)構(gòu)的必要和充分條件.因此，人們開發(fā)了一種概率模型來發(fā)現(xiàn)大型語料庫中語言的規(guī)律性.第三波，受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)，深度學習利用非線性處理的分層模型，從語言數(shù)據(jù)中學習內(nèi)部表征，旨在模擬人類的認知能力.
深度學習和自然語言處理的交叉在實際任務(wù)中取得了驚人的成功.語音識別是第一個深受深度學習影響的工業(yè)nlp應(yīng)用.在大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)可用的情況下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別誤差遠低于傳統(tǒng)經(jīng)驗方法.深度學習在nlp中的另一個成功應(yīng)用是機器翻譯.一種端到端的神經(jīng)機器，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類語言之間的映射機器翻譯已被證明能大大提高翻譯質(zhì)量.(因此，神經(jīng)機器翻譯迅速成為大型科技公司(谷歌、微軟、臉書、百度等)提供的主要商業(yè)在線翻譯服務(wù)的新技術(shù).).nlp的其他許多領(lǐng)域，包括語言理解與對話、詞法分析與消解、知識圖譜、信息檢索、文本問答、社會計算、語言生成和文本情感分析等，也通過深度學習取得了長足的進步，掀起了nlp發(fā)展的第三股浪潮。如今，深度學習是應(yīng)用于幾乎所有nlp任務(wù)的主導方法.
基于對這三股浪潮的分析，作者得出結(jié)論:當前的深度學習技術(shù)是在前兩次浪潮基礎(chǔ)上發(fā)展起來的nlp技術(shù)在概念和范式上的一次革命.(這場革命的關(guān)鍵支柱包括語言實體(子詞、詞、短語、句子、段落、文檔等)的分布式表示.)、而很多nlp任務(wù)都是通過嵌入、嵌入的語義泛化、語言的長跨度深度序列建模、有效表示語言層次從低到高的層次網(wǎng)絡(luò)、端到端的深度學習方法共同完成的.在深度學習浪潮之前，這一切都是不可能的，不僅是因為上一股浪潮缺乏大數(shù)據(jù)和強大的計算，更重要的是，近年來，我們錯過了正確的框架，直到深度學習范式的出現(xiàn).
這本書的主要目的是總結(jié)最近深度學習在nlp中的前沿應(yīng)用.這本書將展示目前最好的以nlp為中心的深度學習研究，重點探討深度學習在主要nlp應(yīng)用中的作用，包括口語理解、對話系統(tǒng)、詞法分析、語法分析、知識圖譜、機器翻譯、問答、情感分析、社會計算和從圖像生成自然語言.本書適合具有計算機技術(shù)背景的讀者，包括碩士生、博士生、博士后、教育工作者和行業(yè)研究人員，以及任何希望快速了解nlp深度學習最新進展的讀者.
這本書是由世界著名的深度學習和自然語言處理專家李征博士領(lǐng)導的一群活躍在國內(nèi)外的自然語言處理研究人員編寫的.全面介紹了深度學習如何解決nlp中的基本問題，總結(jié)了大多數(shù)深度學習方法在nlp中應(yīng)用的最新進展(包括2017年年下半年的最新研究進展)。
本書第一章首先回顧了nlp的基礎(chǔ)知識以及本書后續(xù)章節(jié)所涉及的nlp的主要范圍，然后深入探討了nlp的歷史發(fā)展，將其概括為三股浪潮和未來方向.第2-10章對深度學習應(yīng)用于nlp的最新進展進行了深入研究，分為9個獨立的章節(jié)，每一章都涵蓋了nlp的一個(很大程度上獨立的)應(yīng)用領(lǐng)域.每章的主體由活躍在他們各自的領(lǐng)域的領(lǐng)先的研究人員和專家寫.
目錄如下：
第二章1：深度學習與自然語言介紹(李征、劉洋)
章2：對話理解系統(tǒng)中的深度學習(Gokhan Tur，Asli C：分會的語音和文本對話系統(tǒng)中的深度學習(Asli Celikyilmaz、李征和迪萊克·哈卡尼-tr))
第4章ECHO 7-@。COM&；；語法和詞法分析方面的深度學習(車萬祥張越)
章深度學習5：知識圖譜(劉志遠、韓先培)
6：機器學習中的深度學習(劉洋、張佳俊)
深度學習在問答系統(tǒng)中的應(yīng)用(，馮·)
第8：社會計算中的深度學習(趙鑫、李臣良)
第10：后記(李征、劉陽)
在調(diào)查了深度學習的nlp應(yīng)用的突出成功之后，作者指出并分析了當前深度學習技術(shù)的幾個主要局限性，涉及一般和更具體的nlp領(lǐng)域.這項調(diào)查為nlp指出了五個未來的前沿發(fā)展方向:神經(jīng)-符號整合框架，探索更好的記憶模型，更好地利用知識，更好的深度學習范式(包括無監(jiān)督和生成式學習，多模態(tài)和多任務(wù)學習以及元學習)。
本書共11章，包括深度學習在nlp各個領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。在本書的最后一部分，作者討論了如何將基于DL的nlp擴展到更一般的領(lǐng)域.泛化的本質(zhì)是將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如參數(shù)化功能塊的計算圖)由靜態(tài)變?yōu)閯討B(tài).這意味著泛化可以使由許多可微模型組成的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以數(shù)據(jù)依賴的實時創(chuàng)建.正如本書很多章節(jié)使用邏輯表達式、條件、賦值和循環(huán)進行編程一樣，在可微分編程模型中，也實現(xiàn)了涉及存儲、注意、堆棧、隊列和指針模塊的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).
其實目前的深度學習框架(如PYTORCH、TensorFlow、Chainer、mxnet、Cntk等.)應(yīng)該追求模型的靈活性，因為一旦一個高效的編譯器被開發(fā)，我們將需要采用一種全新的軟件實現(xiàn)方法.基于循環(huán)和條件判斷的傳統(tǒng)編程邏輯將被淘汰，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的參數(shù)化功能模塊的匯編圖將被取代.關(guān)鍵技術(shù)在于，基于模型的可微性，利用高效的梯度優(yōu)化方法和端到端的反向傳播學習，從數(shù)據(jù)中自動訓練出裝配圖中的所有參數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和定義網(wǎng)絡(luò)非線性和存儲模塊的參數(shù).
總之，我相信在不久的將來，廣義深度學習或差分編程框架所創(chuàng)建的更強大、更靈活、更先進的學習框架，可以解決本書所列舉的nlp前沿研究領(lǐng)域的遺留問題.不僅是這本書里提到的研究成果，新的成果也會如雨后春筍般涌現(xiàn)，這一切都將讓我們離實現(xiàn)通用人工智能的那一天越來越近.屆時，nlp將成為通用人工智能的重要組成部分.
另外，讀者可以看看原著語言建模和基于注意力的機器翻譯這兩個板塊的截圖，從而大致了解全書的風格和內(nèi)容：
作者介紹主編
李征博士(人工智能科學家)自2017年年5月起擔任對沖基金公司Citadel的首席人工智能官。此前，他是微軟人工智能首席科學家.2009年年與杰弗里·辛頓教授合作，李征首次提出并將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大規(guī)模語言識別，顯著提高了機器對語音的識別率，極大地推動了人機交互的發(fā)展和進步。目前李征的研究方向主要是應(yīng)用于大數(shù)據(jù)、語音、文本、圖像和多模態(tài)處理的深度學習和機器智能方法，以及人工智能和深度學習在金融領(lǐng)域的應(yīng)用.在語音、nlp、大數(shù)據(jù)分析、企業(yè)智能、互聯(lián)網(wǎng)搜索、機器智能、深度學習等領(lǐng)域.、鄧麗已獲得70多項美國或國際專利.同時獲得了ieee、國際語音通信協(xié)會、美國聲學協(xié)會、亞太信號與信息處理協(xié)會、微軟等組織的多項榮譽.2015年年，李征因在深度學習和自動語音識別方面的突出貢獻獲得了IEEE技術(shù)成就獎。
劉洋，博士，副教授，博士生導師，清華大學計算機科學與技術(shù)系智能技術(shù)與系統(tǒng)實驗室主任，國家杰出青年基金獲得者.研究方向是自然語言處理.在自然語言處理和人工智能的重要國際期刊和國際會議acl、emnlp、ijcai、aaai發(fā)表論文50余篇，獲得acl 2017年度優(yōu)秀論文獎和acl 2006年度優(yōu)秀亞洲自然。語言處理論文獎.承擔國家自然科學基金、國家重點科研項目10余項。AMPD計劃、國家863計劃、國家科技支撐計劃和國際合作項目。2015年年獲國家自然科學基金杰出青年項目資助。2015年年獲國家科技進步二等獎，2014年年獲電子學會科技進步一等獎，2009年年獲北京市科學技術(shù)獎二等獎，2014年年獲中文信息學會錢偉長中文信息處理科學技術(shù)獎漢王青年創(chuàng)新獎一等獎。或曾任國際計算語言學學會亞太分會執(zhí)委會委員、Sighan信息員、中文信息學會青年工作委員會主任兼計算語言學專業(yè)委員會秘書長、“計算語言學”編委會、ACM TALLIP副主編、ACL 2015組委會聯(lián)合ACL2014研討會聯(lián)合、ACL2017/2018年和EMNLP 2016/2018計劃委員會機器翻譯聯(lián)合、IJCAI2016/2018和AAAI 2019高級計劃委員會成員。
主要參與作者
何曉東博士是京東人工智能研究院常務(wù)副院長，深度學習與語音語言實驗室主任。他獲得了學士學位.；1996年年獲清華大學(北京)碩士學位；1999年年在科學院(北京)獲得博士學位，2003年年在哥倫比亞大學獲得博士學位。他的研究興趣主要集中在人工智能領(lǐng)域，包括深度學習、自然語言、計算機視覺、語音、信息檢索和知識表示.在加入京東之前，何曉東博士曾在美國微軟雷蒙德研究院工作，擔任首席研究員和深度學習技術(shù)中心(DLTC)負責人，并兼任西雅圖大學教授和博士生導師.微軟在2018年年1月推出的人工智能繪畫機器人是何曉東s隊。
車萬祥，哈爾濱工業(yè)大學計算機學院副教授，博士生導師.斯坦福大學訪問學者兼聯(lián)合導師克里斯托弗·曼寧教授.現(xiàn)任中文信息學會計算語言學專業(yè)委員會委員、青少年工作委員會副主任；計算機聯(lián)合會資深會員，哈爾濱YOCSEF。主要研究領(lǐng)域是自然語言處理.在acl、emnlp、aaai、ijai等國內(nèi)外高水平期刊和會議上發(fā)表學術(shù)論文40篇.其中，AAAI獲得了2013年年最佳論文提名獎，出版了2本教材，翻譯了2本書。目前承擔國家自然科學基金、973項目等多項科研項目。負的已開發(fā)的語言技術(shù)平臺(LTP)已經(jīng)被600多家公司共享語言云“提供的服務(wù)已超過10,000名用戶，并已授權(quán)給百度、騰訊、華為等公司。2009年年獲得Conll國際多語種句法語義分析評測第一名。2016年年獲黑龍江省科技進步一等獎；2015年年、2016年年連續(xù)兩年獲得谷歌聚焦研究獎；2012年年獲黑龍江省技術(shù)發(fā)明獎二等獎；2010年年獲得錢偉長中文信息處理科學技術(shù)獎一等獎、首屆漢王青年創(chuàng)新獎等多項大獎。
岳，新加坡科技與設(shè)計大學助理教授.他獲得了學士學位.；清華大學計算機科學與技術(shù)專業(yè)碩士學位；；s學位和博士學位。；他獲得了牛津大學計算機科學的博士學位.2012年年加入新加坡科技設(shè)計大學之前，在英國劍橋大學做博士后研究員。對自然語言處理、機器學習和人工智能有濃厚的研究興趣，主要從事統(tǒng)計句法分析、文本生成、機器翻譯、情感分析和股市分析.曾任ACM/IEEE TALLIP副主編，以及Coling 2014、NAACL 2015、EMNLP 2015、ACL 2017、EMNLP 2017的程序委員會領(lǐng)域和IALP 2017的程序委員會.
劉志遠，清華大學計算機系副教授、博士生導師.他的主要研究興趣是表征學習、知識圖譜和社會計算.2011年年獲得清華大學博士學位，在人工智能領(lǐng)域的著名國際期刊和會議上發(fā)表相關(guān)論文60余篇，如acl、ijai、aaai等，被谷歌學術(shù)引用了2700多次。承擔多項國家自然科學基金.英特爾ccf-曾獲清華大學優(yōu)秀博士學位論文、人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文、清華大學優(yōu)秀博士后、信息學會青年創(chuàng)新獎，入選科學青年人才推進項目、青年學者推進計劃。信息學會青年工作委員會常務(wù)委員、副主任，信息學會社會化媒體處理委員會委員、秘書長，“計算機科學前沿”青年編委，acl、Coling、IJCNLP.
韓先培，博士，科學院軟件研究所基礎(chǔ)軟件國家工程研究中心/計算機科學國家重點實驗室副研究員.主要研究方向為信息抽取、知識庫構(gòu)建、語義計算和智能問答系統(tǒng).在acl、信號等重要國際會議上發(fā)表論文20余篇。韓先培是中文信息學會會員，中文信息學會語言與知識計算專業(yè)委員會秘書長.舒暢是中文信息學會青年工作委員會委員.
張佳俊在科學院自動化研究所獲得博士學位.現(xiàn)任科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室副研究員，科學院青年創(chuàng)新促進會會員.研究方向為自然語言處理、機器翻譯、跨語言文本信息處理、深度學習等.現(xiàn)任人工智能學會青年工作委員會常務(wù)委員，信息學會計算語言學委員會委員，青年工作委員會委員.在國際著名期刊IEEE/ACM TASLP、IEEE智能系統(tǒng)、ACM TALLIP及重要國際會議AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP、Coling等發(fā)表學術(shù)論文40余篇。他曾獲得PACLIC-2009、NLPCC-2012(2017)和CWMT-2014的最佳論文獎.2014年年獲中文信息學會錢偉長中文信息處理科學技術(shù)獎一等獎(排名第三)。2015年年入選首屆科學技術(shù)協(xié)會青年才俊提升工程及項目程序。
劉康，博士，現(xiàn)任科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室副研究員，西安電子科技大學客座教授.研究領(lǐng)域包括信息抽取、網(wǎng)絡(luò)挖掘、問答系統(tǒng)等.、以及模式識別和機器學習的基礎(chǔ)研究.發(fā)表論文90余篇(如tkde、acl、ijai、emnlp、Coling、cikm等.)在自然語言處理、知識工程等領(lǐng)域的重要國際會議和期刊上.，并獲得KDD杯2011年Track2全球亞軍和科林2014年最佳論文獎。首屆CCF-騰訊犀牛鳥基金優(yōu)秀獎、中文信息學會2014年年度錢偉長中文信息處理科學技術(shù)獎-漢王青年創(chuàng)新一等獎、2015年、2016年年度谷歌聚焦研究獎等。
馮是北京大學計算機科學技術(shù)學院的講師.2011年年畢業(yè)于英國愛丁堡大學，獲信息科學博士學位。主要研究方向包括自然語言處理、信息抽取、智能問答以及機器學習在自然語言處理中的應(yīng)用.研究團隊連續(xù)三年獲得QALD結(jié)構(gòu)化知識庫第一名；相關(guān)工作已在TPAMI、acl、“基于表示學習的文本情感分析研究”，他獲得了2016年中文信息學會優(yōu)秀博士論文獎。
張美珊是新加坡科技與設(shè)計大學的博士后研究員.張梅山博士獲得學士和碩士學位.；2004年獲地質(zhì)大學(武漢)物理學碩士學位；；科學院軟件研究所計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)博士學位；；我分別于2008年和2014年獲得了哈爾濱工業(yè)大學計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的碩士學位。他目前是新加坡科技與設(shè)計大學的博士后研究員.近年來發(fā)表論文23篇，其中aaai、acl、emnlp、coling等領(lǐng)域頂級會議論文11篇.目前主要研究方向為自然語言處理、情感分析、深度學習.
大學信息學院副教授趙鑫，近五年在國內(nèi)外著名學術(shù)期刊和會議上發(fā)表論文近60篇，包括信息檢索領(lǐng)域頂級學術(shù)期刊ACM Tois、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域頂級學術(shù)會議Sigir、IEEE TKDE/ACM TKDD、自然語言處理領(lǐng)域頂級會議SigkDD、ACL/EMNLP/Colin。發(fā)表的學術(shù)論文獲得了一些關(guān)注.據(jù)谷歌學術(shù)(搜索韋恩·趙信)統(tǒng)計，發(fā)表的論文已被引用近1800次.幾個重要國際會議或雜志的評論.目前承擔國家自然科學基金青年項目，北京市自然科學基金面上項目，多項橫向項目.
李臣良，男，博士，副教授，碩士生導師，2013年年畢業(yè)于新加坡南洋理工大學計算機工程學院，獲博士學位，同年由武漢大學計算機學院引進，獲得優(yōu)秀青年骨干教師啟動資金。2015年年入選武漢大學珞珈青年學者。他的興趣包括信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘(文本挖掘)、自然語言處理、機器學習和社交媒體分析.其主要科研成果已在國際頂級學術(shù)期刊和會議上發(fā)表；他是中文信息學會青年工作委員會、社會媒體委員會和信息檢索委員會的成員.作為骨干成員參與新加坡教育部科學基金項目1項，新加坡國防部科技項目1項。2016年指導碩士生在CCF-A大會Sigir 2016發(fā)表長篇論文，獲得最佳學生論文獎榮譽頒獎。
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