杀疯了!深度解析NLP底层技术—复旦大学《自然语言处理导论》

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1、介绍

大模型大火,这个风靡全网的 AI 应用的各项能力是从何而来,它是如何演化至今的,未来又将走向何方?ChatGPT是通往通用人工智能的未来吗?还是像Yann LeCun说的那样,大模型解决不了自然语言处理的全部问题?

这些问题的解答,涉及到自然语言处理、机器学习以及人工智能等多方面的知识。虽然通过阅读论文可以了解相关研究工作,但由于自然语言处理涉及的知识广博繁杂,发展日新月异,对于基础知识和研究方向的把握还需要系统学习。因此一部系统全面,且经过有效筛选和沉淀的教材仍然是不可或缺的。

《自然语言处理导论》是由复旦大学自然语言处理实验室张奇教授、桂韬研究员以及黄萱菁教授,结合自己对相关领域的核心问题的理解,和长期教学、研究以及工程实践经验,系统梳理了自然语言处理领域发展至今的关键知识,历时近三年,完成了初版。

同时本书也在2022年入选复旦大学七大系列百本精品教材项目和复旦大学研究生规划系列教材项目。

2、资源目录

本书主要包括基础技术、核心技术以及模型分析三个部分

基础技术部分:主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术,主要包含词汇处理、语法分析、语义分析、篇章分析和语言模型**。**

核心技术部分: 介绍自然语元处理应用任务和相关技术,主要包括信息抽取、机器翻译。 感分析文本摘要知识图谱模型分析部分主要介绍基于积极学习的自然处理模型的鲁报性和可解释性问题。

本书的目标是介绍自然语言处理的基本任务和主要处理算法。为了能够让读者更好地了解任务的特性和算法设计的主要目标,在介绍每个自然语言处理任务时,除了介绍任务的目标,还会介绍该任务所涉及的主要语言学理论知识以及任务的主要难点。

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3、阅读本书你将学到

1.建立起NLP任务和机器学习算法之间的关系

  • 如何将NLP任务转换为机器学习问题?

  • 如何选择合适的机器学习算法?

  • 如何根据任务特性设计机器学习算法?

2.了解不同任务的难点和算法设计的要点,明确NLP方法和机器学习算法之间的关系

4、适读人群:

本书主要面向高年级本科生和研究生作为自然语言处理相关课程教材使用,也可以作为对自然语言处理感兴趣的读者入门之用。

5、作者介绍:

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6、内容截图

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