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作者:朱晨光
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内容简介:

微软高级研究员撰写,剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。
全书分为三篇,共8章内容。基础篇(第1~3章),介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术,涵盖机器阅读理解任务的定义,阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块,例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇(第4~6章),介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法,并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型(如BERT和GPT)。实战篇(第7~8章),包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读,机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战,以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。
 
作者亲授“机器阅读理解”直播课,搭配图书学习效果更佳!
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网友评价:

  • 值得购买,作者比较专业,机器阅读理解的关键内容都有,可以系统学习,尤其架构和模型这里,比较详细和实用,赞!
  • 本书为初学者提供易懂可操作的入门教材,对机器阅读理解入门来说比较不错。
  • 机器阅读理解是自然语言处理中最近一两年非常火热的技术了,学习提升下
  • 人工智能如果要在某个领域获得成功——3个因素缺一不可:平台、数据和算法。
  • 近几年在深度学习和AI的技术带动下进展迅速,NLP在大量相关任务中取得了突破性进展,机器阅读理解是未来知识工程的重要一环
  • 可以。很好的了解机器阅读理解领域的前沿并进行实战开发,非常具有应用价值吧
  • 从自然语言处理和深度学习开始介绍的,之后比较多的介绍了模型和前沿研究,应用也有
  • 都是比较实用的内容,看了前面两章,思路比较清晰吧,看目录内容还不错,期待有不错的效果
  • 居然是微软的大佬写的,带领团队过竞赛第一,里面分析了当时会用的模型源码,学习下。
  • 好书,专业性强
  • 很喜欢,不错(*??╰╯`?)?
  • 看了模型的部分,挺实用的,分析的很细致
  • 看包装,当当是不是鼓励大家退换货?两次包装都有问题!
  • 前沿书籍好书
  • 还没开始读,是不是5星分期付
  • 随着硬件算力的不断提升和大数据的爆炸式增长,对算法的探索与改进就成为兵家必争之地。
  • 机器阅读理解方面的书几乎没有,资料也很零散,这本书非常不错
  • 还没来的及拆开看,相信不会让我失望!
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