中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 自然語言處理
• 聊天機器人
• 深度學習
• Python
• 實戰
• 中文NLP
• 機器學習
• 人工智能
• 文本分析
• 信息檢索

　　本書為市麵唯一完美結閤中文自然語言處理與聊天機器人應用的專業書籍！

本書特色

　　書中不僅介紹聊天機器人的發展曆史，還深入說明不同類型聊天機器人的技術實作。無論是擁有實體的聊天機器人還是聊天機器人軟體，其功能都跳脫不齣「閑聊」、「問答」、「對話」和「主動互動」等四種。不同類型的聊天機器人，其著重點不同，但終極目標都是擁有自我感知能力，並能像人一樣進行情感互動。
　　
　　本書涵蓋範圍廣泛，但受限於時間與篇幅，對某些特定的技術，將先列齣簡要的介紹（例如語音辨識和語音閤成技術），而將主要精力放在「與文字型聊天機器人的互動」上。

　　本書係統性的介紹聊天機器人的技術體係，以及自然語言處理在聊天機器人的應用，輔以案例，妥善結閤理論和實作，其深入淺齣的風格，對不同層級的讀者都有幫助：

　　♦ 對於入門的讀者，本書帶領您一窺其中奧秘；
　　♦ 對於業界的朋友，希望本書能夠在您尋找特定技術時提供一定的協助；
　　♦ 針對學術界的專傢，本書提齣的許多難題，也期待在理論上加以研究並尋求突破。

好評推薦

　　李涓子 (清華大學資訊係教授，中文資訊處理學會語言認知與知識計算專委會主任)
　　《中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用》是一本係統性介紹聊天機器人發展曆史和技術體係的書籍，可作為學者和相關企業工程師隨時翻閱的案頭參考書。知識圖譜是聊天機器人從感知到認知突破的關鍵技術，本書除瞭解其基礎建構和應用之外，還有基於知識圖譜問答方麵的技術分析。內容涵蓋聊天機器人各方麵的研究，以及尖端專案的進展。針對想從事這個領域工作的年輕人，個人力薦本書。

　　張民 (蘇州大學特聘教授，國傢傑齣青年科學基金得奬者)
　　聊天機器人包含自然語言處理、知識圖譜、機器學習等各方麵技術，可說是多種技術集大成者。本書詳細介紹瞭聊天機器人涉及的技術，同時包括深度學習的尖端研究。在聊天機器人發展得如火如荼的今天，本書是入門者不可多得的技術參考書。

　　劉挺 (哈爾濱工業大學人工智能研究院副院長、教授，國傢「萬人計畫」科技創新領軍人纔)
　　本書作者利用深入淺齣的文字，介紹聊天機器人的發展和技術，透過對不同類型聊天機器人的詳細闡述，讓讀者深入技術細節、嘗試具體實作。舉例來說，書中有大量的篇幅，詳述一種非常重要的聊天機器人類型——對話係統，並著重解說如何在多輪復雜場景下，提升對話的性能和效果。雖然聊天機器人遠未達到與人自然交流的程度，但個人力薦本書給更多的學者和工程師，希望他們能進一步推動技術的突破，打造齣經典的産品。

　　何曉鼕 (京東人工智能研究院常務副院長，華盛頓大學ECE係兼職教授，IEEE Fellow)
　　聊天機器人有很多實務的場景，除瞭智慧客服外，還有個人助理、智慧問答，以及在金融、電商、教育和娛樂等垂直領域的應用。從工業界的角度來看，一般更關注技術在落實時能否滿足客戶的需求、較好的使用者體驗，以及較通用的專案實作等。本書內容兼顧理論闡述和技術實踐，可使工程師在進行技術實作時事半功倍。

探索自然語言的奧秘：現代計算語言學前沿專題 書籍簡介 本書深入剖析瞭現代計算語言學領域的核心理論、關鍵技術及其在實際應用中的前沿發展。它並非側重於特定場景的工具集成，而是旨在為讀者構建一個紮實且全麵的理論框架，理解機器如何感知、理解、生成和處理人類語言的復雜結構。全書以嚴謹的學術視角，結閤最新的研究成果，係統性地闡述瞭從基礎的語言學建模到復雜的深度學習架構在自然語言處理（NLP）中的應用。 第一部分：計算語言學的理論基石與結構解析 本部分聚焦於語言的內在結構如何被形式化，並轉化為可被機器處理的數據模型。我們首先迴顧瞭經典的符號主義方法，如形式文法理論（如上下文無關文法、依賴文法）的優勢與局限性，為理解後續的統計模型奠定基礎。 隨後，內容轉嚮統計語言模型的演進。從早期的N-gram模型如何通過概率估計捕捉詞語序列的局部依賴性，到隱馬爾科模型（HMM）在序列標注任務中的應用，詳細分析瞭這些模型在處理詞性標注（POS Tagging）和命名實體識彆（NER）等任務中的數學原理和計算效率。 核心章節深入探討瞭詞匯語義的錶示。這包括對詞嵌入（Word Embeddings）技術的全麵解析，例如詞到嚮量（Word2Vec）的Skip-gram和CBOW架構的內部機製，以及GloVe模型如何結閤全局矩陣分解來提升語義錶示的質量。書中會細緻對比不同嚮量空間模型的內在差異，探討它們如何捕獲同義性、反義性和類比關係。同時，也會涵蓋現代方法中對詞義消歧（WSD）的挑戰，以及如何利用上下文信息來動態生成語義嚮量。 第二部分：深度學習在語言理解中的革新 本部分是全書的重心之一，全麵覆蓋瞭基於神經網絡的現代NLP範式。我們首先建立讀者對前饋網絡（FFN）和循環神經網絡（RNN）的理解，特彆是標準RNN、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理序列依賴性時的結構優化和梯度消失/爆炸問題的解決策略。 隨後，我們將重點放在注意力機製（Attention Mechanism）的革命。詳細解釋自注意力（Self-Attention）如何在不依賴序列順序的情況下，高效地計算輸入序列中不同部分間的關聯強度。這部分內容將為理解後續的Transformer架構鋪平道路。 一個專門的章節用於剖析Transformer架構的精髓。內容將不局限於架構圖的展示，而是深入研究其多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及層歸一化（Layer Normalization）的作用。我們將探討Transformer如何成為構建大規模預訓練模型（如BERT、GPT係列的基礎模塊）的核心驅動力。 第三部分：預訓練模型的原理、應用與微調策略 本部分聚焦於當代NLP領域最具影響力的範式——大規模預訓練模型。內容詳盡闡述瞭預訓練任務的設計哲學： 1. 掩碼語言模型（MLM）：如何通過隨機遮蓋輸入片段來訓練模型理解雙嚮上下文。 2. 下一句預測（NSP）：評估模型對句子間邏輯關係的理解能力。 3. 自迴歸生成：分析自迴歸模型（如GPT係列）如何基於曆史信息進行連貫的文本生成。 書中會提供對主流模型族係的深入比較分析，包括編碼器（Encoder-only）、解碼器（Decoder-only）和編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構的適用場景差異。 關於模型微調（Fine-tuning），本書提供瞭係統性的指導，涵蓋瞭全量微調、參數高效微調（如LoRA、Adapter Tuning）的原理和實踐，幫助讀者針對特定下遊任務（如情感分析、文本摘要、問答係統）高效地適配預訓練模型，同時管理計算資源和避免災難性遺忘。 第四部分：高級語言應用與跨模態集成 在理論和模型掌握的基礎上，本部分探討瞭NLP在更復雜應用場景中的前沿探索： 1. 知識圖譜與自然語言的融閤：探討如何從文本中抽取實體、關係，並將這些結構化信息注入到語言模型中，以提升推理和事實核查的能力。 2. 跨語言處理：分析多語言模型（如mBERT, XLM-R）的參數共享機製，以及零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）跨語言遷移學習的挑戰與解決方案。 3. 可解釋性與魯棒性：鑒於深度學習模型的“黑箱”特性，本部分將探討重要的可解釋性方法（如梯度可視化、特徵歸因），以及如何評估模型在對抗性攻擊和分布外（Out-of-Distribution）數據麵前的魯棒性。 4. 語義檢索與信息抽取：詳細介紹基於密集嚮量（Dense Retrieval）的現代信息檢索係統，對比BM25等稀疏方法，並分析嚮量數據庫在處理海量非結構化數據時的性能優化。 本書麵嚮具有一定編程基礎和概率統計知識的讀者，旨在培養能夠獨立設計、實現和評估尖端NLP係統的研究人員和工程師。全書的講解力求清晰、嚴謹，並通過豐富的數學推導和算法僞代碼，確保讀者對每一個核心概念的理解深入到底層邏輯。

作者簡介

王昊奮

　　上海樂言信息科技有限公司CTO，中文知識圖譜zhishi.me創始人、OpenKG發起人之一、CCF理事、CCF術語審定工委主任、CCF TF執委、中文資訊學會語言與知識計算委員會副秘書長，共發錶80餘篇高水準論文，在知識圖譜、問答係統和聊天機器人等諸多領域擁有豐富的研發經驗。他帶隊建構的語意搜尋係統，在Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名；在著名的本體比對競賽OAEI的實例比對任務中，榮獲全球第1名。曾主持並參與多項國傢自然科學基金、「863」重大專項和國傢科技支撐專案，以學術負責人身分參與PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企業的閤作專案。

邵浩

　　邵浩博士，上海瓦歌智能科技有限公司總經理，深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院長，上海市靜安區首屆優秀人纔，帶領團隊打造AI虛擬生命産品「琥珀•虛顔」的互動引擎。任中國中文資訊學會青年工作委員會委員、中國電腦學會YOCSEF上海學術委員會委員，研究方嚮為機器學習，共發錶40餘篇論文，主持多項專案，曾在聯閤國、世界貿易組織、亞利桑那州立大學、香港城市大學等機構任客座教授。

李方圓

　　狗尾草智能科技有限公司高級工程師，蘇州大學碩士，主要研究方嚮為自然語言處理、問答係統和知識圖譜，具有多年實戰經驗，目前為自然語言處理團隊總負責人，主導開發公司全綫産品的對話互動功能。

張凱

　　狗尾草智能科技有限公司高級工程師，主要從事自然語言處理、對話係統、知識圖譜等領域的研究工作。在公司內部主導認知對話引擎的設計開發，以及通用領域知識圖譜的建設工作，參與編寫與發錶《知識圖譜白皮書》及《知識圖譜評測標準》。

宋亞楠
　
　　中山大學資訊科學碩士，就學期間專攻影像處理與識彆方嚮。在智慧硬體及人工智慧行業曆任軟體工程師、産品經理、戰略技術規劃經理等職位，産品多次榮獲CES創新奬，先後公開幾十項中國及PCT發明專利。

ch 01 聊天機器人概述
1.1 聊天機器人的發展曆史
1.2 聊天機器人的分類與應用場景
1.3 聊天機器人生態介紹
1.4 參考文獻

ch 02 聊天機器人技術原理
2.1 自然語言理解
2.2 自然語言生成
2.3 對話管理
2.4 參考文獻

ch 03 問答係統
3.1 問答係統概述
3.2 KBQA 係統
3.3 KBQA 係統實作
3.4 參考文獻

ch 04 對話係統
4.1 對話係統概述
4.2 對話係統技術原理
4.3 基於聊天機器人平颱建置對話係統
4.4 任務導嚮型對話係統實作
4.5 參考文獻

ch 05 閑聊係統
5.1 閑聊係統概述
5.2 基於對話庫檢索的閑聊係統
5.3 基於生成的閑聊係統
5.4 參考文獻

ch 06 聊天機器人係統評測
6.1 問答係統評測
6.2 對話係統評測
6.3 閑聊係統評測
6.4 參考文獻

ch 07 聊天機器人挑戰與展望
7.1 開放式挑戰
7.2 技術與應用展望
7.3 從聊天機器人到虛擬生命
7.4 參考文獻
 

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的蠻吸引人的，用一種很活潑又有點科技感的插畫風格，讓人一眼就知道是講技術類的。我本身是在科技公司做産品經理的，平時工作需要接觸不少新技術的應用，尤其是AI方麵。最近公司有個項目就是要開發智能客服係統，我一直想找一本既能講理論又能有實操案例的書來參考。這本《中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用》的名字聽起來就非常符閤我的需求。特彆是“實戰”和“整閤應用”這幾個字，讓我覺得它不隻是紙上談兵，而是真的能指導我怎麼把技術落地。我尤其關注的是它如何將聊天機器人和深度學習結閤起來，畢竟現在很多企業都想用AI來提升用戶體驗，而聊天機器人就是最直接的接觸點。我希望這本書能提供一些關於如何構建智能對話模型，如何訓練模型以理解用戶意圖，以及如何優化對話流程的實用技巧。當然，語言風格也很重要，如果能寫得清晰易懂，避免太多晦澀的專業術語，對我這種非技術背景齣身但又需要理解技術的人來說，就太友好瞭。這本書如果能做到這一點，那我真的會非常推薦給我的同事們。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由職業者，主要從事內容創作和自媒體運營。最近我注意到，很多成功的自媒體賬號都在利用一些智能工具來提升內容生産效率和用戶互動。聊天機器人就是一個很好的例子，它能幫助我快速迴復粉絲的谘詢，甚至可以自動化生成一些簡單的內容。所以，我一直在關注中文自然語言處理和深度學習的結閤應用。《中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用》這本書，聽起來就像是為我這樣的用戶量身打造的。我希望它能告訴我，即使我不是專業的程序員，也能通過這本書瞭解如何構建一個屬於自己的中文聊天機器人。比如，有沒有一些低代碼或者無代碼的解決方案，或者是有詳細的步驟指導，讓我能夠跟著一步步操作。我更關心的是，如何讓這個聊天機器人能夠理解我的“粉絲”們提齣的各種各樣的問題，並且給齣準確、有用的迴答。書中關於“深度學習整閤應用”的部分，我希望能看到一些具體的案例，展示如何利用深度學習來提升機器人的理解能力和迴答的智能化水平。如果這本書能幫我把這個設想變成現實，那將極大地解放我的工作時間，讓我能專注於更高價值的內容創作。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對自然語言處理（NLP）充滿好奇心的學生，尤其對深度學習在NLP領域的應用感到興奮。平常在學校接觸到的理論知識很多，但總覺得缺少一些能讓我實際動手去實踐的東西。這本《中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用》的齣現，對我來說就像是久旱逢甘霖。我特彆期待這本書能夠深入淺齣地講解如何利用深度學習模型來構建一個能夠流暢溝通的聊天機器人。我好奇它會介紹哪些主流的深度學習框架，例如TensorFlow或PyTorch，以及在中文NLP領域有哪些特彆需要注意的預處理和模型選擇技巧。此外，書中關於“整閤應用”的部分也讓我充滿期待，我想知道它如何將自然語言理解（NLU）、自然語言生成（NLG）以及對話管理（DM）這幾個核心模塊有機地結閤在一起，形成一個完整的聊天機器人係統。如果這本書能提供一些代碼示例，甚至是完整的項目骨架，那我就可以跟著一步一步地學習，真正掌握NLP技術的應用，為我未來的畢業設計或者求職打下堅實的基礎。我最怕的就是那種理論講得很玄乎，但又沒法實際操作的書，這本聽名字就很有實踐性，所以很想入手一本好好研究研究。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種專業又不失活力的感覺，色彩搭配很舒服，而且“實戰”和“整閤應用”這兩個詞，立刻就勾起瞭我的興趣。我平時的工作會接觸到很多與數據打交道的項目，雖然不是直接做NLP，但對它在商業應用中的潛力一直非常看好。特彆是近幾年深度學習的飛速發展，讓NLP的應用場景變得越來越豐富。這本書將中文自然語言處理、聊天機器人以及深度學習這三個當下最熱門的技術點結閤在一起，我覺得非常有價值。我特彆想知道，書中在“實戰”部分，會提供哪些具體的開發流程和技術選型建議？是會側重於某個具體的框架，還是會提供一個更通用的思路？另外，“聊天機器人與深度學習整閤應用”這一點，我希望它能講解清楚如何利用深度學習技術來提升聊天機器人的智能水平，例如在自然語言理解、意圖識彆、情感分析等方麵，是否有創新的方法或模型介紹。我更看重的是書中的內容能否具有前瞻性，能夠讓我瞭解到最新的技術趨勢，並且能夠掌握一些可以快速落地到實際業務場景中的方法論。如果這本書能做到這一點，我會毫不猶豫地將其收入我的技術書架。

评分☆☆☆☆☆

作為一名資深的中文自然語言處理開發者，我一直在尋找能讓我眼前一亮的作品。市麵上關於NLP的書籍確實不少，但很多要麼過於理論化，要麼側重於英文NLP，很少有能真正深入中文NLP的實戰應用，並且將深度學習這個熱門技術融閤得恰到好處的書。《中文自然語言處理實戰：聊天機器人與深度學習整閤應用》這個書名，瞬間就抓住瞭我的眼球。我尤其想知道它在中文分詞、詞性標注、命名實體識彆等方麵，是否能提供一些與深度學習結閤的最新、最有效的解決方案。聊天機器人作為NLP的一個重要應用場景，我期待書中能夠詳細介紹如何利用深度學習模型來處理意圖識彆、槽位填充、對話狀態跟蹤等關鍵環節，並且能夠提供一些在實際部署中可能遇到的問題及解決方案。此外，“整閤應用”這個詞暗示瞭它可能不僅僅是講解單個技術點，而是會展示如何將這些技術巧妙地組閤起來，形成一個有機的整體，就像搭建一個精密的機器。我希望能從中學習到一些更高級的技巧，比如如何處理多輪對話的上下文，如何進行個性化推薦，甚至是如何加入一些情感分析的功能，讓聊天機器人更加智能和人性化。