基于深度学习的自然语言处理 前微软AI首席科学家、加拿大国家工程学院院士邓力，领衔集合刘洋、刘知远等国内外16位知名AI专家分享：深度学习在自然语言处理领域的：先进技术、局限性、成功应用和发展方向。
《基于深度学习的自然语言处理》是对目前自然语言处理领域新研究的全面综述,并对其未来发展方向进行了探讨。深度学习是处理端到端学习和信息提炼所需的大量计算和数据的有力工具,因具有更复杂的分布式表示、更精细的功能块和模块化设计以及基于梯度的高效学习方法,深度学习已经成为解决越来越多自然语言处理问题的主要范式和先进方法。基于深度学习与自然语言处理之间的微妙关联,本书分别介绍了深度学习应用下的对话系统、词法分析、语法分析、知识图谱、机器翻译、问题回答、情绪分析、社会计算以及(来自图像的)自然语言生成。随着自然语言处理的应用愈加频繁,本书期望通过详实全面的介绍,能为该领域的研究人员和行业从业者提供一些有效的指导。
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生物启发式计算是建立在仿生学、生态系统分析、计算机应用技术等学科基础上的一种优化计算方法，是人工智能优化算法发展的重要分支。由于此类方法具备问题描述简单和优化性能高效的的特点，被广泛应用于各类复杂优化问题的求解。为满足研究相关优化方法的科研工作者及广大普通读者的需求，作者编写了《智能优化算法——基于生物行为模型的案例与实现》。本书从建模机理、算法设计和工程应用层面对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行研究，帮助读者形成关于生物启发式计算的知识体系。本书系统论述了智能优化算法的理论、技术及应用，具体内容包括：? 基于层次型信息交流机制的多蜂群协同进化；? 基于生命周期的菌群觅食自适应优化；? 面向聚类分析的MCABC-FCM算法研究与应用；? 基于LCBFA的多阈值分割算法及其在彩色图像处理中的应
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近几年来，深度学习已经改变人工智能的诸多领域，涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功，这使其成为人工智能领域最重要的发展基准。 本书介绍深度学习领域先进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析，还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以及常用的首字母缩略词。 本书面向深度学习与自然语言处理领域高年级的本科生、研究生、博士后研究员、讲师、行业的研究员以及任何对此领域感兴趣的人。
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