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基于人工神经网络的机器翻译许罗迈 著科学出版社（正版旧书）9787030189813 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《基于人工神经网络的机器翻译》基于语料库统计的机器翻译模式把机器翻译分为翻译模式和语言模式两种处理过程，作者尝试把人工神经网络技术应用于两种模式的处理，使之应用于机器翻译的全过程，是一项创造性工作，作者采用神经元自学习的方法，从少量实例开始，系统通过自学习建立机器词库和对应的译文，本研究实验证明对于确定的领域，该系统可以输出相当通顺的目的语，这种用分布式神经网络体系解决翻译模式的训练，较好地解决了单一网络学习能力有限的问题，对神经网络语言处理技术开发了新思路，有相当意义。 作者在应用神经网络处理语言模式方面，也提出了新的解决方案，改变了以往神经网络以复杂句法、语义特征为训练对象的普遍做法，采用词性标注为训练对象，以自创的一套词语移动符号基为训练目标的神经网络处理方法，是一种独
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人工智能技术正在改变人类的未来，很多职业将被替代，很多新职业正在产生。 面对人工智能将带来的巨大影响，我国政府出台了《新一代人工智能发展规划》，提出要 在中小学逐步设置人工智能相关课程 。 在各种考试中，也出现了人工智能相关的阅读材料、作文题目、思考拓展题等。 本书梳理了人类的科学技术发展历史，介绍了人工智能出现的背景，用简单易懂的语言介绍了人工智能的基础知识。内容简单专业、有趣好读。 本书适合三年级及以上的小学生、中学生、大学生，也适合所有想了解人工智能基础知识的成年人。
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本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书，读者不仅可以从零开始认识知识图谱，了解知识图谱技术方法和前沿技术方向，而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径，清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。 本书在知识图谱的广度
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