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@ a自然语言理解与行业知识图谱@ Azi ran yu yan li jie yu hang ye zhi shi tu pu@ e概念、方法与工程落地@ d= Natural language understanding and field knowledge graph@ econcepts, methods and practice@ f王楠, 赵宏宇, 蔡月著@ zeng
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@ a王楠, 北京大学博士, “创青春-中关村U30”2020年度优胜者, 先后任教于中国科学院、北京信息科技大学计算机学院。赵宏宇, 现就职于腾讯看点搜索团队, 担任算法研究员。有多年NLP、搜索系统、推荐系统的工作经验, 涉及专利、招聘和网页搜索等场景。蔡月, 清华-深圳湾实验室联合培养博士后, 于2017年获得北京大学生物医学工程博士学位。
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@ a本书首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑, 主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨, 引出自然语言理解的自动分析原理和方法, 包括对自然语言特征、统计语言学习、常规机器学习、深度学习、知识图谱方面的介绍。在上述基本自然语言处理方法讲解基础上, 继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法。通过作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱的实践经验, 探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。
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自然语言理解与行业知识图谱：概念、方法与工程落地= Natural language understanding and field knowledge graph：concepts, methods and practice/王楠, 赵宏宇, 蔡月著.-北京：机械工业出版社，2022.01 XVI, 344页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) 华章IT ISBN 978-7-111-69830-2：CNY119.00 本书首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑, 主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨, 引出自然语言理解的自动分析原理和方法, 包括对自然语言特征、统计语言学习、常规机器学习、深度学习、知识图谱方面的介绍。在上述基本自然语言处理方法讲解基础上, 继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法。通过作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱的实践经验, 探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。 ●
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