具体描述
聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》系统地阐述了聊天机器人的分类和关键技术，不仅给出了实际案例，还展望了聊天机器人在通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战。同时，针对聊天机器人在从感知智能到认知智能的跨越中所面临的难题，《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》着重讨论了知识图谱和深度学习技术在自然语言处理、问答、推理、服务融合等方面的应用。
《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》适合有志于从事人工智能行业，以及想了解聊天机器人到底是什么的读者阅读。
作者简介
王昊奋
上海乐言信息科技有限公司CTO，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCF TF执委、中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、“863”重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。
邵 浩
博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院长，上海市静安区首届优秀人才，带领团队打造了AI虚拟生命产品“琥珀•虚颜”的交互引擎。任中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国计算机学会YOCSEF上海学术委员会委员，研究方向为机器学习，共发表论文40余篇，主持多项国家级及省部级项目，曾在联合国、世界贸易组织、亚利桑那州立大学、香港城市大学等机构任访问学者。
李方圆
狗尾草智能科技有限公司高级工程师，苏州大学硕士，主要研究方向为自然语言处理、问答系统和知识图谱，具有多年实战经验，目前为自然语言处理团队总负责人，主导开发公司全线产品的对话交互功能。
张凯
狗尾草智能科技有限公司高级工程师，主要从事自然语言处理、对话系统、知识图谱等领域的研究工作。在狗尾草智能科技有限公司主导认知对话引擎的设计开发，以及通用领域知识图谱的建设工作，参与编写发布了《知识图谱白皮书》及《知识图谱评测标准》。
宋亚楠
中山大学计算机科学硕士，就学期间专攻图像处理与识别方向。在智能硬件及人工智能行业历任软件工程师、产品经理、战略技术规划经理等职位，产品多次获CES创新奖，先后公开几十项国内及PCT发明专利。
目录信息
1.1 聊天机器人的发展历史 1
1.2 聊天机器人的分类与应用场景 6
1.3 聊天机器人生态介绍 9
1.3.1 典型聊天机器人框架介绍 11
1.3.2 聊天机器人平台介绍 13
1.3.3 典型的聊天机器人产品介绍 13
1.4 参考文献 19
2 聊天机器人技术原理 20
2.1 自然语言理解 21
2.1.1 自然语言理解概览 23
2.1.2 自然语言理解基本技术 26
2.1.3 自然语言表示和基于深度学习的自然语言理解 36
2.1.4 基于知识图谱的自然语言理解 46
2.2 自然语言生成 56
2.2.1 自然语言生成综述 56
2.2.2 基于检索的自然语言生成 58
2.2.3 基于模板的自然语言生成 59
2.2.4 基于深度学习的自然语言生成 60
2.3 对话管理 61
2.4 参考文献 65
3 问答系统 67
3.1 问答系统概述 67
3.2 KBQA 系统 71
3.2.1 KBQA 系统简介 71
3.2.2 主流的KBQA 方法 79
3.3 KBQA 系统实现 96
3.3.1 系统简介 96
3.3.2 模块设计 97
3.4 参考文献 105
4 对话系统 109
4.1 对话系统概述 109
4.2 对话系统技术原理 113
4.2.1 NLU 模块 115
4.2.2 DST 模块 120
4.2.3 DPL 模块 121
4.2.4 NLG 模块 126
4.3 基于聊天机器人平台搭建对话系统 126
4.3.1 NLU 模块实现 129
4.3.2 DST 与DPL 模块实现 130
4.3.3 NLG 模块实现 131
4.4 面向任务的对话系统实现 132
4.5 参考文献 137
5 闲聊系统 139
5.1 闲聊系统概述 139
5.2 基于对话库检索的闲聊系统 140
5.2.1 基于对话库检索的闲聊系统介绍 140
5.2.2 对话库的建立 143
5.2.3 基于检索的闲聊系统实现 145
5.3 基于生成的闲聊系统 150
5.3.1 基于生成的闲聊系统介绍 150
5.3.2 生成式闲聊系统的新发展 152
5.3.3 基于生成的闲聊系统实现 155
5.4 参考文献 157
6 聊天机器人系统评测 159
6.1 问答系统评测 159
6.1.1 问答系统评测会议 160
6.1.2 问答系统评测数据集 171
6.1.3 问答系统评测标准 173
6.2 对话系统评测 174
6.2.1 对话系统评测会议 176
6.2.2 对话系统评测数据集 177
6.2.3 对话系统评测标准 178
6.3 闲聊系统评测 179
6.3.1 闲聊系统评测介绍 179
6.3.2 闲聊系统评测标准 180
6.4 参考文献 183
7 聊天机器人挑战与展望 185
7.1 开放式挑战 185
7.2 技术与应用展望 187
7.3 从聊天机器人到虚拟生命 190
7.4 参考文献 193
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读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
拿到这本书的那一刻，我的心情是既兴奋又忐忑。兴奋的是，终于找到了一本可能解决我困扰已久的问题的书籍；忐忑的是，NLP这个领域在我看来一直是非常高深的，我担心自己是否能真正理解书中的内容。封面设计简洁大方，没有过多的花哨，直接点明了主题，这让我觉得作者非常务实，专注于内容本身。我希望这本书能够循序渐进地带领我入门，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和模型。我特别关注书中是否包含大量的实际案例和代码示例，因为我深知，理论的学习离不开实践的检验。我希望能够通过动手实践，加深对知识的理解，并学会如何将这些技术应用到实际场景中。例如，我希望书中能详细讲解如何构建一个简单的文本分类器，如何进行情感分析，或者如何实现一个基础的问答系统。对我来说，这些都是非常有价值的学习目标。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我期待它能够帮助我构建起扎实的NLP知识体系，并且让我对这个领域产生更浓厚的兴趣。
评分这本书，我拿在手里，感觉它沉甸甸的，不仅仅是纸张的重量，更像是知识的厚度。封面上的“自然语言处理实践”几个字，简洁有力，直击主题。我本来就对人工智能领域充满了好奇，尤其是语言这个最能体现人类智慧的领域，一直想深入了解。在工作中，我也经常会遇到需要处理大量文本数据的情况，比如分析用户反馈、提取关键信息、甚至是进行简单的文本生成。但每次都觉得力不从心，总觉得缺少了什么。当我看到这本书的名字时，我眼前一亮，感觉它就像是为我量身定做的。我迫不及待地翻开它，希望能够从中找到解决我实际问题的钥匙。我期待它能带领我从理论的殿堂走向实践的战场，让我能够真正掌握那些听起来高大上的NLP技术，并将其运用到我的工作和生活中。这本书的作者，相信一定是一位在这个领域有深厚造诣的专家，我非常期待能从他的笔触中，感受到他对NLP的热情和深刻理解，同时也希望能学习到他宝贵的经验和独到的见解。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我看到一个更加广阔和精彩的NLP世界。
评分这本书的出现，简直是为我量身定做的。我一直对人工智能领域充满热情，尤其是NLP，它涉及到人类最核心的沟通能力，让我觉得非常迷人。但是，我之前接触过的一些NLP书籍，要么理论过于深奥，要么案例过于简单，总觉得难以真正入门。我一直渴望能有一本既有深度又不失广度，同时还能强调“实践”的书籍，能够带我真正走进NLP的世界。我希望这本书能够从最基础的自然语言处理技术讲起，比如分词、词性标注、命名实体识别，然后逐步深入到更复杂的模型，比如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer模型。更重要的是，我希望书中能够提供大量的实际代码示例，最好是使用Python语言，并且能够结合一些常用的NLP库，比如NLTK、spaCy，以及当下非常流行的Hugging Face Transformers。我希望通过跟着书中的示例进行实践，我能够真正理解这些技术的工作原理，并且能够将它们应用到实际的问题中，比如开发一个简单的问答系统，或者构建一个文本生成器。这本书的到来，让我看到了我能够克服NLP学习障碍的希望。
评分这本书的封面设计就透露着一股沉静而专业的味道，没有过多的宣传语，直接点出了“自然语言处理实践”的核心。我最近一直在思考如何将AI技术应用到我们公司的内容创作和信息管理部门，NLP自然是绕不开的一环。我之前尝试阅读了一些理论性的书籍，但总感觉有些脱离实际，难以将学到的知识落地。因此，一本侧重于“实践”的书籍，对我来说具有极大的吸引力。我希望这本书能提供一套完整的、可操作的流程，从数据预处理到模型选择、训练、评估，再到最终的应用部署，能够覆盖一个完整的NLP项目周期。我尤其关注书中对于常见NLP任务的深入讲解，比如文本分类、信息抽取、机器翻译、文本生成等等，并希望能有相应的代码示例，最好是使用当前主流的编程语言和库。我期待通过这本书，能够理解不同算法的优缺点，并学会如何根据具体的业务场景选择最适合的模型。我希望这本书能够成为我进入NLP实战领域的一块坚实的敲门砖。
评分翻开这本书，一股油墨的清香扑面而来，让我感觉无比亲切。我关注了“自然语言处理实践”这个名字很久了，一直想找一本能够真正指导我进行NLP项目实践的书。我不是计算机科学专业的科班出身，但我在工作中经常需要处理大量的文本数据，比如分析客户的评价、提取新闻中的关键信息、甚至是尝试生成一些简单的营销文案。然而，每次面对这些任务时，我都感觉力不从心，总是在寻找各种现成的工具，却不知道背后的原理。这本书的出现，就像是及时雨。我希望它能够从最基础的概念讲起，逐步引导我理解NLP的核心技术，比如分词、词性标注、命名实体识别等。更重要的是，我期望书中能够提供大量的实战案例，通过实际的代码实现，让我能够亲手搭建和训练模型。我希望书中能够涵盖一些当下比较流行的NLP框架，比如PyTorch或TensorFlow，并且提供清晰的API使用指南。我期待通过这本书，我能够真正掌握NLP技术，将理论知识转化为解决实际问题的能力，让我在工作和学习中更加游刃有余。
评分当我看到这本书的封面时，“自然语言处理实践”这几个字就牢牢吸引住了我的目光。我一直对人工智能领域非常感兴趣，尤其对语言模型和机器翻译等应用充满好奇。然而，我本身并不是计算机专业的学生，对于复杂的算法和理论常常感到有些吃力。所以我一直在寻找一本能够兼顾理论与实践，并且能够用相对通俗易懂的方式来讲解NLP的书籍。我希望这本书能够系统地介绍NLP的基础知识，从词汇、语法到语义，层层递进。更重要的是，我希望书中能够提供大量的代码示例，最好是基于Python语言，并且能够使用一些流行的NLP库，比如NLTK、spaCy或者Hugging Face Transformers。我希望通过跟着书中的示例动手实践，能够真正理解NLP算法的工作原理，并且能够将学到的知识应用到实际的项目中，比如开发一个简单的聊天机器人，或者实现一个文本摘要工具。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，我期待它能够成为我通往NLP世界的引路人。
评分当我在书店看到这本书的封面时，“自然语言处理实践”这几个字立刻吸引了我的注意力。我是一名在校的计算机科学专业学生，目前正在学习人工智能的相关课程，而NLP是其中一个我特别感兴趣但又觉得挑战比较大的方向。我参加过一些NLP的课程，也阅读过一些相关的论文，但总感觉在实践层面还比较欠缺，缺乏将理论知识转化为实际应用的能力。我希望这本书能够填补我的这块空白。我期待书中能够详细介绍各种NLP算法的原理，并且提供详细的实现细节，最好是能够结合具体的代码来实现。我特别关注书中是否会讲解如何使用当前主流的深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch，来构建和训练NLP模型。如果书中能提供一些完整的项目示例，能够让我从零开始构建一个具备实际功能的NLP应用，那将对我来说是莫大的帮助。我希望这本书能够帮助我巩固NLP的理论知识，并且提升我的编程实践能力，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。
评分拿到这本《自然语言处理实践》，我第一感觉就是它非常实在。市面上有很多关于NLP的书籍，但很多都过于偏重理论，而对于如何实际操作，如何将理论应用到具体的项目中，却着墨不多。我一直渴望能有一本书，能够真正地教会我如何“实践”NLP，而不是仅仅停留在概念的层面。我希望这本书能够从项目实战的角度出发，介绍各种NLP技术的应用场景，并且提供详细的实现步骤和代码。我尤其关注书中是否会讲解如何处理真实世界中的复杂文本数据，例如噪声、歧义、以及不同领域的专业术语。我还希望书中能涉及一些前沿的NLP技术，比如基于深度学习的语言模型，以及它们在各种NLP任务中的应用。能够看到具体的项目案例，并且能够跟着代码一步步地实现，对我来说是非常有价值的学习方式。我期待这本书能够帮助我建立起扎实的NLP实践能力，让我能够自信地去解决实际问题，并在这个领域有所建树。
评分这本书的标题“自然语言处理实践”就像一个承诺，承诺将那些抽象的NLP概念转化为看得见摸得着的技能。我是一名数据分析师，工作中经常需要处理大量的文本数据，比如用户评论、社交媒体帖子、市场调研报告等等。我一直想利用NLP技术来更深入地挖掘这些数据中的价值，但苦于缺乏系统性的指导。我希望这本书能够从实际应用出发，讲解各种NLP技术是如何被用来解决实际问题的。例如，如何利用NLP进行文本分类，从而对用户反馈进行归类；如何进行情感分析，从而了解用户对产品或服务的态度；如何进行主题建模，从而发现文本中的隐藏的主题。我希望书中能提供清晰的步骤和代码示例，让我能够快速上手，并且能够根据自己的需求进行调整和扩展。我还希望书中能够介绍一些常用的NLP工具和库，并讲解它们的优缺点，以便我能够做出更明智的选择。总之，我希望这本书能够成为我开展NLP项目实践的得力助手。
评分这本“自然语言处理实践”，光看书名我就知道这是我一直在寻找的。我是一名内容编辑，工作中每天都会接触到大量的文字，如何从海量的信息中快速提取有价值的内容，如何对用户评论进行情感分析，如何让机器更好地理解和生成人类语言，这些都是我经常思考的问题。虽然我对编程和算法了解不多，但我相信好的工具和方法论能够帮助我提升工作效率。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释复杂的NLP概念，并且提供一些简单易学的代码示例，让我能够尝试着自己去实现一些功能。我特别期待书中能够包含一些关于如何处理中文文本的技巧，因为这对于我来说尤其重要。例如，如何进行准确的分词，如何处理同义词和多义词，如何进行篇章的理解等等。如果书中还能介绍一些常用的NLP工具和库，并附带使用说明，那对我来说将是极大的帮助。我希望这本书能让我感受到NLP的魅力，并且能够将学到的知识应用到我的实际工作中，让我的工作变得更加高效和有趣。
评分入门书籍，理论不深入，落地无代码。欺名盗世，还敢卖这么贵。按目录知乎搜一下都比这讲得好。
评分当个索引还行
评分可以作为入门，很多内容都点到为止
评分作为NLP初学者，对我还是挺有帮助的一本书的，整本书偏理论一些，内容详实，从浅到深介绍了搭建聊天机器人所设计到的相关理论知识，有NLP相关的，知识图谱相关的，对话系统等等，具有很好的启蒙作用，书中虽然介绍了系统搭建的伪代算法，但没有详细代码可以参考，有点遗憾，总体打4星
评分无实践，科普读物
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