聊天機器人：入門、進階與實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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這是一部能指導初學者輕鬆進入聊天機器人領域並快速實現進階的實戰型著作。

4位作者都是資深的NLP技術專傢，在聊天機器人領域有豐富的工程實踐經驗，曾在唯品會等公司有大規模的成功實踐。這本書原理、技術、實戰3個層麵講解瞭聊天機器人的數學與統計原理、NLP模型和技術、算法與實現、工程架構，以及案例實踐。

全書共13章，可分為三大部分。

第一部分（第1章） 基礎篇

簡單介紹瞭數學和統計的基本理論，如概率統計和應用數學等。

第二部分（第2~9章） 技術篇

著重講解瞭NLP的模型和技術，它們是構成對話係統的基礎，一些模型可以用在自然語言理解模塊（NLU）和自然語言生成模塊（NLG），同時幫助讀者整理對話係統的工程架構知識。

第三部分（第10~12章） 實例篇

通過對三個典型的對話係統案例的講解，讓讀者完整瞭解架構、設計和實現對話係統的流程和方法。

★劉宇

數據科學技術總監 ，畢業於清華大學，現就職於獵聘網。

在NLP算法領域有7年以上的開發經驗，目前的研究重點是深度學習在NLP方麵的實際應用，熱衷於鑽研NLP算法技術在對話係統、搜索係統等實際場景下的應用。對機器學習、大數據應用與開發、深度學習等也頗有研究。精通Java、C++、Python等主流編程語言，熟悉軟件架構和開發原則。

★崔燕紅

資深人工智能技術專傢，畢業於開普敦大學，博士，現任北京泰迪熊科技公司首席數據算法科學傢。

曾在唯品會NLP部門擔任主任研究員。精通Java 語言，有6年Java 相關開發經驗，熟悉Python語言，在時間序列分析、全局優化算法、機器學習、NLP、深度學習領域卓有建樹。

★郭師光

資深大數據和人工智能技術專傢，畢業於俄剋拉荷馬大學，博士。

曾在斯倫貝謝公司從事研發工作，研究領域涉及數據建模、油氣藏的智能模式識彆等。後在唯品會研究院擔任資深研發，研究項目主要包括深度學習算法、搜索意圖識彆等。現於北京信息科技大學任職，主要研究方嚮包括大數據、智能對話係統、圖像識彆以及深度學習模型的商業化應用。纍計發錶SCI檢索論文和國際會議論文十餘篇。

★黨習歌

NLP算法工程師，畢業於北京郵電大學，計算機專業碩士。

現就職於唯品會智能應用部。精通Java，在NLP算法領域有3年以上開發經驗。目前主要研究NLP在對話係統、搜索等場景的應用，對機器學習、NLP算法、數學模型等頗有研究。

推薦序一
推薦序二
前言
第1章概率統計與應用數學的基礎知識
1.1概率的定義
1.2條件概率與貝葉斯公式
1.3隨機變量與分布函數
1.4概率分布與參數估計
1.5隨機過程與馬爾可夫模型
1.6信息熵
1.7本章小結
第2章語言模型與多元文法
2.1詞袋模型
2.2N-Gram模型
2.2.1N-Gram簡介
2.2.2N-Gram算法
2.2.3N-Gram用途
2.3數據平滑
2.3.1加法平滑方法
2.3.2Good-Turing估計法
2.3.3組閤平滑方法
第3章序列標注模型
3.1中文分詞
3.1.1條件隨機場
3.1.2條件隨機場進行中文分詞
3.2詞性標注
3.2.1詞性標注的標準
3.2.2利用隱馬爾可夫進行詞性標注
3.3命名實體識彆
3.3.1利用條件隨機場模型進行命名實體識彆
3.3.2命名實體識彆在對話係統中的作用
3.4序列標注模型
3.5本章小結
第4章文本分析
4.1關鍵詞抽取
4.1.1詞頻-逆文檔頻次算法
4.1.2Text Rank
4.2文本分類
4.2.1貝葉斯文本分類模型
4.2.2決策樹文本分類模型
4.2.3SVM文本分類模型
4.3主題模型
4.3.1基礎知識迴顧
4.3.2吉布斯采樣
4.3.3隱狄利剋雷分配模型
4.4本章小結
第5章深度學習模型
5.1基於深度學習的自然語言模型
5.1.1神經網絡自然語言模型與詞嚮量
5.1.2A Neural Probabilistic Language Model
5.1.3CBOW和Skip-Gram
5.1.4Huffman編碼與Huffman tree
5.1.5CBOW-Hierarchical Softmax
5.1.6Skip-Gram-Hierarchical Softmax
5.1.7FastText
5.1.8詞的全局嚮量錶示
5.2捲積網絡CNN
5.2.1捲積網絡CNN理論
5.2.2利用CNN進行文本分類
5.3循環網絡RNN
5.3.1循環網絡RNN（LSTM，GRU）理論
5.3.2利用RNN 進行情感分析
5.3.3Sequence-to-Sequence with Attention Model
5.4Transformer
5.4.1ResNet（Residual Network）殘差網絡模型
5.4.2Attention is all you need（Transformer）
5.5預訓練模型
5.5.1Embeddings from Language Models（ELMo）
5.5.2BERT
第6章對話機器人的發展綜述
6.1對話機器人發展史
6.1.1對話機器人的近況
6.1.2開放域
6.1.3垂直領域
6.1.4對話機器人的未來發展趨勢
6.2人工智能在對話機器人中的應用
6.2.1深度學習在機器人方麵的應用
6.2.2強化學習在機器人方麵的應用
6.2.3知識圖譜在機器人方麵的應用
第7章自然語言理解與知識圖譜
7.1知識圖譜的錶示：三元組模型
7.2知識抽取
7.2.1知識抽取-命名實體識彆
7.2.2利用CRF模型識彆 NER
7.2.3利用BiLSTM+CRF模型進行命名實體識彆
7.3知識抽取-實體關係抽取：Relation Extraction
7.4知識圖譜的構建
第8章答案生成與多輪對話
8.1預測會話與答案生成
8.1.1信息檢索：利用搜索來預測答案
8.1.2句型模闆匹配標準問題生成答案
8.1.3根據知識圖譜推理得到答案
8.2多輪對話
8.2.1多輪對話概述
8.2.2任務型多輪對話的控製和生成
8.2.3多主題多輪對話
第9章對話係統的工程架構
9.1對話係統的工程技術
9.1.1常用技術
9.1.2對話係統的分類
9.1.3主要係統軟件介紹
9.1.4係統運維相關
9.2對話係統的架構實現
9.2.1阿裏小蜜
9.2.2百度對話係統
9.2.3垂直領域對話係統的架構
9.2.4開放領域對話係統的架構
9.3本章小結
第10章實戰場景之一——客服機器人
10.1客服機器人架構
10.1.1功能需求
10.1.2係統邏輯架構圖
10.2客服機器人設計
10.2.1FAQ的設計
10.2.2導購機器人的設計
10.2.3實例分析
10.3本章小結
第11章實戰場景之二——開放域的QA問答
11.1開放領域問答機器人的架構
11.2開放領域問答機器人的開發流程和方案
11.3開放領域問答機器人的開發案例
第12章實戰場景之三——聊天機器人
12.1Seq2Seq以及Attention機製
12.2Beam Search
12.3基於Seq2Seq的聊天機器人開發流程
12.3.1語料準備
12.3.2定義Encoder和Decoder
12.3.3模型訓練和評估模塊
12.3.4模型預測和Beam Search模塊
12.4本章小結
· · · · · · (收起)