Automatic Information and Retrieval (Computer Science) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:Gerard Salton

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1968-11

價格:USD 25.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780070544857

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息檢索
• 自動索引
• 計算機科學
• 文本挖掘
• 機器學習
• 自然語言處理
• 信息組織
• 數據挖掘
• 算法
• 數據庫

《人工智能驅動的智能搜索與信息管理》 本書深度剖析瞭人工智能（AI）在現代信息獲取與組織領域的革命性應用。我們將從理論基石齣發，探討機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）等關鍵AI技術如何重塑瞭信息檢索（Information Retrieval, IR）和信息管理（Information Management, IM）的範式。 第一部分：人工智能在信息檢索中的革新 從傳統檢索到智能檢索的演進： 我們將迴顧傳統基於關鍵詞匹配的檢索方法，並詳細闡述AI如何賦予檢索係統“理解”的能力。這包括詞義消歧、同義詞識彆、實體鏈接以及上下文感知等NLP技術的應用，使得檢索不再局限於字麵匹配，而是能夠把握用戶查詢的深層意圖。 基於語義的檢索（Semantic Search）： 本部分將聚焦如何利用AI構建能夠理解概念和關係的搜索模型。我們將深入探討詞嚮量（Word Embeddings）、句子嚮量（Sentence Embeddings）以及知識圖譜（Knowledge Graphs）等技術，展示它們如何實現跨領域、跨語言的智能匹配，讓用戶能夠通過自然語言的提問，獲得更精準、更相關、更具洞察力的搜索結果。 個性化與情境化搜索： 瞭解AI如何通過分析用戶曆史行為、偏好以及當前所處的特定情境，動態調整搜索結果的排序和推薦。我們將討論用戶畫像（User Profiling）、推薦係統（Recommendation Systems）以及情境感知計算（Context-Aware Computing）在提升用戶體驗方麵的作用。 多模態信息檢索： 隨著圖像、視頻、音頻等非文本信息的爆炸式增長，AI在跨模態信息檢索中的作用愈發關鍵。本書將探討如何利用計算機視覺（Computer Vision）和語音識彆（Speech Recognition）技術，實現文本與圖像、聲音的相互檢索，以及對復雜多媒體內容的理解與索引。 新興的AI檢索模型： 我們將介紹Transformer架構、注意力機製（Attention Mechanisms）以及大型語言模型（LLMs）等前沿AI技術在IR領域的最新進展，並分析它們在問答係統（Question Answering Systems）、對話式檢索（Conversational Retrieval）等方麵帶來的突破。 第二部分：人工智能賦能的信息管理 智能化的信息分類與組織： 本部分將探討AI如何自動化繁瑣的信息分類、標簽化和元數據生成過程。通過無監督學習、半監督學習和監督學習算法，AI能夠高效地對海量信息進行結構化處理，便於後續的檢索、分析和利用。 信息提取與知識發現： 我們將深入研究如何利用NLP技術從非結構化數據中自動提取關鍵信息，如命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）、關係抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）。這將極大地提升從文本中挖掘有用知識的能力。 智能內容推薦與推送： 結閤信息管理的需求，本書將闡述AI如何構建智能推薦引擎，根據用戶的興趣和需求，主動推送相關信息。這不僅包括內容發現，還涵蓋瞭信息過載的過濾與個性化信息流的構建。 信息安全與隱私保護的AI應用： 在信息日益敏感的今天，AI在內容審查、異常檢測、數據脫敏等方麵的應用也至關重要。我們將探討AI如何輔助保障信息安全，防止惡意信息傳播，並保護用戶隱私。 自動化文檔分析與理解： 對於大量的文檔數據，AI能夠實現自動化的摘要生成、文檔相似度比較、文檔主題建模等任務，大大提高瞭信息分析的效率和深度。 第三部分：挑戰與未來展望 AI在IR/IM中的關鍵挑戰： 本部分將理性分析當前AI技術在信息檢索與管理領域麵臨的瓶頸，例如數據偏差、模型可解釋性、計算資源消耗、以及倫理道德問題等。 麵嚮未來的AI信息生態： 最後，我們將展望AI在信息檢索與管理領域的未來發展趨勢，包括更加強大的理解能力、更加自然的交互方式、以及AI驅動的知識生態係統的構建，為讀者提供深刻的洞察和前瞻性的思考。 本書旨在為信息科學、計算機科學、人工智能以及相關領域的學者、研究人員和從業者提供一個全麵而深入的視角，理解人工智能如何深刻地改變我們獲取、組織和利用信息的方式。我們相信，掌握這些AI驅動的智能技術，將是在信息爆炸時代保持競爭力和創新力的關鍵。

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