基于NLP的内容理解

作者简介

李明琦资深AI技术专家，现就职于BAT，担任高级算法工程师。长期致力于机器学习、深度学习、NLP等技术在实际业务场景中的落地，在内容理解方面有丰富的经验，主导的内容质量项目曾获得最佳项目奖。先后发表人工智能相关的学术论文2篇，申请人工智能领域的发明专利5项。在GitHub上贡献了大量内容质量、问答系统、NLP等方面的代码，在CSDN撰写了一些与算法、机器学习、内容理解相关的文章，深受欢迎。谷　雪现为葡萄牙米尼奥大学博士生，涉及的研究领域为神经架构搜索、自然语言处理、情感分析，博士期间着力于细粒度情感原因提取。先后发表过学术论文2篇，其中一篇是神经架构搜索的综述，另一篇是基于进化策略的神经架构演化方法。在GitHub上贡献了大量深度学习、机器学习代码，在CSDN上分享了服务器配置、数据分析、图像去噪、情感分析等方向的多篇文章。孟子尧在人工智能技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和深度学习，尤其是深度学习中的图像分类和自然语言处理等技术。热衷于开源的应用和推广，在GitHub和CSDN上贡献了许多代码和文章。在《计算机研究与发展》上发表过1篇人工智能相关论文。

内容简介

（1）作者背景资深：作者是资深AI技术专家，BAT高级算法工程师。（2）作者经验丰富：作者在NLP、内容理解等领域有多年实践经验。（3）解决6大难题：为内容重复理解、内容通顺度识别及纠正、内容质量、标签体系构建、文本摘要生成、文本纠错6大内容理解难题提供基于NLP的解决方案。（4）结合业务场景：所有内容、技术、算法均从实际业务场景出发，从问题的角度拆解问题。（5）大量NLP算法：书中系统讲解了可用于内容理解的各种NLP算法的原理和使用。（6）包含大量案例：以实战为导向，用案例贯穿全书。