智能对话机器人：自然语言处理与人机交互

这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。

两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。

《会话式AI：自然语言处理与人机交互》有3个特点：

前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。

实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。

对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者进行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。

《会话式AI：自然语言处理与人机交互》共12章，分为三大部分：

第一部分基础篇（第1-2章）

首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的必备基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP开发环境的搭建

第二部分算法篇（第3-8章）

这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。

第三部分实战篇（第9-12章）

主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识点。

《会话式AI：自然语言处理与人机交互》首先强调实战性，从第3章开始，每章都有相关技术的实战代码，数据集也来源于真实项目，大部分代码都可以在简单修改后用于实际落地项目。其次，《会话式AI：自然语言处理与人机交互》强调对比性，许多刚接触NLP的朋友很容易迷恋某一项技术，特别是在Bert全面突破的现在。然而基于我多年的从业经验，技术都是为场景服务的，针对不同场景，对比不同技术的优劣，选择合适的技术，更能体现从业人员水平。因此，为了突破自身技术的舒适区，研究不同算法间的差异，具备针对场景选择算法的能力，更为重要。我们把自己对于相关技术的见解都写了下来，希望给读者提供另一种视角来看待技术本身。同时工作中总结的很多经验也被提炼成若干提示，希望能给读者阅读和实践提供一些帮助。

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