" 本書消除了智能聊天領域的門檻，目的是培養復合型技術人纔。本書通過多個案例，逐步介紹聊天機器人開發各個階段可能遇到的技術難題、業務需求以及相對應的技術解決方案和實踐解析，讓讀者身臨其境，探尋智能聊天機器人的奧秘。本書覆蓋面全，涵蓋了所有最關鍵的技術。 可實踐性強，通過大量實踐纔能積累寶貴的經驗，優選限度地根據理論知識彌補技術方案的空白。這有利於技術人員針對不同的業務需求，制 等

●第1章 聊天機器人概述
1.1 聊天機器人的發展歷史
1.2 聊天機器人的類型和應用
1.3 聊天機器人的模塊和框架

第2章 自動語音識別
2.1 自動語音識別的發展概述
2.2 隱馬爾可夫模型
2.2.1 概率論基礎知識
2.2.2 隱馬爾可夫模型是怎麼來的
2.2.3 求解隱馬爾可夫模型
2.3 Python實戰

第3章 自然語言處理
3.1 自然語言處理的發展概述
3.2 常見的自然語言處理技術
3.2.1 停用詞
3.2.2 同義詞和近義詞
3.2.語法
3.2.4 詞袋模型和TF-IDF機制
3.2.5 語義相關的詞
3.2.6 詞性標注
3.2.7 實體識別
3.2.8 語法分析和語義分析
3.3 針對中英文的特殊處理
3.3.1 取詞干和詞形還原
3.3.2 中文分詞

第4章 基於信息檢索的問答繫統
4.1 問答繫統的發展概述
4.2 信息檢索
4.2.1 如何高效地找到信息
4.2.2 相關性模型
4.2.3 其他擴展
4.2.4 基於信息檢索的問答繫統架構
4.3 基於Elasticsearch搜索引擎的問答繫統
4.3.1 軟件和數據的準備
4.3.2 Elasticsearch的基本概念和使用
4.3.3 在Elasticsearch中處理自然語言
4.3.4 自定義Elasticsearch的排序
4.3.5 Elasticsearch中搜索結果的統計
4.3.6 Elasticsearch集群
4.3.7 集成的問答繫統
……

第5章 用機器學習提升基於信息檢索的問答繫統
第6章 基於社區和推薦的問答繫統
第7章 使用深度學習加強問答繫統
第8章 使用知識圖譜構建問答繫統
第9章 打造任務型和閑聊型聊天繫統

隨著人工智能技術的發展，人類對智能化服務更加渴望，聊天機器人成為研發熱門之一。本書從聊天機器人所涉及的多個方面出發，先理論後實踐，讓讀者不僅能了解其中的原理，還能自己動手編程。全書共9章，第1章以該領域的背景知識作為開篇，重點介紹了聊天繫統中的主要模塊；第2章闡述了語音識別和隱馬爾可夫模型；第3章側重於通用的自然語言處理技術；第4章講解如何使用信息檢索技術，來實現問答型的聊天繫統；第5章介紹一些主流的機器學習算法，以及如何使用這些算法來提升基於信息檢索的問答繫統；第6章介紹推薦繫統相關的知識以及常見的推薦算法，並將其應用到問答繫統中；第7章介紹如何使用深度學習來優化問答繫統；第8章講述了聊天繫統的前沿領域—知識圖譜；第9章討論任務型和閑聊型聊天繫統中更有挑戰性的幾個課題。本書可為高等院校計算機科學、信息科學、電子工程和人工智能等領域的科研人員提供參考，也可作為相關專業本科生和研究生教學的參等

黃申 著