作者:朱晨光
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
内容简介：
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。
全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。
作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！
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网友评价：
- 值得购买，作者比较专业，机器阅读理解的关键内容都有，可以系统学习，尤其架构和模型这里，比较详细和实用，赞！
- 本书为初学者提供易懂可操作的入门教材，对机器阅读理解入门来说比较不错。
- 机器阅读理解是自然语言处理中最近一两年非常火热的技术了，学习提升下
- 人工智能如果要在某个领域获得成功——3个因素缺一不可：平台、数据和算法。
- 近几年在深度学习和AI的技术带动下进展迅速，NLP在大量相关任务中取得了突破性进展，机器阅读理解是未来知识工程的重要一环
- 可以。很好的了解机器阅读理解领域的前沿并进行实战开发，非常具有应用价值吧
- 从自然语言处理和深度学习开始介绍的，之后比较多的介绍了模型和前沿研究，应用也有
- 都是比较实用的内容，看了前面两章，思路比较清晰吧，看目录内容还不错，期待有不错的效果
- 居然是微软的大佬写的，带领团队过竞赛第一，里面分析了当时会用的模型源码，学习下。
- 好书，专业性强
- 很喜欢，不错(*??╰╯`?)?
- 看了模型的部分，挺实用的，分析的很细致
- 看包装，当当是不是鼓励大家退换货？两次包装都有问题！
- 前沿书籍好书
- 还没开始读，是不是5星分期付
- 随着硬件算力的不断提升和大数据的爆炸式增长，对算法的探索与改进就成为兵家必争之地。
- 机器阅读理解方面的书几乎没有，资料也很零散，这本书非常不错
- 还没来的及拆开看，相信不会让我失望！
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