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010 __ ■a978-7-111-64950-2■dCNY69.00
100 __ ■a20200331d2020    em y0chiy0110    ea
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200 1_ ■a机器阅读理解■9ji qi yue du li jie■f朱晨光著
210 __ ■a北京■c机械工业出版社■d2020.3
215 __ ■a240页■d24cm
225 2_ ■a智能系统与技术丛书
330 __ ■a全书分为三篇，共8章。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、做多项选择题和生成回答等。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革命性影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛第一名时所用的模型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。
461 _0 ■12001 ■a智能系统与技术丛书
606 0_ ■a自然语言处理■x研究
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701 _0 ■a朱晨光■9zhu chen guang■4著
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