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• 200 1_ |a 机器阅读理解 |A ji qi yue du li jie |b 专著 |e 算法与实践 |f 朱晨光著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020.04

• 215 __ |a 13,230页 |c 图，照片 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书

• 300 __ |a 华章IT

• 330 __ |a 本书分为三篇，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。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。

• 333 __ |a 本书适用于自然语言处理相关研究人员

• 461 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 606 0_ |a 自然语言处理 |x 研究

• 690 __ |a TP391 |v 5

• 701 _0 |a 朱晨光 |A zhu chen guang |4 著

• 801 _2 |a CN |b GDXHCF |c 20200407