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共137章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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序
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前言
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第1章 NL2SQL和KBQA中的语义解析技术
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1.1 人机交互应用与语义解析难点分析
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1.2 主流的语义解析技术
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1.2.1 NL2SQL任务及方法
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1.2.2 KBQA任务及方法
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1.2.3 语义解析技术方案对比
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1.3 语义解析的预训练模型和数据集
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1.3.1 语义解析中的预训练模型
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1.3.2 NL2SQL数据集
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1.3.3 KBQA数据集
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1.4 本章小结
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第2章 基于机器翻译的语义解析技术
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2.1 机器翻译原理浅析
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2.1.1 常见机器翻译技术路线
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2.1.2 神经网络机器翻译基本框架
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2.2 NL2SQL翻译框架的构建
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2.2.1 Seq2Seq模型原理
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2.2.2 将Seq2Seq模型应用于NL2SQL
2.3 从序列到集合:SQLNet模型的解决方案
2.3.1 序列到集合
2.3.2 列名注意力
2.3.3 SQLNet模型预测及其训练细节
2.4 T5预训练模型在NL2SQL中的应用
2.4.1 T5模型简介
2.4.2 T5模型架构
2.4.3 T5模型训练方式
2.4.4 T5模型在NL2SQL中的应用
2.5 NL2SQL的T5模型实践
2.6 本章小结
第3章 基于模板填充的语义解析技术
3.1 意图识别和槽位填充
3.1.1 意图识别和槽位填充的步骤
3.1.2 如何进行意图识别和槽位填充
3.2 基于X-SQL的模板定义与子任务分解
3.3 本章小结
4章 基于强化学习的语义解析技术
4.1 Seq2Seq中的强化学习知识
4.2 SCST模型
4.2.1 SCST模型简介
4.2.2 SCST模型框架
4.2.3 SCST代码实现
4.3 MAPO模型
4.3.1 MAPO模型简介
4.3.2 MAPO代码实现
4.4 本章小结
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