前言

近年来，随着互联网技术和人工智能的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，人们每天面对如此繁杂的数据，如何获取自己想要的信息已成为一大难题。自然语言处理是人工智能领域非常重要的分支，在各行业中具有重要的现实意义。本书第一部分介绍自然语言处理领域内的重要研究方向——机器阅读理解。

机器阅读理解的目的是让机器能像人一样阅读文本，其主要流程是给定文章和问题，机器在理解的基础上给出正确答案，是自然语言处理的重要任务。目前，人们的生活节奏不断加快，致使时间变得碎片化，如果能让机器理解人类语言，将对人机交互产生巨大的影响。

本书主要研究对话式机器阅读理解任务和多文档机器阅读理解任务。对话式机器阅读理解将对话与机器阅读理解相结合，在回答问题时需考虑文章和对话历史，对答案和对话行为进行预测。在多文档机器阅读理解任务中，每个问题对应着多篇文档，在多篇文档中抽取出与问题有关的段落，截取成一个不超过最大预设长度的文本序列参与阅读理解模型的训练。

将复杂的文本数据用图像来描述，就可以使人们更精确、更快捷地掌握关联信息，也更容易对信息加以理解，本书第二部分主要讲述的是知识图谱。随着智慧制造业的蓬勃发展，知识图谱在制造业中的应用也备受关注。因此，本书将制造业应用领域内的计算机数控（Computerized Numerical Control，CNC）机床故障作为基础数据，研究了基于深度学习的数控机床故障知识图谱构建技术和基于知识图谱的问答系统，为用户有效梳理和呈现相关的信息单元，并通过应用功能查询相关信息，帮助用户进行合理决策。

随着5G时代的到来，智慧水务得到快速的发展。但目前仍然存在采用传统人工抄表记录用水量的方式，通过图像识别技术可以实现水表智能读数的解决方案。本书第三部分介绍图像识别技术。主要基于机器视觉传统算法和深度学习算法分别设计了指针式水表读数检测方案，设计实现了水表读数识别应用系统，将水表识别应用系统部署在移动端上，实现水表图像自动读数的功能，便于城镇居民进行用水量查询和水费缴纳，同时可以降低水务公司的管理运营成本。

本书由褚燕华、王丽颖撰写，陈亮、刘海佳、蒋文、王乾龙、何月和包霞参与资料搜集整理等工作，在此一并表示感谢。

由于著者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请各位同仁和广大读者给予批评指正。

著者
2022年11月