信息檢索與深度學習
郭嘉豐 蘭艷艷 程學旗
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2024-01-01
- 售價: $359
- 貴賓價: 9.5 折 $341
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 228
- ISBN: 711563100X
- ISBN-13: 9787115631008
-
相關分類:
DeepLearning
立即出貨
買這商品的人也買了...
-
Deep Learning (Hardcover)$1,650$1,617 -
領域驅動設計：軟體核心複雜度的解決方法 (Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software)$680$578 -
Kubernetes 最佳實務 : 成功部署應用程式的藍圖 (Kubernetes Best Practices: Blueprints for Building Successful Applications on Kubernetes)$520$411 -
Kubernetes 微服務實戰 (Hands-On Microservices with Kubernetes)$714$678 -
架構模式｜使用 Python (Architecture Patterns with Python: Enabling Test-Driven Development, Domain-Driven Design, and Event-Driven Microservices)$680$537 -
$1,663Continuous Architecture in Practice: Software Architecture in the Age of Agility and Devops (Paperback) -
圖解 TensorFlow 2 初學篇：實作 tf.keras + Colab 雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識$820$640 -
DevSecOps 敏捷安全$774$735 -
$505深度實踐微服務測試 -
$458自然語言處理之 BERT 模型算法、架構和案例實戰 -
$607大話機器學習 — 原理|算法|建模|代碼 30講 -
$401矽基物語.AI大爆炸 -
AWS 雲端運算基礎與實作$650$455 -
從零開始大模型開發與微調：基於 PyTorch 與 ChatGLM$454$427 -
自然語言處理與應用$534$507 -
最強 AI 投資分析：打造自己的股市顧問機器人，股票趨勢分析×年報解讀×選股推薦×風險管理$750$593 -
內容理解：技術、演算法與實踐$594$564 -
聰明提問 AI 的技巧與實例：ChatGPT、Bing Chat、AgentGPT、AI繪圖，一次滿足$650$487 -
LangChain 入門指南：構建高可復用、可擴展的 LLM 應用程序$594$564 -
$658一本書講透 Elasticsearch：原理、進階與工程實務 -
圖計算與推薦系統$594$564 -
圖解TCP/IP（第6版）$479$455 -
Llama 大模型實踐指南$474$450 -
程式設計守則｜如何寫出更好的程式碼 (The Rules of Programming: How to Write Better Code)$620$490 -
$356LangChain 編程：從入門到實踐
商品描述
信息檢索是我們理解這個世界的重要手段之一，隨著技術的進步，我們的檢索行為也在不斷變化。伴隨著人工智能時代的到來，大數據的涌現以及萬物互聯的場景對信息的獲取、理解和運用提出了新的需求，特別是大模型的出現，有望重塑信息檢索的架構與技術體系。本書以信息檢索系統架構為抓手，圍繞檢索系統的各個技術模塊展開對神經檢索前沿技術的介紹。一方面，幫助讀者快速瞭解傳統技術的發展現狀；另一方面，深入介紹深度學習技術給該研究問題所帶來的主要變革和前沿成果。由此，讀者可以通過本書較為全面地瞭解信息檢索領域過去與當前發展的面貌。
作者簡介
郭嘉丰
中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师，现任网络数据科学与技术重点实验室主任，中国中文信息学会信息检索专委会副主任，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。长期从事智能信息检索与大数据分析方向研究，研究成果四次获得本领域重要国际会议优秀论文类奖励、两次获得国家奖励。
兰艳艳
清华大学智能产业研究院研究员，曾任中国科学院计算技术研究所研究员，主要研究方向为信息检索、人工智能赋能科学计算和智能药物研发。研究成果获 SIGIR 优秀学生论文奖和 CIKM 优秀论文提名奖，入选国家万人计划青年拔尖人才，担任中国中文信息学会信息检索专委会秘书长，Artificial Intelligence Associate Editor。
程学旗
中国科学院计算技术研究所副所长，国家杰出青年科学基金获得者，国家高层次人才，北京学者，CCF 会士。任 CCF大数据专家委员会秘书长、CCF 中国数字经济 50 人论坛秘书长、中国中文信息学会副理事长。长期从事网络数据科学、大数据系统、社会计算、Web 信息检索与数据挖掘等方向研究。研究成果六次获得本领域top级国际学术会议优秀论文奖，关键技术与系统成果四次获得国家科技奖励。
目錄大綱
第 1章 引言 1
1.1 信息檢索技術的發展歷史 2
1.2 信息檢索的代表性任務 4
1.2.1 ad-hoc 檢索 5
1.2.2 問答 6
1.2.3 社區問答 7
1.2.4 自動對話 8
1.3 信息檢索的評價方法 9
1.4 深度學習與信息檢索的結合 12
第 2章 深度文本索引 17
2.1 基礎知識 19
2.1.1 基於符號的文檔表示方法 20
2.1.2 面向符號表示的文檔索引方法 25
2.2 深度文本索引方法 32
2.2.1 基於稠密向量的文檔表示 33
2.2.2 稠密向量索引 36
2.3 小結 57
第3章 深度文本檢索 59
3.1 基礎知識 61
3.1.1 問題形式化 61
3.1.2 經典詞項檢索模型 62
3.1.3 早期語義檢索方法 66
3.2 深度檢索模型 70
3.2.1 基於稀疏向量表示的檢索模型 71
3.2.2 基於稠密向量表示的檢索模型 75
3.2.3 稀疏– 稠密向量混合檢索方法 90
3.3 小結 94
第4章 深度文本匹配 96
4.1 基礎知識 98
4.1.1 問題形式化 98
4.1.2 學習目標 99
4.2 深度匹配模型 104
4.2.1 對稱與非對稱架構 104
4.2.2 註重表示與註重交互的架構 108
4.2.3 單粒度與多粒度的架構 112
4.3 小結 115
第5章 深度關系排序 116
5.1 基礎知識 117
5.1.1 問題定義和評價指標 117
5.1.2 傳統關系排序方法 120
5.2 深度關系排序模型 133
5.2.1 基於貪婪選擇的深度關系排序模型 133
5.2.2 基於全局決策的深度關系排序模型 142
5.3 小結 158
第6章 深度查詢理解 160
6.1 傳統的查詢理解方法 161
6.2 基於深度學習的查詢改進 163
6.2.1 基於深度學習的查詢修正 164
6.2.2 基於深度學習的查詢擴展 167
6.3 基於深度學習的查詢推薦 170
6.4 基於深度學習的查詢意圖識別 173
6.4.1 基於深度學習的查詢分類 173
6.4.2 基於深度學習的查詢聚類 175
6.5 小結 177
第7章 交互式信息檢索 178
7.1 基礎知識 179
7.1.1 交互的概念 179
7.1.2 合作博弈框架 181
7.2 深度交互式信息檢索模型 193
7.2.1 代理搜索模型 194
7.2.2 會話搜索模型 200
7.2.3 對話搜索模型 203
7.3 小結 207
第8章 基於預訓練的信息檢索 209
8.1 基礎預訓練模型 211
8.1.1 面向判別式任務的預訓練模型 211
8.1.2 面向生成式任務的預訓練模型 215
8.2 面向檢索的預訓練模型 217
8.2.1 預訓練表示模型 218
8.2.2 預訓練交互模型 222
8.3 小結 226
參考文獻（圖靈社區下載）
