機(jī)器閱讀理解

微軟高級(jí)研究員撰寫，剖析機(jī)器閱讀理解支撐技術(shù)、模型架構(gòu)、前沿算法、模型SDNet源碼與落地應(yīng)用。

全書分為三篇，共8章內(nèi)容?；A(chǔ)篇（第1～3章），介紹機(jī)器閱讀理解的基礎(chǔ)知識(shí)和關(guān)鍵支撐技術(shù)，涵蓋機(jī)器閱讀理解任務(wù)的定義，閱讀理解模型中常用的自然語言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模塊，例如如何讓計(jì)算機(jī)表示文章和問題、做多項(xiàng)選擇題及生成回答等。架構(gòu)篇（第4～6章），介紹解決各類機(jī)器閱讀理解任務(wù)的基本模型架構(gòu)和前沿算法，并剖析對(duì)機(jī)器閱讀理解研究有著重要影響的預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT和GPT）。實(shí)戰(zhàn)篇（第7～8章），包括筆者在2018年獲得CoQA對(duì)話閱讀理解競(jìng)賽第一名時(shí)所用的模型SDNet的代碼解讀，機(jī)器閱讀理解在各種工業(yè)界應(yīng)用中的具體落地過程和挑戰(zhàn)，以及筆者對(duì)于機(jī)器閱讀理解未來發(fā)展方向的思考。

朱晨光

微軟公司自然語言處理高級(jí)研究員、斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士。負(fù)責(zé)自然語言處理研究與開發(fā)、對(duì)話機(jī)器人的語義理解、機(jī)器閱讀理解研究等，精通人工智能、深度學(xué)習(xí)與自然語言處理，尤其擅長機(jī)器閱讀理解、文本總結(jié)、對(duì)話處理等方向。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)客服對(duì)話機(jī)器人的語義理解與分析，進(jìn)行機(jī)器閱讀理解研究，在斯坦福大學(xué)舉辦的SQuAD 1.0機(jī)器閱讀理解競(jìng)賽中獲得全球名，在CoQA對(duì)話閱讀理解競(jìng)賽中成績超過人類水平并獲得名。在人工智能和自然語言處理會(huì)議ICLR、ACL、EMNLP、NAACL、ICLR中發(fā)表多篇文章。