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@ a自然语言理解与行业知识图谱@ Azi ran yu yan li jie yu hang ye zhi shi tu pu@ e概念、方法与工程落地@ dNatural language understanding and field knowledge graph@ econcepts,methods and practice@ f王楠, 赵宏宇, 蔡月著@ zeng
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@ a王楠，北京大学博士，“创青春-中关村U30”2020年度优胜者，先后任教于中国科学院、北京信息科技大学计算机学院。赵宏宇，现就职于腾讯看点搜索团队，担任算法研究员。蔡月，清华-深圳湾实验室联合培养博士后，于2017年获得北京大学生物医学工程博士学位。
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@ a本书首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括自然语言特征、统计学习、机器学习、深度学习、知识图谱等。在讲解上述基本自然语言处理方法的基础上，继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法，基于作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱方向的实践经验，探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。
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@ 12001 @ a智能系统与技术丛书
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自然语言理解与行业知识图谱：概念、方法与工程落地=Natural language understanding and field knowledge graph：concepts,methods and practice/王楠, 赵宏宇, 蔡月著.-北京：机械工业出版社，2022 16, 344页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) ISBN 978-7-111-69830-2：CNY119.00 本书首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括自然语言特征、统计学习、机器学习、深度学习、知识图谱等。在讲解上述基本自然语言处理方法的基础上，继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法，基于作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱方向的实践经验，探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。 ●
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