机器阅读理解
机械工业出版社 / 2020-4出版
简介

微软高级研究员撰写,剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。
全书分为三篇,共8章内容。基础篇(第1~3章),介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术,涵盖机器阅读理解任务的定义,阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块,例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇(第4~6章),介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法,并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型(如BERT和GPT)。实战篇(第7~8章),包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛第一名时所用的模型SDNet的代码解读,机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战,以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。

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