会话式AI：自然语言处理与人机交互

本书从逻辑上看分为三大部分。第一部分（第1～2章）介绍语言理解的基础概念与环境搭建。其中，第1章介绍人机交互的演变历史及技术变革。第2章介绍前置技术，重点涵盖PyTorch、TorchText、Jieba等自然语言处理学习库的使用方法。第二部分（第3～8章）介绍自然语言处理和人机交互相关的核心技术。本书强调理论与实战并行，在介绍相关核心技术的同时，每章针对相应核心算法展开实战，在真实中文数据集下验证算法性能，让读者从更深层面了解相关算法。第3章主要介绍中文分词技术，包含分词概念、分类体系、常见分词算法，并针对HMM算法进行实战。第4章主要介绍数据预处理相关内容，重点关注TorchText针对数据预处理与构建数据集的使用。词向量（第5章）、序列标注（第6章）、文本分类（第7章）、文本生成（第8章）作为4种核心技术将分别单独介绍。第三部分（第9～12章）通过讲解人机交互中4个不同类型的高阶技术，帮助读者了解人机交互中的深层技术。其中包括对话生成（第9章）、知识图谱问答（第10章）、自然语言推理（第11章）和实体语义理解（第12章）。