李明琦
资深AI技术专家，现就职于BAT，担任高级算法工程师。长期致力于机器学习、深度学习、NLP等技术在实际业务场景中的落地，在内容理解方面有丰富的经验，主导的内容质量项目曾获得最佳项目奖。
先后发表人工智能相关的学术论文2篇，申请人工智能领域的发明专利5项。在GitHub上贡献了大量内容质量、问答系统、NLP等方面的代码，在CSDN撰写了一些与算法、机器学习、内容理解相关的文章，深受欢迎。

谷　雪
现为葡萄牙米尼奥大学博士生，涉及的研究领域为神经架构搜索、自然语言处理、情感分析，博士期间着力于细粒度情感原因提取。先后发表过学术论文2篇，其中一篇是神经架构搜索的综述，另一篇是基于进化策略的神经架构演化方法。在GitHub上贡献了大量深度学习、机器学习代码，在CSDN上分享了服务器配置、数据分析、图像去噪、情感分析等方向的多篇文章。

孟子尧
在人工智能技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和深度学习，尤其是深度学习中的图像分类和自然语言处理等技术。热衷于开源的应用和推广，在GitHub和CSDN上贡献了许多代码和文章。在《计算机研究与发展》上发表过1篇人工智能相关论文。

CONTENTS
目　　录
前言
第1章　文本特征表示　1
1.1　语料与语料预处理　1
1.1.1　语料和语料库　1
1.1.2　语料预处理　2
1.2　文本特征表示方法　6
1.2.1　离散型特征表示方法　6
1.2.2　分布型特征表示方法　13
1.3　词向量的评判标准　29
1.3.1　内部评估　29
1.3.2　外在评估　31
1.4　本章小结　34
第2章　内容重复理解　35
2.1　标题重复　35
2.1.1　标题符号规整化处理　36
2.1.2　Jieba分词　39
2.1.3　LAC分词　43
2.1.4　基于分词及字符串等
方式进行重复识别　45
2.2　段落重复识别实例　47
2.2.1　段落重复识别　47
2.2.2　基于N-gram算法进行
内容去重　48
2.2.3　平滑处理技术　54
2.3　基于相似度计算的文章判重　57
2.3.1　文本相似度计算任务
的分析　57
2.3.2　距离度量方式　58
2.3.3　基于SimHash算法进行
文本重复检测　62
2.4　本章小结　66
第3章　内容通顺度识别及纠正　67
3.1　数据增强　67
3.2　基于FastText算法的句子
通顺度识别　73
3.2.1　CBOW模型　74
3.2.2　FastText算法原理　75
3.2.3　FastText算法实战　81
3.3　基于TextCNN算法的分类
任务实现　93
3.3.1　专有名词简介　93
3.3.2　算法介绍　94
3.3.3　参数调优经验总结　96
3.3.4　基于Keras工具实现TextCNN算法　96
3.4　基于TextRNN算法的分类
任务实现　98
3.4.1　LSTM和BiLSTM　98
3.4.2　TextCNN和TextRNN
识别效果对比　105
3.5　基于Seq2Seq模型的
纠正策略　106
3.5.1　Seq2Seq模型原理　106
3.5.2　纠正不通顺句子的方法　108
3.6　本章小结　114
第4章　内容质量　116
4.1　GBDT算法　116
4.1.1　GBDT算法概述　117
4.1.2　负梯度拟合　117
4.1.3　GBDT回归算法　118
4.1.4　GBDT分类算法　119
4.2　XGBoost算法　121
4.2.1　从GBDT到XGBoost　121
4.2.2　XGBoost损失函数　122
4.2.3　XGBoost损失函数的
优化求解　124
4.2.4　XGBoost算法流程　125
4.2.5　XGBoost算法参数
及调优　127
4.3　知识问答质量体系的搭建　129
4.3.1　知识问答质量体系
建立的意义　130
4.3.2　整体的项目实施方案　130
4.3.3　知识问答质量体系
搭建流程　133
4.4　本章小结　142
第5章　标签体系构建　143
5.1　标签体系　143
5.1.1　标签体系的重要性　143
5.1.2　标签体系的分类　144
5.1.3　构建标签体系　146
5.2　TF-IDF算法　151
5.2.1　TF-IDF算法介绍　151
5.2.2　TF-IDF算法实现　152
5.3　PageRank算法　155
5.4　TextRank算法　163
5.4.1　TextRank算法的使用
场景　164
5.4.2　TextRank算法的
优缺点　168
5.5　本章小结　168
第6章 　文本摘要生成　169
6.1　文本摘要相关介绍　169
6.1.1　文本摘要问题定义　169
6.1.2　文本摘要分类　170
6.1.3　文本摘要的技术和方法　170
6.2　基于无监督的抽取式文本摘要　172
6.2.1　基于经验的文本摘要　173
6.2.2　基于主题模型的
文本摘要　175
6.2.3　基于图的文本摘要　182
6.2.4　基于特征评分的
文本摘要　185
6.2.5　基于聚类的文本摘要　188
6.3　基于有监督的抽取式文本摘要　191
6.4　基于深度神经网络的生成式
文本摘要　201
6.5　文本摘要常用数据集　210
6.6　文本摘要评价方法　211
6.6.1　自动评价方法　211
6.6.2　人工评价方法　213
6.7　本章小结　213
第7章　文本纠错　214
7.1　错误来源及类型　214
7.2　文本纠错的3种传统方法　215
7.2.1　模板匹配　215
7.2.2　编辑距离匹配　216
7.2.3　HANSpeller++框架　217
7.3　文本纠错深度学习方法　220
7.3.1　英文文本纠错方法　220
7.3.2　中文文本纠错方法　224
7.4　工业界解决方法　233
7.4.1　3阶段级联的纠错方案　234
7.4.2　符合多种场景的通用
纠错方案　236
7.4.3　保险文本的纠错方案　237
7.5　文本纠错工具　239
7.5.1　pycorrector　239
7.5.2　xmnlp　240
7.6　本章小结　242