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在過去的幾年中，深度學習和醫學的交叉領域取得了快速的進展，特別是在醫學圖像的解釋方面。在這篇論文中，我描述了為醫學圖像解釋的深度學習技術的發展帶來挑戰和機遇的三個主要方向。首先，我討論了專家級醫學圖像解譯算法的發展，重點是轉移學習和自監督學習算法，設計用于低標簽醫療數據設置。其次，我將討論高質量數據集的設計和管理及其在推進算法開發中的作用，重點是使用有限的手工注釋進行高質量標記。第三，通過系統分析臨床相關分布位移下的性能的研究，我討論了醫學圖像算法的真實評估。總之，這篇論文總結了這些方向的關鍵貢獻和見解，以及在醫學專業的關鍵應用。

這本書提供了一個連貫和完整的概述，各種問題回答(QA)系統。它涵蓋了基于數據來源的3個主要類別，可以是非結構化文本(TextQA)、結構化知識圖譜(KBQA)，以及兩者的結合。開發一個問答系統通常需要使用各種重要技術的組合，包括自然語言處理、信息檢索和提取、知識圖譜處理和機器學習。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-16552-8

在第一章對本書進行了概覽和介紹之后，第二章將解釋QA系統的歷史和不同QA方法的體系結構。它從早期的近域QA系統開始，并回顧了不同代的QA直到最先進的混合模型。接下來，第三章專門解釋用于評估TextQA和KBQA的數據集和指標。第四章介紹了用于質量保證系統的神經模型和深度學習模型。本章包括深度學習和神經文本表示模型的必要知識，以理解文本上的QA模型和知識庫上的QA模型，分別在第5章和第6章中解釋。在一些KBQA模型中，文本數據還被用作知識庫之外的另一個來源;這些混合模型將在第7章進行研究。在第8章中，詳細解釋了一些著名的QA系統的實際應用。最后，我們將在第9章中討論有待解決的問題和QA的未來工作。

這本書提供了一個關于文本上的QA、知識庫上的QA和混合QA系統的全面概述，這些系統可以被這個領域的研究人員使用。它將通過提供必要的和基本的知識，幫助讀者跟隨該領域的最先進的研究。

自然語言處理實戰教你如何創建實用的NLP應用，而不陷入復雜的語言理論和深度學習的數學。在這本引人入勝的書中，您將探索構建大量強大的NLP應用所需的核心工具和技術，包括聊天機器人、語言檢測器和文本分類器。

真實世界的自然語言處理不是典型的自然語言處理教科書。我們專注于構建真實世界的NLP應用。這里真實世界的意義有兩個方面:首先，我們關注構建真實世界的NLP應用需要什么。作為讀者，您不僅將學習如何訓練NLP模型，還將學習如何設計、開發、部署和監控它們。在此過程中，您還將學習現代NLP模型的基本構建模塊，以及對構建NLP應用有用的NLP領域的最新開發。其次，與大多數介紹性書籍不同，我們采用自上而下的教學方法。我們不采用自下而上的方法，一頁頁地展示神經網絡理論和數學公式，而是專注于快速構建“正常工作”的NLP應用程序。然后我們深入研究組成NLP應用的各個概念和模型。您還將學習如何使用這些基本構建塊構建端到端定制NLP應用，以滿足您的需求。

這本書由三個部分組成，共11章。第1部分介紹了NLP的基礎知識，其中我們學習了如何使用AllenNLP 快速構建一個NLP應用，以完成情感分析和序列標記等基本任務。

第1章首先介紹了NLP的“什么”和“為什么”——什么是NLP，什么不是NLP，如何使用NLP技術，以及NLP如何與人工智能的其他領域相關聯。

第2章演示了如何構建第一個NLP應用程序，一個情感分析器，并介紹了現代NLP模型的基礎知識——單詞嵌入和遞歸神經網絡(RNN)。

第3章介紹了自然語言處理應用的兩個重要組成部分，單詞和句子的嵌入，并演示了如何使用和訓練它們。

第4章討論了最簡單但最重要的NLP任務之一，句子分類，以及如何在這個任務中使用RNN。

第5章介紹了序列標注任務，如詞性標注和命名實體提取。它還涉及到一個相關的技術，語言建模。

第2部分介紹高級NLP主題，包括序列到序列模型、Transformer以及如何利用遷移學習和預先訓練過的語言模型來構建強大的NLP應用。

第6章介紹了序列到序列的模型，它將一個序列轉換為另一個序列。我們在一個小時內構建了一個簡單的機器翻譯系統和一個聊天機器人。

第7章討論了另一種流行的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)。

第8章深入介紹了Transformer，它是當今最重要NLP模型之一。我們將演示如何使用Transformer構建改進的機器翻譯系統和拼寫檢查器。

第9章在前一章的基礎上，討論了遷移學習，這是現代NLP中的一種流行的技術，使用預先訓練過的語言模型，如BERT。

第3部分將討論與開發NLP應用程序相關的主題，這些應用程序對真實數據具有健壯性，并部署和服務它們。

第10章詳細介紹了開發NLP應用程序時的最佳實踐，包括批處理和填充、正則化和超參數優化。

第11章總結了如何部署和服務NLP模型。它還涵蓋了如何解釋和解釋ML模型。

在線推薦系統幫助用戶找到電影、工作、餐館——甚至愛情!這是一種將統計數據、人口統計數據和查詢條件相結合以獲得令他們滿意的結果的藝術。學習建立一個推薦系統的正確方法:它可以使你的應用成功或失敗!

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關于這本書

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里面有什么

• 如何收集和理解用戶行為
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