商品簡介
本教材立足於當下大數據與人工智能時代，圖書情報學發展的新方向和新趨勢，以數字人文為導向，圍繞中文信息處理的特點，從漢字處理、自動分詞、詞性標注、實體識別、淺層句法分析、知識圖譜構建、語義標注、知識檢索、機器翻譯、預訓練模型為主要章節內容，重點圍繞人工智能與自然語言處理中的前沿深度學習技術，進行相關內容的重新編寫。本教材一方面充分講解了深度學習在中文信息處理中的具體應用，另一方面圍繞每一章，針對每一個知識點，以代碼實戰的形式，呈現和講解知識的細節和應用的技巧，使前沿深度學習技術能夠落到實處，真正幫助專業學生掌握必備的技術能力。較之已出版的相關教材，本教材最大的創新之處在於，除全面梳理和呈現數字人文與中文信息處理所需技術之外，對每一個知識點相關的應用技術都以具體代碼的形式進行了呈現和講解，使得學生所學所有內容都能夠落到實處。另一方面，本教材所關注技術以中文為對象，包含了目前深度學習和自然語言處理的相關教材所不具備的內容，如漢字處理、自動分詞內容等。
作者簡介
南京農業大學教授，博導。主持完成和在研國家自然科學基金面上、國家自然科學基金青年、國家社科基金重大項目子課題、江蘇省社科基金項目等共計11項。發表SSCI、CSSCI檢索論文84篇。以第一作者出版專著三部。江蘇高校“青藍工程”中青年學術帶頭人，江蘇省“333高層次人才培養工程”第三層次培養對象。研究方向為：知識管理與知識發現、Python程序設計與R語言等。
目次
第一章數字人文下的漢字處理
1.1漢字基本知識
1.2漢字編碼
1.3漢字處理程序
1.4篆體字自動識別
課後習題
第二章數字人文下的漢語分詞
2.1漢語分詞基本知識
2.2非物質文化遺產自動分詞系統
課後習題
第三章數字人文下的詞性自動標注
3.1詞性自動標注的基本知識
3.2古文詞性自動標注的程序
課後習題
第四章數字人文下的實體識別
4.1命名實體識別概念與基本原理
4.2古文實體識別流程
課後習題
第五章數字人文下的模型預訓練
5.1預訓練技術的基本知識
5.2預訓練方法與評價指標
5.3模型預訓練程序
課後習題
第六章數字人文下的知識圖譜構建及應用
6.1知識圖譜構建的基本知識
6.2基於領域知識圖譜的自動問答研究
課後習題
第七章數字人文下的語義標注
7.1語義標注的基本知識
7.2古文語義相似度計算程序
課後習題
第八章數字人文下的文本分類
８.1文本分類基本知識
8.2非物質文化遺產的文本分類程序
課後習題
第九章數字人文下的文本聚類?
9.1文本聚類基本知識
9.2非物質文化遺產的自動聚類
課後習題
第十章數字人文下的機器翻譯
10.1機器翻譯的基本知識
10.2典籍的漢英和漢白機器翻譯程序
課後習題
