机器阅读理解

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。

朱晨光

微软公司自然语言处理高级研究员、斯坦福大学计算机系博士。负责自然语言处理研究与开发、对话机器人的语义理解、机器阅读理解研究等，精通人工智能、深度学习与自然语言处理，尤其擅长机器阅读理解、文本总结、对话处理等方向。带领团队负责客服对话机器人的语义理解与分析，进行机器阅读理解研究，在斯坦福大学举办的SQuAD 1.0机器阅读理解竞赛中获得全球名，在CoQA对话阅读理解竞赛中成绩超过人类水平并获得名。在人工智能和自然语言处理会议ICLR、ACL、EMNLP、NAACL、ICLR中发表多篇文章。