本书主要介绍了人机对话过程中非常重要的一个模块——口语理解，该部分的主要任务是将用户的提问转化成机器可以理解的信息表示，即获取句子的意图和语义槽概念。围绕这两个子任务，本书首先介绍了人机对话系统的组成、口语理解任务的定义、意图识别和语义槽识别任务的定义以及两个任务的难点；其次介绍了后续用到的一些概念和方法，便于读者深入理解后面各个章节的实战内容；最后在上述内容的基础上，分别介绍意图识别、迁移学习在意图识别中的应用、迁移学习在命名实体识别中的应用、意图和语义槽联合识别，这四个部分在书中都有具体的方法讲解，还有详细的实验过程描述。

第一章 绪论
第一节 人机对话系统概述
第二节 研究问题
第二章 基础知识
第一节 词向量
第二节 注意力机制
第三节 Transformer模型
第四节 BERT模型
第五节 条件随机场
第六节 胶囊网络
第七节 迁移学习
第三章 意图识别
第一节 单意图识别
第二节 多意图识别
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后记
参考文献