达观数据NLP特刊：从原理到实践 PDF 文档

Question

本刊旨在为广大技术爱好者分享一线的 NLP 实战经验。

本刊以文本挖掘作为 前锋内容，从达观的工作实践出发，从原理到实践，进一步阐述中文分词技术、半监督学习技术以及如何打造中文 NER 系统，从而引出其上游技术——推荐引擎和搜索引擎。

垂直搜索引擎实践篇以科普性质的倒排索引解读开启了搜索的实践之谈，着重讲述了垂直搜索引擎应用中的搜索排序、搜索词自动纠错以及目前应用火热的智能问答系统。

推荐系统实践篇作为压轴内容，究其原因是文本挖掘和搜索引擎都是其良好应用的关键一环。该篇首先深度分析并讲述达观数据如何攻克推荐系统较难的冷启动环节，详实有效。而后对基于用户历史行为的推荐应用进行深入浅出的讲解，之后强调了推荐系统在应用过程中多模型融合的方法和价值，最终以推荐系统的实践和优化来进行全部内容的收尾，内容环环相扣，缺一不可。

Per Aspera ad Astra —— 循此苦旅，以达天际。达观相信术业有专攻，专注于文本技术，也乐于同各位依然奋斗在技术研究与实践道路上的同道者们，分享经验，共同进步。达观数据在此与诸君共勉。

前言
关于达观数据
目录
达观数据基于 Deep Learning 的中文分词尝试
基于半监督学习技术的达观数据文本过滤系统
达观文本指纹算法和系统简述
达观数据如何打造一个中文 NER 系统
搜索引擎之倒排索引解读
搜索引擎排序实践
搜索引擎的 Query 自动纠错技术和架构
达观数据智能问答技术研究
推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨
如何基于用户历史行为进行精准个性化推荐
多模型融合推荐算法在达观数据的运用
个性化推荐系统的实践与优化
声明

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