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隨著深度學習技術及深度學習計算框架的不斷完善和發(fā)展，基于深度學習的編解碼模型在圖像描述生成問題中取得了不錯的效果，但該模型簡單地將圖像和文本映射到同一向量空間，直接忽略了圖像與自然語言之間存在的語義鴻溝。本書針對圖像智能解譯中的標記樣本有限、數(shù)據(jù)集偏差以及多模態(tài)學習等難題，結合科研工作中的研究案例，介紹了基于深度學習和

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自然語言處理主要研究用計算機理解和生成自然語言的各種理論和方法，屬于人工智能領域的一個重要分支，是計算機科學與語言學的交叉學科，又常被稱為計算語言學。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡文本呈爆炸性增長，為自然語言處理提出了巨大的應用需求。同時，自然語言處理研究也為人們更深刻地理解語言的機理和社會的機制提供了一條重要的途徑，因此

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