五笔字型学用查词典（经典畅销版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李宛新 著

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• 五笔字型
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• 工具书
• 汉字
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• 经典
• 畅销

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302365990

版次：1

商品编码：11522657

品牌：清华大学

包装：精装

开本：64开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：408

字数：272000

正文语种：中文

编辑推荐

　　·五笔字型86版和98版编码的清晰对照
　　·完整准确的宇根拆分
　　·独创性表格设计，一目了然
　　·全书收入7000余汉字及词组
　　·新华字典风格的查阅方式
　　·附录讲解五笔快速入门，简明易学

内容简介

　　《五笔字型学用查词典（经典畅销版）》内容基于最常用的王码五笔86版和98版编写而成，包括了最常用的7000余个汉字及拼音、拆分字根、相关常用词组及词组的86版五笔编码等内容。版式借用《新华字典》的编排方式，简单大方、方便易用。《五笔字型学用查词典（经典畅销版）》具有词汇量大、检索快捷、体积小巧、携带方便等特点，适合不同类型读者的需求。

内页插图

目录

一、汉语拼音音节索引
二、部首检字表使用说明
（一）部首目录
（二）部首检字表
（三）难检字表笔画索引
三、字典正文
四、附录
附录A 五笔字型入门
附录B 二级简码速查
附录C 五笔字型键名汉字表
附录D 偏旁部首的拆分
附录E 86版五笔字型字根键盘图
附录F 98版五笔字型字根键盘图

前言/序言

　　目前，计算机中的汉字输入法很多，例如紫光拼音输入法、智能ABC、微软拼音输入法、五笔输入法等。在所有的输入法中，王永民先生发明的王码五笔字型输入法是专业打字人员首选的中文汉字输入法，该输入法具有输入速度快、重码率低、可以按词组输入等优点，是当前最快捷、最方便、最先进、最受欢迎的键盘汉字输入方法。
　　在实际操作中，虽然五笔字型具有方便易用的特点，但是五笔非常注重实践性和经验性，要求用户必须熟练掌握基本的口诀以及大量汉字的拆分方法，即使是使用熟练的用户，也会经常遇到一些尚未掌握拆分方式的单字、词及词组，编写本书的目的就是为读者提供方便实用的案头工具书，减少读者使用过程中的麻烦。
　　本书内容基于最常用的王码五笔86版和98版编写而成，包括了最常用的7000余个汉字及拼音、拆分字根、相关常用词组及词组的86版五笔编码等内容。版式借用《新华字典》的编排方式，简单大方、方便易用。
　　本书具有词汇量大、检索快捷、体积小巧、携带方便等特点，适合不同类型读者的需求。
　　参加本手册编写的人员除李宛新外，还有韩高洁、王光伟、李南南、褚德华、黄明格、张旭、秦军、武刚、黄果和唐子雅等，在此一并表示诚恳的谢意。本书在编写过程中参考了相关文献和资料，在此对这些文献和资料的作者深表感谢。由于水平有限，书中难免有错误之处，恳请各位读者批评指正，以便修订并使之更加完善。
　　作 者
　　2014年3月

科技前沿：深度学习与自然语言处理的未来图景 一、 引言：智能时代的浪潮与数据洪流 在二十一世纪的第三个十年，信息技术以前所未有的速度重塑着人类社会的面貌。我们正处于一个由数据驱动的时代，海量信息的产生、处理与应用，成为衡量国家竞争力和企业发展潜力的核心指标。在这个大背景下，深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域最引人注目的分支，展现出惊人的潜力，它不仅是模拟人类智能的工具，更是驱动下一代技术革命的核心引擎。 本书旨在为读者构建一个清晰、深入且前瞻性的知识框架，聚焦于深度学习理论的基石、关键算法的精妙，以及它们在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域所掀起的滔天巨浪。我们不探讨传统的信息检索方法，而是将目光投向那些依赖复杂神经网络结构，能够理解、生成并推理人类语言的尖端技术。 二、 深度学习的理论基石与核心架构 深度学习的强大源于其多层非线性变换的能力，这使得模型能够自动从原始数据中提取出高层次、抽象的特征表示，从而摆脱了传统机器学习中繁琐的人工特征工程。 2.1 神经网络的演进与优化 本书将从最基础的感知机（Perceptron）模型出发，逐步深入探讨多层前馈神经网络（Multilayer Feedforward Networks, MFNN）的结构。重点解析激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对模型梯度传播的影响，以及反向传播（Backpropagation）算法的数学原理与高效实现。 在优化层面，我们不会停留在经典的随机梯度下降（SGD）。篇幅将着重介绍如何应对复杂的损失曲面，详细阐述动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp）和当前工业界广泛采用的Adam优化器的内部机制。对于如何避免模型在训练过程中陷入梯度消失或梯度爆炸等困境，书中将提供详尽的解决方案，包括残差连接（Residual Connections）和批标准化（Batch Normalization）技术的深入剖析。 2.2 卷积网络（CNN）的跨界应用 尽管卷积神经网络（CNN）最初是为图像处理而生，但其局部连接和权重共享的特性，在处理序列数据时也显示出独特的优势。本书将探讨CNN在NLP任务中的应用，例如利用一维卷积核捕捉词序信息，应用于文本分类和特征提取，理解其在捕获短语结构和局部依赖性方面的效率。 三、 自然语言处理的范式革命：从循环到注意力 自然语言的复杂性在于其序列性、长距离依赖性和歧义性。传统的基于规则或浅层统计模型的方法已无法满足现代应用的需求。深度学习彻底改变了NLP的处理范式。 3.1 循环神经网络（RNN）及其局限性 我们将回顾循环神经网络（RNN）如何通过隐藏状态维持对历史信息的记忆。然而，重点在于分析标准RNN在处理长文本时面临的固有挑战——长期依赖问题。随后，将详细介绍解决这一问题的两大里程碑式架构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。读者将透彻理解输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，精确控制信息流的流入、保留与遗忘，从而有效捕获上下文信息。 3.2 注意力机制（Attention Mechanism）的崛起 本书认为，注意力机制是现代NLP的真正分水岭。我们将详尽解析注意力机制的核心思想——动态加权输入信息，赋予模型“聚焦”于当前任务最相关部分的超能力。我们将区分软注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention），并展示如何将注意力模块融入到Encoder-Decoder架构中，极大地提升了机器翻译和文本摘要等序列到序列（Seq2Seq）任务的性能。 四、 Transformer架构：时代的颠覆者 如果说注意力机制是关键组件，那么Transformer架构则是将这些组件集大成的工程杰作。它彻底抛弃了循环结构，完全依赖于自注意力（Self-Attention）机制。 4.1 自注意力与多头机制 我们将深入解析Transformer中的Multi-Head Attention模块。读者将理解“Q”（Query）、“K”（Key）和“V”（Value）矩阵的构建过程，以及多头机制如何允许模型同时从不同的表示子空间（Representation Subspaces）中学习信息，捕获文本中不同类型的关系和依赖。 4.2 模型预训练的黄金时代 Transformer架构的成功，与大规模预训练（Pre-training）范式的确立密不可分。本书将重点介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）家族模型的两大核心预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。通过这些任务，模型在海量无标签文本上学习到了深层的语言结构和语义知识。此外，还将探讨基于自回归（Autoregressive）的生成模型，如GPT系列，以及它们在文本生成方面的非凡能力。 五、 前沿应用与未来挑战 基于Transformer和大型语言模型（LLMs）的进步，NLP的应用领域正在快速拓展。 5.1 高级任务的应用实例 我们将探讨如何利用微调（Fine-tuning）技术，将预训练模型应用于具体场景，如： 复杂问答系统（QA）：从阅读理解到开放域知识检索。 信息抽取（IE）：实体识别、关系抽取和事件抽取的高精度实现。 文本生成与对话系统：从代码生成到富有逻辑的复杂对话管理。 5.2 面临的挑战与研究方向 尽管成就斐然，但深度学习在NLP领域仍面临严峻挑战： 可解释性（Explainability）：如何打开“黑箱”，理解模型做出特定决策的原因。 模型的可信赖性（Trustworthiness）：处理对抗性攻击（Adversarial Attacks）和减轻模型中固有的偏见（Bias）问题。 效率与部署：超大规模模型的推理成本与资源消耗，以及模型压缩（Model Compression）、量化（Quantization）和蒸馏（Distillation）等技术的研究进展。 本书提供了一套完整的、从底层理论到前沿应用的知识体系，是技术研究者、高级工程师和希望深入理解现代人工智能核心技术的专业人士不可或缺的参考指南。它不仅教授“如何做”，更旨在启发读者思考“为什么”以及“接下来会走向何方”。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习五笔的关键在于理解字根的拆分逻辑，这本书在这方面做得极其到位。它不像有些字典只是简单地罗列编码，而是深入浅出地解释了为什么某个字会被归入特定的编码组。我记得上次尝试记忆一组生僻字根时总是抓不住重点，但这本书的“字根助记”部分，简直是醍醐灌顶。它用一些非常形象的比喻和口诀来串联那些看似毫无关联的笔画和结构，让记忆过程变得不再枯燥。我试着用它提供的方法去练习了几次，感觉以前那些死记硬背的晦涩难懂的编码，现在一下子都变得清晰明了了。对于初学者来说，这本书的引导性非常强，它不仅仅教你“怎么查”，更教你“为什么这么查”，这种深层次的教学理念，是很多现代快餐式学习材料所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性体现在它对不同学习阶段用户的兼容性上。作为一个已经使用五笔多年、追求效率的“老手”，我发现它在“疑难杂症处理”上的设计非常巧妙。比如，对于一些容易混淆的形近字，它会并列给出它们的编码，并用简短的提示来区分记忆点，这极大地提高了我的查阅效率，省去了我多次核对的麻烦。而对于新手来说，书中附带的那本简易速查手册，简直是救星。那本小册子内容精炼，重点突出，让我这个曾经畏惧五笔的“小白”也能快速上手，至少能保证日常的文字输入不会成为瓶颈。这种分层级的知识结构设计，让不同水平的人都能从这本书中找到最适合自己的切入点，真正做到了“老少咸宜”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对细节有着近乎偏执要求的人，尤其在查阅工具书时，如果信息的准确性和完整性稍有偏差，都会让我抓狂。这本书在词条的覆盖面上，展现出了惊人的广度和深度。我随机抽取了一些专业领域内相对冷僻的词汇进行测试，无论是医学术语还是一些相对老旧的成语搭配，它都能给出准确无误的五笔编码。更让我惊喜的是，它对一些常用词汇的不同拆分方式也进行了标注，这在实际输入中非常实用，能有效避免因为输入习惯不同而产生的困扰。这种对“全景式”信息覆盖的追求，体现了编纂者严谨的治学态度。比起那种只注重热门词汇的工具书，这本书无疑更适合那些追求专业性和全面性的用户群体，让人用得十分放心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的初衷是想找一本能放在办公室里，随时应急的工具。然而，在使用的过程中，我发现它带来的价值远超我的初始预期。它的逻辑结构非常清晰，无论我是在查单字、词组还是成语，都能在最短的时间内定位到目标区域。那种目录的层级划分，简直是教科书级别的典范，查找起来毫不拖泥带水，直击要害。我曾试着用手机App查阅，结果App总会弹出一堆不相关的广告或者需要复杂的菜单切换，非常影响工作思路。而这本实体书，一旦打开，所有的信息都清晰地摆在眼前，那种专注、高效的工作状态，是电子设备难以复制的。它就像一个沉默而可靠的助手，永远在那里，准备好提供最精准的支持，没有多余的干扰。

评分☆☆☆☆☆

这本字典的装帧设计真是让人眼前一亮，那种老式的烫金字体配上厚实的纸张，一下子就把人带回了那个手不释卷的年代。说实话，现在电子设备太方便了，很多实体工具书都渐渐淡出了视线，但当我拿起这本《五笔字型学用查词典（经典畅销版）》时，那种翻阅的触感和油墨的香气，是任何冰冷的屏幕都无法替代的。我尤其欣赏它在排版上的用心，字号适中，行距合理，即便是长时间查找，眼睛也不会感到特别疲劳。而且，它的封面设计很有年代感，那种沉稳中透露着专业的态度，让人感觉这绝对是一本经得起时间考验的工具书。我本来是想找一本快速查阅的工具，没想到却收获了如此美好的阅读体验。它不仅仅是一个工具，更像是一件值得收藏的工艺品，放在书架上，也是一道别样的风景。