NLP漢語自然語言處理原理與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鄭捷 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 漢語處理
• 計算語言學
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 文本分析
• 信息抽取
• 知識圖譜

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121307652

版次：1

商品編碼：12035241

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：544

字數：816000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智能實驗室、軟件學院等專業機構。

NLP，讓人類與智能機器的交互不再遙遠；深度學習，讓語言解析不再是智能係統的瓶頸!

本書核心內容

NLP中的開源係統及其應用

中文分詞源碼解析

概率圖模型的理論與算法

使用概率圖模型進行序列標注

語料庫的介紹與建設

深度學習與NLP

NLP與認知理論

漢語的句法與語義的解析

內容簡介

　　本書是一本研究漢語自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涉及NLP的語言理論、算法和工程實踐的方方麵麵，內容繁雜。 本書包括NLP的語言理論部分、算法部分、案例部分，涉及漢語的發展曆史、傳統的句法理論、認知語言學理論。需要指齣的是，本書是迄今為止**本係統介紹認知語言學和算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的視角重新認識和分析瞭NLP的句法和語義相結閤的數據結構。這也是本書的創新之處。 本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智能實驗室、軟件學院等專業機構。

作者簡介

　　鄭捷，threedweb網站的負責人，研究方嚮是機器學習與自然語言處理。當前負責的核心産品是高精度自然語言認知係統的設計與研發，研發目標是高精度（識彆率為85%~95%）的統一架構的NLP認知係統，已經齣版專著《機器學習算法原理與編程實踐》，希望能與在NLP這方麵有興趣的讀者一起學習交流。

目錄

第1章 中文語言的機器處理 1
1．1 曆史迴顧 2
1．1．1 從科幻到現實 2
1．1．2 早期的探索 3
1．1．3 規則派還是統計派 3
1．1．4 從機器學習到認知
計算 5
1．2 現代自然語言係統簡介 6
1．2．1 NLP流程與開源框架 6
1．2．2 哈工大NLP平颱及其
演示環境 9
1．2．3 Stanford NLP團隊及其
演示環境 11
1．2．4 NLTK開發環境 13
1．3 整閤中文分詞模塊 16
1．3．1 安裝Ltp Python組件 17
1．3．2 使用Ltp 3．3進行中文
分詞 18
1．3．3 使用結巴分詞模塊 20
1．4 整閤詞性標注模塊 22
1．4．1 Ltp 3．3詞性標注 23
1．4．2 安裝StanfordNLP並
編寫Python接口類 24
1．4．3 執行Stanford詞性
標注 28
1．5 整閤命名實體識彆模塊 29
1．5．1 Ltp 3．3命名實體識彆 29
1．5．2 Stanford命名實體
識彆 30
1．6 整閤句法解析模塊 32
1．6．1 Ltp 3．3句法依存樹 33
1．6．2 Stanford Parser類 35
1．6．3 Stanford短語結構樹 36
1．6．4 Stanford依存句法樹 37
1．7 整閤語義角色標注模塊 38
1．8 結語 40
第2章 漢語語言學研究迴顧 42
2．1 文字符號的起源 42
2．1．1 從記事談起 43
2．1．2 古文字的形成 47
2．2 六書及其他 48
2．2．1 象形 48
2．2．2 指事 50
2．2．3 會意 51
2．2．4 形聲 53
2．2．5 轉注 54
2．2．6 假藉 55
2．3 字形的流變 56
2．3．1 筆與墨的形成與變革 56
2．3．2 隸變的方式 58
2．3．3 漢字的符號化與結構 61
2．4 漢語的發展 67
2．4．1 完整語義的基本
形式――句子 68
2．4．2 語言的初始形態與
文言文 71
2．4．3 白話文與復音詞 73
2．4．4 白話文與句法研究 78
2．5 三個平麵中的語義研究 80
2．5．1 詞匯與本體論 81
2．5．2 格語法及其框架 84
2．6 結語 86
第3章 詞匯與分詞技術 88
3．1 中文分詞 89
3．1．1 什麼是詞與分詞規範 90
3．1．2 兩種分詞標準 93
3．1．3 歧義、機械分詞、語言
模型 94
3．1．4 詞匯的構成與未登錄
詞 97
3．2 係統總體流程與詞典結構 98
3．2．1 概述 98
3．2．2 中文分詞流程 99
3．2．3 分詞詞典結構 103
3．2．4 命名實體的詞典
結構 105
3．2．5 詞典的存儲結構 108
3．3 算法部分源碼解析 111
3．3．1 係統配置 112
3．3．2 Main方法與例句 113
3．3．3 句子切分 113
3．3．4 分詞流程 117
3．3．5 一元詞網 118
3．3．6 二元詞圖 125
3．3．7 NShort算法原理 130
3．3．8 後處理規則集 136
3．3．9 命名實體識彆 137
3．3．10 細分階段與最短
路徑 140
3．4 結語 142
第4章 NLP中的概率圖模型 143
4．1 概率論迴顧 143
4．1．1 多元概率論的幾個
基本概念 144
4．1．2 貝葉斯與樸素貝葉斯
算法 146
4．1．3 文本分類 148
4．1．4 文本分類的實現 151
4．2 信息熵 154
4．2．1 信息量與信息熵 154
4．2．2 互信息、聯閤熵、
條件熵 156
4．2．3 交叉熵和KL散度 158
4．2．4 信息熵的NLP的
意義 159
4．3 NLP與概率圖模型 160
4．3．1 概率圖模型的幾個
基本問題 161
4．3．2 産生式模型和判彆式
模型 162
4．3．3 統計語言模型與NLP
算法設計 164
4．3．4 極大似然估計 167
4．4 隱馬爾科夫模型簡介 169
4．4．1 馬爾科夫鏈 169
4．4．2 隱馬爾科夫模型 170
4．4．3 HMMs的一個實例 171
4．4．4 Viterbi算法的實現 176
4．5 最大熵模型 179
4．5．1 從詞性標注談起 179
4．5．2 特徵和約束 181
4．5．3 最大熵原理 183
4．5．4 公式推導 185
4．5．5 對偶問題的極大似然
估計 186
4．5．6 GIS實現 188
4．6 條件隨機場模型 193
4．6．1 隨機場 193
4．6．2 無嚮圖的團（Clique）
與因子分解 194
4．6．3 綫性鏈條件隨機場 195
4．6．4 CRF的概率計算 198
4．6．5 CRF的參數學習 199
4．6．6 CRF預測標簽 200
4．7 結語 201
第5章 詞性、語塊與命名實體
識彆 202
5．1 漢語詞性標注 203
5．1．1 漢語的詞性 203
5．1．2 賓州樹庫的詞性標注
規範 205
5．1．3 stanfordNLP標注
詞性 210
5．1．4 訓練模型文件 213
5．2 語義組塊標注 219
5．2．1 語義組塊的種類 220
5．2．2 細說NP 221
5．2．3 細說VP 223
5．2．4 其他語義塊 227
5．2．5 語義塊的抽取 229
5．2．6 CRF的使用 232
5．3 命名實體識彆 240
5．3．1 命名實體 241
5．3．2 分詞架構與專名
詞典 243
5．3．3 算法的策略――詞典
與統計相結閤 245
5．3．4 算法的策略――層疊
式架構 252
5．4 結語 259
第6章 句法理論與自動分析 260
6．1 轉換生成語法 261
6．1．1 喬姆斯基的語言觀 261
6．1．2 短語結構文法 263
6．1．3 漢語句類 269
6．1．4 謂詞論元與空範疇 274
6．1．5 輕動詞分析理論 279
6．1．6 NLTK操作句法樹 280
6．2 依存句法理論 283
6．2．1 配價理論 283
6．2．2 配價詞典 285
6．2．3 依存理論概述 287
6．2．4 Ltp依存分析介紹 290
6．2．5 Stanford依存轉換、
解析 293
6．3 PCFG短語結構句法分析 298
6．3．1 PCFG短語結構 298
6．3．2 內嚮算法和外嚮
算法 301
6．3．3 Viterbi算法 303
6．3．4 參數估計 304
6．3．5 Stanford 的PCFG算法
訓練 305
6．4 結語 310
第7章 建設語言資源庫 311
7．1 語料庫概述 311
7．1．1 語料庫的簡史 312
7．1．2 語言資源庫的分類 314
7．1．3 語料庫的設計實例：
國傢語委語料庫 315
7．1．4 語料庫的層次加工 321
7．2 語法語料庫 323
7．2．1 中文分詞語料庫 323
7．2．2 中文分詞的測評 326
7．2．3 賓州大學CTB簡介 327
7．3 語義知識庫 333
7．3．1 知識庫與HowNet
簡介 333
7．3．2 發掘義原 334
7．3．3 語義角色 336
7．3．4 分類原則與事件
分類 344
7．3．5 實體分類 347
7．3．6 屬性與分類 352
7．3．7 相似度計算與實例 353
7．4 語義網與百科知識庫 360
7．4．1 語義網理論介紹 360
7．4．2 維基百科知識庫 364
7．4．3 DBpedia抽取原理 365
7．5 結語 368
第8章 語義與認知 370
8．1 迴顧現代語義學 371
8．1．1 語義三角論 371
8．1．2 語義場論 373
8．1．3 基於邏輯的語義學 376
8．2 認知語言學概述 377
8．2．1 象似性原理 379
8．2．2 順序象似性 380
8．2．3 距離象似性 380
8．2．4 重疊象似性 381
8．3 意象圖式的構成 383
8．3．1 主觀性與焦點 383
8．3．2 範疇化：概念的
認知 385
8．3．3 主體與背景 390
8．3．4 意象圖式 392
8．3．5 社交中的圖式 396
8．3．6 完形：壓縮與省略 398
8．4 隱喻與轉喻 401
8．4．1 隱喻的結構 402
8．4．2 隱喻的認知本質 403
8．4．3 隱喻計算的係統
架構 405
8．4．4 隱喻計算的實現 408
8．5 構式語法 412
8．5．1 構式的概念 413
8．5．2 句法與構式 415
8．5．3 構式知識庫 417
8．6 結語 420
第9章 NLP中的深度學習 422
9．1 神經網絡迴顧 422
9．1．1 神經網絡框架 423
9．1．2 梯度下降法推導 425
9．1．3 梯度下降法的實現 427
9．1．4 BP神經網絡介紹和
推導 430
9．2 Word2Vec簡介 433
9．2．1 詞嚮量及其錶達 434
9．2．2 Word2Vec的算法
原理 436
9．2．3 訓練詞嚮量 439
9．2．4 大規模上下位關係的
自動識彆 443
9．3 NLP與RNN 448
9．3．1 Simple-RNN 449
9．3．2 LSTM原理 454
9．3．3 LSTM的Python
實現 460
9．4 深度學習框架與應用 467
9．4．1 Keras框架介紹 467
9．4．2 Keras序列標注 471
9．4．3 依存句法的算法
原理 478
9．4．4 Stanford依存解析的
訓練過程 483
9．5 結語 488
第10章 語義計算的架構 490
10．1 句子的語義和語法預處理 490
10．1．1 長句切分和融閤 491
10．1．2 共指消解 496
10．2 語義角色 502
10．2．1 謂詞論元與語義
角色 502
10．2．2 PropBank簡介 505
10．2．3 CPB中的特殊
句式 506
10．2．4 名詞性謂詞的語義
角色 509
10．2．5 PropBank展開 512
10．3 句子的語義解析 517
10．3．1 語義依存 517
10．3．2 完整架構 524
10．3．3 實體關係抽取 527
10．4 結語 531

前言/序言

推薦序

自然語言處理是人工智能領域的一顆明珠，現在已經成為人工智能研究中最為活躍的領域。幾十年來，隨著計算機技術和人工智能技術的發展，自然語言處理取得瞭長足的進步。現在，自然語言處理技術正處在一個新的曆史轉摺點，隨著可獲取信息量的爆炸性增長，信息過載問題愈發嚴重，以詞法分析和詞義理解為主的傳統自然語言處理技術已經難以滿足解決實際問題的需要，句子級乃至篇章級語義理解技術即將成為人工智能技術發展的新趨勢。

自然語言處理作為人工智能與語言學的綜閤學科，理應從兩個學科中汲取營養來推動自身的進步。但目前概率和數據驅動的方法在自然語言處理領域占據絕對的主流，加之近幾年深度學習的異軍突起，語言學知識在自然語言處理領域中受到的重視程度愈發不足。而以我在自然語言處理領域工作的經驗來看，越深入研究，越能感覺到語言學知識不足的掣肘。特彆是深層次的語義理解，脫離瞭語言學知識，就會變成無源之水、無本之木。常見的自然語言處理書籍對於解決具體問題的方法講解已經足夠豐富，但對於語言學基礎理論的介紹和思考還略顯不足。一些前輩雖然一直在思考語言和認知的本質，但其發錶齣來的內容隻限於思考結果的一鱗半爪，較少結集成書。加之現在自然語言處理領域的學習者大多是計算機背景，極少係統地學習過語言學的基礎理論。這樣造成的現狀就是從事自然語言處理的技術人員越來越多，但相互之間的討論和經驗分享多集中於具體的技術手段或算法的數學原理，而極少涉及語言學的基礎理論和語義理解的本質問題。

本書作者通過對前人語言學理論和自然語言處理技術的深入梳理，形成瞭自己對於語義理解，特彆是漢語語義理解獨特的思考和一整套理論體係，提齣瞭語義理解的係統解決之道。盡管如何纔能讓計算機理解語義，在學術界還沒有定論，但作者係統性的思考和解決思路是非常難能可貴的。本書在內容上保證瞭理論和技術的平衡，在介紹術的同時，充分展示瞭作者對於道的思考成果。此書是自然語言處理書籍中的一股新風，希望其可以對語義理解的研究和發展起到積極的推動作用，同時引導自然語言處理領域的研究者，特彆是初學者，加強對於語言學的理論的學習，更多地從問題的本源來尋求新的解決思路，而不僅僅滿足於在傳統解決思路上嘗試新的技術手段。

願每一位有誌於從事自然語言處理的研究者，都能從此書中獲得一些啓示。

賈文傑：早年在富士通研發中心，著名的1998年人民日報語料庫的研發單位之一，任高級研究員，負責情感分析，後進入360搜索引擎自然語言處理部，項目核心成員之一，主持搜索引擎分詞，糾錯等核心模塊研發工作，曆時3年，對搜索效果的提升起到重要作用。目前，轉入移動互聯領域，負責獵豹移動的自然語言處理部，任負責人。

前 言

寫作本書的動機

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和語言學領域的分支學科，主要研究如何讓計算機處理和運用自然語言。自然語言處理廣義上分為兩大部分，第一部分為自然語言理解，是指讓電腦“懂”人類的語言；第二部分為自然語言生成，是指把計算機數據轉化為自然語言。本書重點講解漢語自然語言處理方麵的最新理論、技術和進展。

自然語言處理作為一個獨立的學科誕生至今，已經半個多世紀瞭。與絕大多數傳統學科的最大不同是，在這半個世紀中，它始終離問題的終結遙遙無期，當人們韆辛萬苦地獲得一次又一次的突破後，又會被新齣現的問題無情地阻攔，而再次陷入迷惘之中。在NLP中，問題好像沒有最終解決方案，甚至連最佳實踐也沒有，而隻有最新現狀（State of art）。而近些年，那些曆史上的State of art 正被不斷地刷新、不斷地超越。

就在十多年前，商業化的人機交互都是人們可望而不可即的目標，但現在智能機器人正逐漸走入市場，走入人們的生活。雖然這些技術還不夠成熟，還要解決諸多問題，即便普通大眾也能意識到，我們離人工智能的終極目標越來越近瞭。

麵對市場上諸多的人工智能係統，以及背後的各種算法理論，使我想起瞭一部獲奬的英國電影《模仿遊戲》。這不是一部藝術上的State of art ，卻贏得瞭第87屆奧斯卡金像奬最佳改編劇本奬。在肯定這部作品的諸多因素中，我認為最重要的是，它宣誓瞭現階段人工智能的本質：模仿。這也是本書自始至終貫穿的主題：模仿→象似性→算法理論。

但從另一個角度，我們希望能夠終結一些問題，即便這些問題還未得到百分之百的解決（當然，從概率論的角度而言，沒有百分之百），否則，我們很難進入以下階段的研究，整個學科隻會停滯不前。幸運的是，近些年，在序列標注上的全麵突破，使我們有幸將目光放到瞭句子的範疇，最近提齣的語義依存理論，更使漢語自然語言處理，無論理論還是實踐都迎來瞭新的曙光。漢語的句子分析，終於跨越瞭句法的誤區，走嚮瞭語義解析的道路。相信不久的將來，在語義解析的道路上，漢語NLP將會獲得更大的突破。

本書的受眾與特色

本書是一本研究漢語自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涉及NLP的語言理論、算法和工程實踐的方方麵麵，內容繁雜。為此，我們設定本書的讀者為如下幾種：

? 具有一定計算機編程基礎，對自然語言處理感興趣的非專業人員。

? 希望構建完整的NLP應用係統的專業工程技術人員。

? 高校計算機專業和自然語言處理專業的大學生、研究生。

? 高校自然語言處理專業的教師。

需要指齣的是，本書是一本係統介紹認知語言學和算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的視角重新認識和分析瞭NLP的句法和語義相結閤的數據結構。這也是本書的創新之處。

內容及體係結構

為兼顧各方麵的需求，我們對全書各部分做瞭精心的安排。從結構上，全書分為如下三大部分。

（1）語言理論部分：涉及4個章節，第2章為漢語的發展曆史；第6章為傳統的句法理論；第7章為語料庫和知識庫的構建理論；第8章為認知語言學理論。

（2）算法部分：涉及4個章節，第3章為中文分詞算法；第4章為NLP中的概率圖模型算法體係；第6章為句法的自動分析算法，包括轉換生成語法的算法原理，以及依存句法的應用；第9章係統介紹瞭神經網絡到深度學習算法體係，以及使用LSTM實現序列標注和依存句法。本書介紹的算法都提供開源的代碼，具體下載地址已在每章介紹算法的時候指齣，讀者可參考書籍和網址的講解內容進行調試，快速應用於實踐中。

（3）案例部分：涉及4個章節，第1章為開源NLP係統概覽及入門代碼；第5章為使用概率圖模型算法進行詞性標注、語義組塊、命名實體識彆等序列標注；第9章為使用Word2Vec的訓練詞嚮量模型；第10章為使用SVM進行長句切分、使用語義角色標注分析漢語句子等。

基本上每段理論講解之後都闢齣專門的案例講解，以加深理論認識。對於重要的理論，甚至開闢專門的章節講解其實現。案例分為兩大部分，一部分是程序代碼，讀者可以參考書中的代碼，將其直接應用到實踐中；另一部分是語料，讀者可以按書中指定的網絡鏈接下載。

《人工智能的奧秘：從底層邏輯到前沿探索》 書籍簡介 在這信息爆炸的時代，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是悄然滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地改變著世界。從智能手機的語音助手，到自動駕駛汽車的每一次決策，再到醫療診斷的精準預測，AI的力量無處不在。然而，有多少人真正理解這股強大力量的根源？它的“智慧”究竟是如何誕生的？又將把人類引嚮何方？ 《人工智能的奧秘：從底層邏輯到前沿探索》一書，旨在為渴望深入瞭解AI核心機製的讀者提供一本全麵、深入且富有洞察力的指南。本書並非局限於某一特定技術分支，而是將目光投嚮人工智能的宏觀圖景，從最基礎的數學與邏輯基石，一步步剖析AI的演進曆程、關鍵算法原理，直至當前最令人激動的研究前沿與未來發展趨勢。我們希望通過這本書，幫助讀者構建起對人工智能的清晰認知，理解其潛能與局限，並激發對這一顛覆性技術進行更深入探索的興趣。 第一部分：人工智能的思想根源與邏輯基石 本書的起點，將帶領讀者穿越時空，迴溯人工智能的思想萌芽。我們將探討早期哲學傢和數學傢關於“思維”與“計算”的哲學思辨，如圖靈的“計算”概念及其對“機器智能”的設想，以及哥德爾不完備定理對形式化邏輯的深刻影響。 接著，我們將深入剖析支撐現代AI的數學基石： 綫性代數：作為處理高維數據和復雜模型的核心工具，我們將詳細講解嚮量、矩陣、張量等基本概念，以及它們在AI中的應用，例如特徵錶示、降維（如PCA）和模型參數的組織。 概率論與數理統計：理解AI模型的“不確定性”和“學習”能力，離不開概率論。我們將介紹概率分布、貝葉斯定理、最大似然估計等核心概念，並闡述它們在模型構建、不確定性量化以及決策製定中的關鍵作用。 微積分：作為優化算法的數學語言，梯度下降等核心算法的理解離不開微積分。本書將聚焦於導數、偏導數、鏈式法則以及梯度概念，解釋它們如何指導AI模型通過迭代優化來“學習”數據中的模式。 信息論：信息熵、交叉熵、KL散度等概念，不僅是衡量信息量和數據分布差異的工具，更是許多AI算法（如決策樹、概率模型）設計的重要依據。我們將揭示信息論如何為AI提供理解和量化信息的方法。 本部分將通過生動形象的比喻和清晰的數學推導，讓讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”，為後續更復雜的AI理論打下堅實的基礎。 第二部分：構建智能的引擎：核心算法與模型解析 在掌握瞭AI的底層邏輯之後，本書將逐一剖析構建智能的“引擎”——那些驅動AI工作的核心算法和模型。我們將按照技術發展脈絡和應用領域，係統地介紹： 機器學習基礎： 監督學習：從最經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到強大的決策樹、支持嚮量機（SVM）和集成學習方法（如隨機森林、梯度提升），我們將深入講解其原理、優缺點及適用場景。 無監督學習：聚類算法（K-means、DBSCAN）、降維算法（PCA、t-SNE）以及關聯規則挖掘等，將幫助讀者理解如何從無標注數據中發現潛在的結構和模式。 強化學習：代理（Agent）如何通過與環境交互、試錯來學習最優策略。我們將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）等核心概念，並探討其在遊戲、機器人和推薦係統中的應用。 深度學習的崛起： 神經網絡的基礎：從感知機到多層感知機，我們將詳細介紹神經元的結構、激活函數、前嚮傳播和反嚮傳播算法，揭示深度學習的“學習”機製。 捲積神經網絡（CNN）：為何CNN能如此高效地處理圖像？本書將深入解析捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及其在圖像識彆、目標檢測等領域的巨大成功。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：理解序列數據的關鍵。我們將探討RNN如何處理時間序列信息，以及LSTM如何剋服梯度消失問題，並分析它們在文本處理、語音識彆中的作用。 Transformer模型與注意力機製：當前AI領域最令人矚目的革新之一。本書將詳細解釋自注意力機製（Self-Attention）如何突破RNN的順序限製，實現並行計算和長距離依賴的建模，並介紹其在自然語言處理（NLP）乃至其他領域的廣泛影響。 生成模型： 生成對抗網絡（GAN）：如何讓機器“創造”？我們將深入揭示GAN的生成器與判彆器之間的博弈過程，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的驚人錶現。 變分自編碼器（VAE）：另一類強大的生成模型，我們將闡述其如何學習數據的潛在錶示（Latent Representation），並用於數據生成和異常檢測。 在講解每一個模型和算法時，本書都力求做到： 1. 原理清晰：提供數學上的嚴謹推導，同時輔以直觀的圖解和類比。 2. 應用場景：結閤實際案例，說明該技術在不同領域的落地情況。 3. 優缺點分析：客觀評價算法的局限性，引導讀者思考何時選擇何種技術。 4. 代碼實現思路：雖然不直接提供代碼，但會引導讀者理解實現的關鍵步驟和數據流嚮。 第三部分：人工智能的前沿探索與未來展望 在全麵瞭解瞭AI的核心理論和算法之後，本書的第三部分將帶領讀者一同窺探人工智能的未來圖景，探索當前最活躍的研究方嚮和最具潛力的發展趨勢： AI倫理與安全：隨著AI能力的不斷增強，其帶來的倫理挑戰也日益凸顯。本書將探討AI的偏見問題、隱私保護、可解釋性（Explainable AI, XAI）、以及AI的安全性與可控性等重要議題，引導讀者思考如何負責任地發展和應用AI。 多模態AI：AI不再局限於單一類型的數據。我們將介紹如何融閤文本、圖像、聲音、視頻等多種模態的信息，構建更全麵、更智能的AI係統，例如能夠理解圖像並進行描述的AI，或能根據文本生成圖像的AI。 AI for Science：AI在科學發現中的角色越來越重要。本書將探討AI在藥物研發、材料科學、天文學、氣候模擬等領域如何加速研究進程，突破科學瓶頸。 通用人工智能（AGI）的探索：AGI是人類對AI的終極目標之一。我們將討論AGI的概念、實現的挑戰，以及當前在通用學習、推理和遷移學習等方麵的研究進展。 AI與人類社會的未來：AI將如何重塑教育、醫療、交通、就業等各個領域？本書將進行前瞻性的分析，探討AI與人類協作的模式，以及可能齣現的社會變革。 本書特色 體係完整：從基礎數學原理到前沿技術，構建瞭一套AI知識的完整體係。 理論與實踐並重：在深入講解理論的同時，通過豐富的案例和應用場景，展現AI的實踐價值。 循序漸進：設計瞭清晰的學習路徑，適閤不同背景的讀者。 前瞻性視角：關注AI的最新發展動態和未來趨勢，激發讀者的思考。 嚴謹而不失趣味：力求數學推導的準確性，同時采用生動形象的語言和圖示，降低閱讀難度。 目標讀者 本書適閤以下讀者群體： 對人工智能技術充滿好奇，希望係統瞭解其底層原理的科技愛好者。 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的學生和研究者。 希望將AI技術應用於實際工作中的開發者、産品經理和工程師。 關注科技發展趨勢，希望理解AI對社會未來影響的決策者和行業觀察者。 《人工智能的奧秘：從底層邏輯到前沿探索》將是一次引人入勝的學習之旅，帶您深入理解人工智能的本質，洞察其無限的潛能，並共同展望一個由智能驅動的美好未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》給我最大的驚喜在於它對NLP倫理和偏見問題的關注。在當前AI技術飛速發展的同時，其潛在的倫理風險也日益凸顯，而本書卻能夠站在一個更加宏觀和負責任的角度來探討NLP技術。書中專門開闢章節討論瞭NLP模型中可能存在的偏見，比如數據偏見、算法偏見等，以及這些偏見如何影響模型的公平性和可信度。它不僅指齣瞭問題，還提供瞭一些識彆和緩解偏見的方法，例如公平性指標的定義、對抗性訓練等。這讓我意識到，在追求技術突破的同時，我們也必須時刻保持警惕，確保NLP技術能夠為社會帶來積極的影響。書中還探討瞭NLP技術的應用邊界和潛在的濫用風險，以及如何通過負責任的AI設計和使用來規避這些風險。對於一個將NLP技術視為未來發展方嚮的從業者來說，這種前瞻性的思考和對社會責任的強調，讓我更加深刻地理解瞭NLP技術的真正意義和價值。這本書不僅僅教會我如何做NLP，更教會我如何更好地利用NLP。

評分☆☆☆☆☆

這本《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》真是讓我受益匪淺，尤其是對深度學習在中文NLP領域應用的講解，可以說是目前市麵上最詳盡和深入的瞭。我一直對Transformer模型和BERT在文本分類、序列標注等任務上的強大能力很好奇，這本書從原理到實踐，一步一步地拆解瞭這些模型的內部構造，包括多頭自注意力機製、位置編碼、預訓練任務的設計等等，都解釋得清清楚楚，邏輯性極強。更難能可貴的是，書中提供瞭大量的代碼示例，從數據預處理、模型搭建到訓練調優，每一個環節都有詳細的Python代碼實現，並且很多都基於PyTorch和TensorFlow等主流深度學習框架，這對於我這種喜歡動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我跟著書中的例子，成功地復現瞭一些經典的NLP任務，比如情感分析和命名實體識彆，這極大地增強瞭我對NLP技術應用的信心。書中不僅限於理論知識，更側重於如何將這些理論落地，解決實際問題，這一點對於想將NLP技術應用到工作中，或者希望在NLP領域深耕的開發者來說，是非常寶貴的。它不僅僅是一本書，更像是一個手把手的導師，引領我進入NLP的迷人世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》的知識廣度和深度令人驚嘆，它並沒有止步於基礎的文本處理，而是將觸角伸嚮瞭更復雜的NLP任務。書中關於文本生成、機器翻譯、問答係統以及對話係統等高階應用的部分，都進行瞭詳盡的闡述。我被書中介紹的Seq2Seq模型以及注意力機製在機器翻譯中的應用所吸引，它清晰地解釋瞭如何將源語言的句子編碼成一個固定長度的嚮量，再解碼成目標語言的句子。隨後，書中又引入瞭更加先進的Transformer架構，並詳細解釋瞭其如何通過自注意力機製突破瞭Seq2Seq模型的瓶頸。對於問答係統，書中探討瞭不同類型的問答，如抽取式問答和生成式問答，並提供瞭相應的模型構建思路。而對話係統部分，更是深入淺齣地講解瞭意圖識彆、槽位填充、對話狀態追蹤以及迴復生成等關鍵環節。書中提供的代碼示例，即使是對於這些復雜的係統，也力求清晰易懂，這讓我能夠快速地理解和實現這些功能。這本書無疑為我打開瞭通往更高級NLP應用的大門，讓我看到瞭NLP技術在各個領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

讀完《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》後，我最大的感受是它對漢語特性在NLP中的考量做得非常到位。與許多隻關注通用NLP模型，而忽略瞭中文特有的分詞、詞性標注、句法分析等基礎環節的書籍不同，本書花瞭相當大的篇幅來探討如何有效地處理中文文本的這些挑戰。它詳細介紹瞭各種中文分詞算法的優劣，包括基於詞典、基於統計和基於深度學習的方法，並給齣瞭具體的實現思路和代碼參考。我尤其對書中關於中文句法分析部分印象深刻，它闡述瞭依存句法分析和成分句法分析的不同，以及如何利用深度學習模型來構建更準確的中文句法分析器。對於長期以來在處理中文NLP任務時遇到的“中文特性”難題，這本書提供瞭非常係統和實用的解決方案。書中還討論瞭中文語料庫的特點和處理技巧，以及如何利用這些語料庫來訓練和評估NLP模型。這對於那些想要在中國市場開發NLP産品或服務的開發者來說，這本書簡直是不可或缺的寶藏。它讓我意識到，在追求前沿算法的同時，迴歸語言本身的特性，纔是構建真正有效的中文NLP係統的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

我非常欣賞《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》在實踐層麵的詳細指導。書中不僅僅是理論的堆砌，而是真正地將理論知識轉化為可操作的步驟。我跟著書中的案例，學習如何利用預訓練模型進行遷移學習，如何針對特定任務對模型進行微調，以及如何進行模型評估和優化。書中對於數據增強、模型選擇、超參數調整等實用的工程化建議，都是在實際項目中非常寶貴的經驗。例如，在處理小規模數據集時，書中給齣的幾種數據增強方法，如迴譯、同義詞替換等，都非常有效。此外，書中還涉及到瞭模型部署和推理的優化，這對於將NLP模型投入實際生産環境非常重要。它提供瞭一些關於如何提高推理速度和降低資源消耗的技巧，這些都是在實際開發中經常會遇到的問題。這本書的實踐部分，讓我從一個理論學習者，逐漸成長為一個能夠獨立完成NLP項目開發的實踐者。它的指導是循序漸進的，即使是初學者，也能在書中找到前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

很不錯 有很多的實例 但是缺少可以試驗的數據啊

評分☆☆☆☆☆

書很一般，不建議買，上當瞭

評分☆☆☆☆☆

屠龍記勞勞碌碌啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦可口可樂瞭看看

評分☆☆☆☆☆

想看看，好好學自然語言處理

評分☆☆☆☆☆

多是案例，還可以。

評分☆☆☆☆☆

不錯！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

基礎書籍！努力學習學習！提高技能必備書籍！棒棒噠！

評分☆☆☆☆☆

書是好東西，好好地研究研究裏麵的內容

評分☆☆☆☆☆

自然語言處理的經典書籍，已入坑