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路彦雄 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 算法
• 文本分析
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 数据科学
• 人工智能
• 计算语言学

店铺： 文舟图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475879

商品编码：27661888384

包装：平装

出版时间：2018-02-01

图书基本信息
图书名称	文本上的算法 深入浅出自然语言处理	作者	路彦雄
定价	69.00元	出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115475879	出版日期	2018-02-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《文本上的算法 深入浅出自然语言处理》结合-作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必需的知识和技能。本书主要分两大部分。第 一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、*优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第 二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。

作者简介

路彦雄，西安电子科技大学硕士毕业，从事自然语言处理和机器学习相关工作多年，具有丰富经验。曾任微信小微机器人技术负责人，现任微信整合搜索算法组组长。

目录

编辑推荐

自然语言处理是研究人机之间用自然语言通信的理论和方法，是人工智能领域的一个重要分支，有着非常广泛的应用空间。本书结合 作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必*备的知识和技能。通过本书，你将学习和理解：★ 概率论、信息论、贝叶斯法则等基础知识；★ *优化问题、*大似然估计以及梯度下降法；★ 机器学习和深度学习的热门话题；★ 程序优化的方法；★ PageRank和相似度计算的原理；★ 搜索引擎的原理、架构和核心模块；★ 各种推荐算法的原理和工作机制；★ 自然语言处理和对话系统等技术难题。

文摘

序言

好的，这是一本涵盖了计算机科学核心领域，但与您提到的那本特定的算法与自然语言处理书籍内容完全无关的图书简介。 --- 图书名称：《计算思维与高效编程实践：从底层原理到前沿架构》 图书简介 在这个信息爆炸、算力驱动的数字时代，软件已成为连接世界的基础设施。然而，构建健壮、高效且可扩展的系统，需要的不仅仅是熟练使用框架和库，更深层次的在于对计算本质的深刻理解和对工程实践的严谨态度。《计算思维与高效编程实践：从底层原理到前沿架构》正是为寻求突破技术瓶颈、渴望构建下一代复杂系统的开发者、架构师和计算机科学专业人士量身打造的深度指南。 本书摒弃了对单一编程语言特性的浅尝辄止，转而聚焦于驱动所有现代软件运作的通用计算原理、系统级优化技巧和架构设计哲学。我们的目标是培养读者超越“如何做”的技术栈思维，深入理解“为什么这样工作”的底层机制。 第一部分：计算的基石——深入理解硬件与底层机制 本部分将读者从抽象的应用程序层剥离，引导至计算机科学最核心的硬件-软件交互层面。理解这些基础，是实现任何高级性能优化的前提。 1. 现代处理器架构与内存层次结构透视： 我们将详细剖析乱序执行（Out-of-Order Execution）、分支预测、超线程技术如何影响代码的实际执行速度。重点讲解CPU缓存（L1/L2/L3）的工作机制、缓存行填充、伪共享（False Sharing）等问题，并提供具体的C/C++或Rust代码示例，演示如何通过数据布局优化（如结构体成员重排、数组的行主序遍历）来实现数量级的性能提升。 2. 操作系统内核的视角： 探讨进程与线程模型、上下文切换的开销、I/O调度的原理。尤其深入研究异步（Async/Await）模型背后的协作式多任务与抢占式多任务的区别，揭示Reactor模式和Proactor模式在不同负载场景下的适用性，并分析零拷贝（Zero-Copy）技术如何减少数据在内核态与用户态之间的不必要迁移。 3. 编译器优化与二进制生成： 深入了解静态链接与动态链接的工作流程，解释Link-Time Optimization (LTO) 的原理。我们将分析常见的编译器警告和优化级别（如`-O3`）对生成代码的影响，并教授如何使用汇编工具（如`objdump`或特定平台的反汇编器）来验证高层代码优化后的实际效果。 第二部分：高效算法与数据结构的高阶应用 本部分超越了标准教科书中的基础介绍，专注于在受限资源环境下实现最优解，以及应对大数据集的挑战。 1. 极端约束下的数据结构选择： 讨论B树变体（如B+树、LSM树）在持久化存储中的应用与权衡。着重分析布隆过滤器（Bloom Filter）和Cuckoo Filter在空间效率和误报率控制上的精妙设计，并探讨HyperLogLog在基数估计中的数学基础。 2. 近线性时间复杂度的搜索与排序： 探讨如何利用特定硬件特性（如SIMD指令集）加速搜索过程，以及在分布式环境中应用合并排序（Merge Sort）的并行化策略。介绍快速查找表（Lookup Tables）在高频场景下的缓存友好性设计。 3. 内存访问模式与缓存友好性： 算法的复杂度不仅体现在$O(n)$的数学上，更体现在实际的CPU周期消耗。本章通过矩阵乘法、图遍历等经典问题，系统展示如何通过数据局部性（Temporal and Spatial Locality）来最大化缓存命中率，实现“算法复杂度理论值不变，实际运行时间大幅下降”的效果。 第三部分：构建可扩展的分布式与云原生系统架构 现代应用必然需要跨越单机限制，本部分聚焦于构建高可用、高吞吐的系统架构。 1. 分布式一致性协议的实战： 详细解析Raft和Paxos协议的核心逻辑，不仅停留在概念层面，更通过模拟选主、日志复制的流程，帮助读者理解在网络分区、节点失效情况下的状态机复制保证。 2. 消息队列与事件驱动架构（EDA）： 深入探讨Kafka、RabbitMQ等系统的内部设计，包括分区策略、副本同步机制以及幂等性保障。重点分析如何设计健壮的事件处理流程，避免“幽灵消息”和重复处理问题。 3. 负载均衡与服务网格（Service Mesh）： 比较L4（如IPVS）与L7（如NGINX, Envoy）负载均衡策略的优劣。介绍服务网格如何将可观测性（Metrics, Tracing）、安全（mTLS）和流量控制能力从应用代码中解耦出来，实现基础设施的标准化管理。 4. 可靠性工程与混沌工程（Chaos Engineering）： 探讨如何量化系统故障的成本，设计合理的超时、重试和熔断机制。引入混沌工程的概念，指导团队如何在受控环境中主动注入故障，以验证系统的真实弹性边界。 本书的独特价值 《计算思维与高效编程实践》的编写风格注重理论的严谨性与实践的可操作性的完美结合。书中所有涉及底层原理的描述，都配有清晰的数学推导或硬件模型支撑；所有架构模式的介绍，都辅以成熟系统的实际案例分析。本书旨在将读者从“API用户”提升为“系统设计者”，使您在面对性能瓶颈、扩展挑战或新技术的选型时，能够基于深厚的计算科学背景做出最明智的决策。 阅读本书，您将掌握的不仅仅是工具链的使用，更是对现代计算世界底层规则的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者对“实践”的重视程度。书中不仅有理论阐述，还穿插了大量的代码示例和应用场景的讨论。这让我感觉自己不仅仅是在“看”书，更像是在“做”项目。作者似乎非常懂得读者的需求，他不会只停留在理论层面，而是会告诉我，这个算法在实际的文本分类、情感分析任务中是如何发挥作用的。我尝试着根据书中的指导，搭建了自己的一个小型的文本处理流程，效果立竿见影，那种成就感是看其他纯理论书籍无法比拟的。这种理论与实践紧密结合的编排方式，极大地提升了我的学习效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我最先关注的是它的章节目录。我发现它的内容组织非常有条理，从基础的文本表示方法讲起，逐步深入到更复杂的模型和算法。我特别喜欢它处理一些经典算法的方式，比如TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）的介绍，作者用了非常生动的例子来解释这些概念，而不是干巴巴地堆砌公式。这对我这种非科班出身、但对NLP有浓厚兴趣的人来说，简直是福音。我记得我当时花了整整一个下午，就沉浸在对这些基础概念的理解中，感觉自己对语言背后的结构有了更深层次的认识。这本书的行文流畅自然，完全没有那种晦涩难懂的感觉，读起来就像是在和一个经验丰富的导师对话一样。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的感觉是“厚重而不失灵动”。它在保证专业性的同时，非常注重读者的阅读体验。书中对于一些前沿技术的讨论虽然点到为止，但足以引发读者进一步探索的兴趣。比如它对一些最新模型演进的简要介绍，让我意识到NLP领域的发展速度之快，同时也为我指明了后续学习的方向。我个人认为，无论是初入NLP领域的学生，还是希望系统梳理知识体系的工程师，这本书都是一本非常值得推荐的工具书。它不仅仅是一本教会你“怎么做”的书，更是一本帮你理解“为什么这么做”的书，这才是它最宝贵的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调配上清晰的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我当时在书店里转悠，一眼就被它吸引了过去。书名本身也很有意思，“文本上的算法”，听起来就有一种将抽象的数学和逻辑应用到具体文字处理上的感觉，让人充满期待。我立刻翻开了扉页，想看看作者的介绍，但其实我更在意的是这本书的内容编排和内容的深度。我当时犹豫了一下，毕竟市面上关于自然语言处理（NLP）的书籍已经很多了，但这本书的排版和语言风格给我的感觉是既专业又不失亲和力，不像有些教科书那样死板。我当时在想，如果这本书真的能做到“深入浅出”，那就太棒了，希望能真正帮我打下一个扎实的基础，而不是只停留在表面的概念介绍上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配图和图表设计也相当出色，这一点非常加分。很多算法的流程图都画得非常直观，一下子就能让人明白数据是如何流转和处理的。特别是讲到一些复杂的神经网络结构时，作者没有直接丢出一个复杂的模型图，而是通过层层递进的方式，引导读者逐步构建起对整个架构的理解。我当时对照着书中的图示，自己也在草稿纸上画了几遍，很快就掌握了其中的精髓。这种“可视化”的教学方式，极大地降低了学习的门槛，让我觉得原来那些高深的机器学习模型并没有想象中那么遥不可及。对于想要动手实践的读者来说，这本书提供的思路和框架是非常宝贵的参考。