正版包郵 文本上的算法 深入淺齣自然語言處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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路彥雄 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 算法
• 文本分析
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 數據科學
• 人工智能
• 計算語言學

店鋪： 文舟圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475879

商品編碼：27661888384

包裝：平裝

齣版時間：2018-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	文本上的算法 深入淺齣自然語言處理	作者	路彥雄
定價	69.00元	齣版社	人民郵電齣版社
ISBN	9787115475879	齣版日期	2018-02-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

《文本上的算法 深入淺齣自然語言處理》結閤-作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動形象的方式深入淺齣地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。本書拋棄掉繁瑣的證明，提取齣算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必需的知識和技能。本書主要分兩大部分。第 一部分是理論篇，包含前3章內容，主要介紹一些基礎的數學知識、*優化理論知識和一些機器學習的相關知識。第 二部分是應用篇，包含第4章到第8章，分彆針對計算性能、文本處理的術語、相似度計算、搜索引擎、推薦係統、自然語言處理和對話係統等主題展開介紹和討論。本書適閤從事自然語言處理相關研究和工作的讀者參考，尤其適閤想要瞭解和掌握機器學習或者自然語言處理技術的讀者閱讀。

作者簡介

路彥雄，西安電子科技大學碩士畢業，從事自然語言處理和機器學習相關工作多年，具有豐富經驗。曾任微信小微機器人技術負責人，現任微信整閤搜索算法組組長。

目錄

編輯推薦

自然語言處理是研究人機之間用自然語言通信的理論和方法，是人工智能領域的一個重要分支，有著非常廣泛的應用空間。本書結閤 作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動形象的方式深入淺齣地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。本書拋棄繁瑣的證明，提取齣算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必*備的知識和技能。通過本書，你將學習和理解：★ 概率論、信息論、貝葉斯法則等基礎知識；★ *優化問題、*大似然估計以及梯度下降法；★ 機器學習和深度學習的熱門話題；★ 程序優化的方法；★ PageRank和相似度計算的原理；★ 搜索引擎的原理、架構和核心模塊；★ 各種推薦算法的原理和工作機製；★ 自然語言處理和對話係統等技術難題。

文摘

序言

好的，這是一本涵蓋瞭計算機科學核心領域，但與您提到的那本特定的算法與自然語言處理書籍內容完全無關的圖書簡介。 --- 圖書名稱：《計算思維與高效編程實踐：從底層原理到前沿架構》 圖書簡介 在這個信息爆炸、算力驅動的數字時代，軟件已成為連接世界的基礎設施。然而，構建健壯、高效且可擴展的係統，需要的不僅僅是熟練使用框架和庫，更深層次的在於對計算本質的深刻理解和對工程實踐的嚴謹態度。《計算思維與高效編程實踐：從底層原理到前沿架構》正是為尋求突破技術瓶頸、渴望構建下一代復雜係統的開發者、架構師和計算機科學專業人士量身打造的深度指南。 本書摒棄瞭對單一編程語言特性的淺嘗輒止，轉而聚焦於驅動所有現代軟件運作的通用計算原理、係統級優化技巧和架構設計哲學。我們的目標是培養讀者超越“如何做”的技術棧思維，深入理解“為什麼這樣工作”的底層機製。 第一部分：計算的基石——深入理解硬件與底層機製 本部分將讀者從抽象的應用程序層剝離，引導至計算機科學最核心的硬件-軟件交互層麵。理解這些基礎，是實現任何高級性能優化的前提。 1. 現代處理器架構與內存層次結構透視： 我們將詳細剖析亂序執行（Out-of-Order Execution）、分支預測、超綫程技術如何影響代碼的實際執行速度。重點講解CPU緩存（L1/L2/L3）的工作機製、緩存行填充、僞共享（False Sharing）等問題，並提供具體的C/C++或Rust代碼示例，演示如何通過數據布局優化（如結構體成員重排、數組的行主序遍曆）來實現數量級的性能提升。 2. 操作係統內核的視角： 探討進程與綫程模型、上下文切換的開銷、I/O調度的原理。尤其深入研究異步（Async/Await）模型背後的協作式多任務與搶占式多任務的區彆，揭示Reactor模式和Proactor模式在不同負載場景下的適用性，並分析零拷貝（Zero-Copy）技術如何減少數據在內核態與用戶態之間的不必要遷移。 3. 編譯器優化與二進製生成： 深入瞭解靜態鏈接與動態鏈接的工作流程，解釋Link-Time Optimization (LTO) 的原理。我們將分析常見的編譯器警告和優化級彆（如`-O3`）對生成代碼的影響，並教授如何使用匯編工具（如`objdump`或特定平颱的反匯編器）來驗證高層代碼優化後的實際效果。 第二部分：高效算法與數據結構的高階應用 本部分超越瞭標準教科書中的基礎介紹，專注於在受限資源環境下實現最優解，以及應對大數據集的挑戰。 1. 極端約束下的數據結構選擇： 討論B樹變體（如B+樹、LSM樹）在持久化存儲中的應用與權衡。著重分析布隆過濾器（Bloom Filter）和Cuckoo Filter在空間效率和誤報率控製上的精妙設計，並探討HyperLogLog在基數估計中的數學基礎。 2. 近綫性時間復雜度的搜索與排序： 探討如何利用特定硬件特性（如SIMD指令集）加速搜索過程，以及在分布式環境中應用閤並排序（Merge Sort）的並行化策略。介紹快速查找錶（Lookup Tables）在高頻場景下的緩存友好性設計。 3. 內存訪問模式與緩存友好性： 算法的復雜度不僅體現在$O(n)$的數學上，更體現在實際的CPU周期消耗。本章通過矩陣乘法、圖遍曆等經典問題，係統展示如何通過數據局部性（Temporal and Spatial Locality）來最大化緩存命中率，實現“算法復雜度理論值不變，實際運行時間大幅下降”的效果。 第三部分：構建可擴展的分布式與雲原生係統架構 現代應用必然需要跨越單機限製，本部分聚焦於構建高可用、高吞吐的係統架構。 1. 分布式一緻性協議的實戰： 詳細解析Raft和Paxos協議的核心邏輯，不僅停留在概念層麵，更通過模擬選主、日誌復製的流程，幫助讀者理解在網絡分區、節點失效情況下的狀態機復製保證。 2. 消息隊列與事件驅動架構（EDA）： 深入探討Kafka、RabbitMQ等係統的內部設計，包括分區策略、副本同步機製以及冪等性保障。重點分析如何設計健壯的事件處理流程，避免“幽靈消息”和重復處理問題。 3. 負載均衡與服務網格（Service Mesh）： 比較L4（如IPVS）與L7（如NGINX, Envoy）負載均衡策略的優劣。介紹服務網格如何將可觀測性（Metrics, Tracing）、安全（mTLS）和流量控製能力從應用代碼中解耦齣來，實現基礎設施的標準化管理。 4. 可靠性工程與混沌工程（Chaos Engineering）： 探討如何量化係統故障的成本，設計閤理的超時、重試和熔斷機製。引入混沌工程的概念，指導團隊如何在受控環境中主動注入故障，以驗證係統的真實彈性邊界。 本書的獨特價值 《計算思維與高效編程實踐》的編寫風格注重理論的嚴謹性與實踐的可操作性的完美結閤。書中所有涉及底層原理的描述，都配有清晰的數學推導或硬件模型支撐；所有架構模式的介紹，都輔以成熟係統的實際案例分析。本書旨在將讀者從“API用戶”提升為“係統設計者”，使您在麵對性能瓶頸、擴展挑戰或新技術的選型時，能夠基於深厚的計算科學背景做齣最明智的決策。 閱讀本書，您將掌握的不僅僅是工具鏈的使用，更是對現代計算世界底層規則的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我最先關注的是它的章節目錄。我發現它的內容組織非常有條理，從基礎的文本錶示方法講起，逐步深入到更復雜的模型和算法。我特彆喜歡它處理一些經典算法的方式，比如TF-IDF、詞嵌入（Word Embeddings）的介紹，作者用瞭非常生動的例子來解釋這些概念，而不是乾巴巴地堆砌公式。這對我這種非科班齣身、但對NLP有濃厚興趣的人來說，簡直是福音。我記得我當時花瞭整整一個下午，就沉浸在對這些基礎概念的理解中，感覺自己對語言背後的結構有瞭更深層次的認識。這本書的行文流暢自然，完全沒有那種晦澀難懂的感覺，讀起來就像是在和一個經驗豐富的導師對話一樣。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我最大的感受是作者對“實踐”的重視程度。書中不僅有理論闡述，還穿插瞭大量的代碼示例和應用場景的討論。這讓我感覺自己不僅僅是在“看”書，更像是在“做”項目。作者似乎非常懂得讀者的需求，他不會隻停留在理論層麵，而是會告訴我，這個算法在實際的文本分類、情感分析任務中是如何發揮作用的。我嘗試著根據書中的指導，搭建瞭自己的一個小型的文本處理流程，效果立竿見影，那種成就感是看其他純理論書籍無法比擬的。這種理論與實踐緊密結閤的編排方式，極大地提升瞭我的學習效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書給我的感覺是“厚重而不失靈動”。它在保證專業性的同時，非常注重讀者的閱讀體驗。書中對於一些前沿技術的討論雖然點到為止，但足以引發讀者進一步探索的興趣。比如它對一些最新模型演進的簡要介紹，讓我意識到NLP領域的發展速度之快，同時也為我指明瞭後續學習的方嚮。我個人認為，無論是初入NLP領域的學生，還是希望係統梳理知識體係的工程師，這本書都是一本非常值得推薦的工具書。它不僅僅是一本教會你“怎麼做”的書，更是一本幫你理解“為什麼這麼做”的書，這纔是它最寶貴的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常吸引人，那種深邃的藍色調配上清晰的白色字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我當時在書店裏轉悠，一眼就被它吸引瞭過去。書名本身也很有意思，“文本上的算法”，聽起來就有一種將抽象的數學和邏輯應用到具體文字處理上的感覺，讓人充滿期待。我立刻翻開瞭扉頁，想看看作者的介紹，但其實我更在意的是這本書的內容編排和內容的深度。我當時猶豫瞭一下，畢竟市麵上關於自然語言處理（NLP）的書籍已經很多瞭，但這本書的排版和語言風格給我的感覺是既專業又不失親和力，不像有些教科書那樣死闆。我當時在想，如果這本書真的能做到“深入淺齣”，那就太棒瞭，希望能真正幫我打下一個紮實的基礎，而不是隻停留在錶麵的概念介紹上。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配圖和圖錶設計也相當齣色，這一點非常加分。很多算法的流程圖都畫得非常直觀，一下子就能讓人明白數據是如何流轉和處理的。特彆是講到一些復雜的神經網絡結構時，作者沒有直接丟齣一個復雜的模型圖，而是通過層層遞進的方式，引導讀者逐步構建起對整個架構的理解。我當時對照著書中的圖示，自己也在草稿紙上畫瞭幾遍，很快就掌握瞭其中的精髓。這種“可視化”的教學方式，極大地降低瞭學習的門檻，讓我覺得原來那些高深的機器學習模型並沒有想象中那麼遙不可及。對於想要動手實踐的讀者來說，這本書提供的思路和框架是非常寶貴的參考。