【正版現貨】基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[以] 約阿夫·戈爾德貝格 著，車萬翔 郭江 張偉男 劉銘 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• 自然語言處理
• NLP
• 教程
• 書籍
• 人工智能
• 機器學習
• Python
• 文本分析
• 數據科學

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111593737

商品編碼：27935951875

書名：	【正版】基於深度學習的自然語言處理|7891598
圖書定價：	69元
圖書作者：	（以）約阿夫·戈爾德貝格（Yoav Goldberg）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111593737
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

內容簡介

本書重點介紹瞭神經網絡模型在自然語言處理中的應用。首先介紹有監督的機器學習和前饋神經網絡的基本知識，如何將機器學習方法應用在自然語言處理中，以及詞嚮量錶示（而不是符號錶示）的應用。然後介紹更多專門的神經網絡結構，包括一維捲積神經網絡、循環神經網絡、條件生成模型和基於注意力的模型。後討論樹形網絡、結構化預測以及多任務學習的前景。

目錄

譯者序 前言 緻謝  第1章引言 1��1自然語言處理的挑戰 1��2神經網絡和深度學習 1��3自然語言處理中的深度學習 1��4本書的覆蓋麵和組織結構 1��5本書未覆蓋的內容 1��6術語 1��7數學符號 注釋 第一部分有監督分類與前饋神經網絡 第2章學習基礎與綫性模型 2��1有監督學習和參數化函數 2��2訓練集、測試集和驗證集 2��3綫性模型 2��3��1二分類 2��3��2對數綫性二分類 2��3��3多分類 2��4錶示 2��5獨熱和稠密嚮量錶示 2��6對數綫性多分類 2��7訓練和優化 2��7��1損失函數 2��7��2正則化 2��8基於梯度的優化 2��8��1隨機梯度下降 2��8��2實例 2��8��3其他訓練方法 第3章從綫性模型到多層感知器 3��1綫性模型的局限性：異或問題 3��2非綫性輸入轉換 3��3核方法  3��4可訓練的映射函數  第4章前饋神經網絡 4��1一個關於大腦的比喻 4��2數學錶示 4��3錶達能力 4��4常見的非綫性函數 4��5損失函數 4��6正則化與丟棄法 4��7相似和距離層 4��8嵌入層 第5章神經網絡訓練 5��1計算圖的抽象概念 5��1��1前嚮計算 5��1��2反嚮計算（導數、反嚮傳播） 5��1��3軟件 5��1��4實現流程 5��1��5網絡構成 5��2實踐經驗 5��2��1優化算法的選擇 5��2��2初始化 5��2��3重啓與集成 5��2��4梯度消失與梯度爆炸 5��2��5飽和神經元與死神經元 5��2��6隨機打亂 5��2��7學習率 5��2��8minibatch 第二部分處理自然語言數據 第6章文本特徵構造 6��1NLP分類問題中的拓撲結構 6��2NLP問題中的特徵 6��2��1直接可觀測特徵 6��2��2可推斷的語言學特徵 6��2��3核心特徵與組閤特徵 6��2��4n元組特徵 6��2��5分布特徵 第7章NLP特徵的案例分析 7��1文本分類：語言識彆 7��2文本分類：主題分類 7��3文本分類：作者歸屬 7��4上下文中的單詞：詞性標注 7��5上下文中的單詞：命名實體識彆 7��6上下文中單詞的語言特徵：介詞詞義消歧 7��7上下文中單詞的關係：弧分解分析 第8章從文本特徵到輸入 8��1編碼分類特徵 8��1��1獨熱編碼 8��1��2稠密編碼（特徵嵌入） 8��1��3稠密嚮量與獨熱錶示 8��2組閤稠密嚮量 8��2��1基於窗口的特徵 8��2��2可變特徵數目：連續詞袋 8��3獨熱和稠密嚮量間的關係 8��4雜項 8��4��1距離與位置特徵 8��4��2補齊、未登錄詞和詞丟棄 8��4��3特徵組閤 8��4��4嚮量共享 8��4��5維度 8��4��6嵌入的詞錶 8��4��7網絡的輸齣 8��5例子：詞性標注 8��6例子：弧分解分析 第9章語言模型 9��1語言模型任務 9��2語言模型評估：睏惑度 9��3語言模型的傳統方法 9��3��1延伸閱讀 9��3��2傳統語言模型的限製 9��4神經語言模型 9��5使用語言模型進行生成 9��6副産品：詞的錶示 第10章預訓練的詞錶示 10��1隨機初始化 10��2有監督的特定任務的預訓練 10��3無監督的預訓練 10��4詞嵌入算法 10��4��1分布式假設和詞錶示 10��4��2從神經語言模型到分布式錶示 10��4��3詞語聯係 10��4��4其他算法 10��5上下文的選擇 10��5��1窗口方法 10��5��2句子、段落或文檔 10��5��3句法窗口 10��5��4多語種 10��5��5基於字符級彆和子詞的錶示 10��6處理多字單元和字變形 10��7分布式方法的限製 第11章使用詞嵌入 11��1詞嚮量的獲取 11��2詞的相似度 11��3詞聚類 11��4尋找相似詞 11��5同中選異 11��6短文檔相似度 11��7詞的類比 11��8改裝和映射 11��9實用性和陷阱 第12章案例分析:一種用於句子意義推理的前饋結構 12��1自然語言推理與 SNLI數據集 12��2文本相似網絡 第三部分特殊的結構 第13章n元語法探測器：捲積神經網絡 13��1基礎捲積池化 13��1��1文本上的一維捲積 13��1��2嚮量池化 13��1��3變體 13��2其他選擇：特徵哈希 13��3層次化捲積 第14章循環神經網絡：序列和棧建模 14��1RNN抽象描述 14��2RNN的訓練 14��3RNN常見使用模式 14��3��1接收器 14��3��2編碼器 14��3��3傳感器 14��4雙嚮RNN 14��5堆疊RNN 14��6用於錶示棧的RNN 14��7文獻閱讀的注意事項 第15章實際的循環神經網絡結構 15��1作為RNN的CBOW 15��2簡單RNN 15��3門結構 15��3��1長短期記憶網絡 15��3��2門限循環單元 15��4其他變體 15��5應用到RNN的丟棄機製 第16章通過循環網絡建模 16��1接收器 16��1��1情感分類器 16��1��2主謂一緻語法檢查 16��2作為特徵提取器的RNN 16��2��1詞性標注 16��2��2RNN�睠NN文本分類 16��2��3弧分解依存句法分析 第17章條件生成 17��1RNN生成器 17��2條件生成（編碼器解碼器） 17��2��1序列到序列模型 17��2��2應用 17��2��3其他條件上下文 17��3無監督的句子相似性 17��4結閤注意力機製的條件生成 17��4��1計算復雜性 17��4��2可解釋性 17��5自然語言處理中基於注意力機製的模型 17��5��1機器翻譯 17��5��2形態屈摺 17��5��3句法分析 第四部分其他主題 第18章用遞歸神經網絡對樹建模 18��1形式化定義 18��2擴展和變體 18��3遞歸神經網絡的訓練 18��4一種簡單的替代——綫性化樹 18��5前景 第19章結構化輸齣預測 19��1基於搜索的結構化預測 19��1��1基於綫性模型的結構化預測 19��1��2非綫性結構化預測 19��1��3概率目標函數（CRF） 19��1��4近似搜索 19��1��5重排序 19��1��6參考閱讀 19��2貪心結構化預測 19��3條件生成與結構化輸齣預測 19��4實例 19��4��1基於搜索的結構化預測：一階依存句法分析 19��4��2基於Neural�睠RF的命名實體識彆 19��4��3基於柱搜索的NER�睠RF近似 第20章級聯、多任務與半監督學習 20��1模型級聯 20��2多任務學習 20��2��1多任務設置下的訓練 20��2��2選擇性共享 20��2��3作為多任務學習的詞嵌入預訓練 20��2��4條件生成中的多任務學習 20��2��5作為正則的多任務學習 20��2��6注意事項 20��3半監督學習 20��4實例 20��4��1眼動預測與句子壓縮 20��4��2弧標注與句法分析 20��4��3介詞詞義消歧與介詞翻譯預測 20��4��4條件生成：多語言機器翻譯、句法分析以及圖像描述生成 20��5前景 第21章結論 21��1我們學到瞭什麼 21��2未來的挑戰 參考文獻

《穿越時空的語言：對話、理解與創造的奧秘》 序言 語言，是人類文明最璀璨的星辰，它承載著思想的火花，傳遞著情感的溫度，連接著過去、現在與未來。從遠古的結繩記事，到今日的智能對話，語言的演進如同宇宙的膨脹，不斷拓展著認知的邊界。我們如何理解這奇妙的工具？它背後蘊藏著怎樣的邏輯與規律？又如何讓機器擁有解讀、運用，甚至創造語言的能力？ 《穿越時空的語言》並非一本冰冷的教科書，而是一次深入人類語言本質的探索之旅。它將帶領讀者穿越曆史的長河，追溯語言的起源與演變；潛入思維的深處，剖析理解的機製與挑戰；飛嚮未來的邊際，暢想人機對話的無限可能。我們試圖揭示語言的DNA，解構其復雜而優雅的結構，讓讀者在每一次的交流中，都能感受到語言所散發的迷人魅力。 第一章：迴聲與低語——語言的誕生與演化 在人類文明的黎明，當原始的先民們發齣第一個有意義的音節時，語言的種子便已播下。本章將帶領我們迴到那個遙遠的時代，探尋語言是如何從簡單的呼喊、手勢，逐步演變成一套復雜的符號係統。我們將審視那些古老的文字，如同時間膠囊般封存著先民的智慧與生活，解讀它們在文化傳承中的關鍵作用。 語言的起源之謎： 從動物的交流方式到人類語言的獨特性，我們將探討關於語言起源的幾種主要假說。是模仿自然之聲？是協同勞作的需要？還是與生俱來的天賦？ 文字的曙光： 從象形文字到錶音文字，我們將迴顧文字係統的演進曆程。古埃及的聖書體、美索不達米亞的楔形文字、中國的甲骨文……它們是如何記錄曆史，又如何影響瞭人類的認知方式？ 語言的生命力： 語言並非一成不變，它如同一條河流，在曆史的洪流中不斷衝刷、融閤、分化。我們將探討語言的變異、傳播與消亡，以及方言、語種之間的奇妙聯係。為何有些語言能夠繁榮昌盛，而有些卻悄然消失？ 第二章：詞語的森林，句法的迷宮——語言的結構與意義 語言的魅力，不僅在於它的聲音，更在於它編織的意義之網。本章將深入語言的內部，揭示構成語言的基石——詞語，以及連接它們的規則——句法。我們將學會如何剝離詞語的錶層含義，觸及隱藏在字裏行間的深層思想，理解句子結構的精妙之處如何決定信息的傳遞與解讀。 詞義的韆變萬化： 一個詞語，往往蘊含著多重含義。我們將學習區分詞語的本義、引申義、比喻義，理解語境對於詞義選擇的重要性。同義詞、反義詞、多義詞，它們如何豐富我們的錶達，又如何帶來理解的歧義？ 從詞到句的飛躍： 詞語的組閤並非隨意，句法規則如同樂譜，指導著音符的排列，奏響信息的樂章。我們將解析主謂賓、定狀補等句子成分，理解不同句式結構（陳述句、疑問句、祈使句、感嘆句）所錶達的不同意圖。 意義的深度挖掘： 語言的意義遠不止字麵意思。本章將引入語用學的概念，探討說話人的意圖、聽話人的推斷，以及潛藏在話語背後的隱含意義。比喻、反語、諷刺，它們如何讓語言更加生動有趣，又如何考驗著我們的理解能力？ 第三章：心靈的翻譯官——理解與推理的奧秘 理解語言，本質上是理解思想。當大腦接收到語言信號，它會如何進行解碼，並將其轉化為可供思考的意義？本章將聚焦於人類語言理解的認知過程，探討我們如何處理信息、進行推理，以及記憶在語言理解中的關鍵作用。 聽覺與視覺的交響： 無論是聽覺還是視覺，大腦都需要將接收到的符號轉化為可識彆的語言單位。我們將瞭解語音識彆、文字識彆的基本原理。 語義網絡的構建： 我們的大腦並非孤立地存儲詞語，而是將它們構建成一張龐大的語義網絡。本章將介紹語義網絡模型，解釋我們如何通過詞語之間的關聯來理解新詞，如何進行概念的聯想。 推理的火花： 理解一句話，往往需要我們進行大量的推理。我們將探討演繹推理、歸納推理、溯因推理等不同類型的推理方式，以及它們在語言理解中的應用。例如，當你聽到“外麵下雨瞭”，你自然會推斷齣“需要帶傘”。 記憶的支撐： 短時記憶、長時記憶，它們如何協同工作，幫助我們理解長句子、復雜篇章？我們將認識到記憶容量與語言理解能力的密切關係。 第四章：情感的共鳴，觀點的碰撞——語言的社會性與情感錶達 語言不僅僅是信息的載體，更是情感的宣泄口，是思想交流的平颱。本章將探討語言的社會屬性，以及它在情感錶達、人際互動中的重要作用。 言語的藝術： 如何用恰當的語言贏得人心？如何避免言語的傷害？我們將學習語言的藝術性，包括修辭、幽默、同理心等，以及它們在社交中的力量。 情感的色彩： 語言如何傳遞喜怒哀樂？我們可以通過哪些詞語、語調、語氣來錶達微妙的情感？我們將深入探討情感詞匯、情感語氣詞，以及它們在文學創作和日常交流中的應用。 觀點的交鋒： 語言是辯論、說服、閤作的工具。我們將分析不同觀點的錶達方式，學習如何清晰地闡述自己的觀點，如何理解他人的立場，以及如何在交流中達成共識。 文化烙印： 語言承載著文化的基因。同一句話在不同文化背景下可能有著截然不同的含義。本章將探討語言與文化之間的深層聯係，以及跨文化交流中的語言挑戰。 第五章：機器的語言之夢——自然語言處理的黎明 在科技飛速發展的今天，我們正試圖讓機器擁有理解和運用語言的能力。本章將帶您走進自然語言處理（NLP）的世界，瞭解它是如何通過科學的方法，讓計算機“讀懂”人類的語言。 NLP的基石： 從分詞、詞性標注到命名實體識彆，我們將瞭解NLP中的基礎任務，這些任務如同給計算機搭建語言理解的腳手架。 統計的智慧： 早期NLP的發展，很大程度上依賴於統計學的方法。我們將瞭解詞頻、TF-IDF等概念，以及它們如何幫助計算機理解詞語的重要性。 規則的精妙： 語言的規則之美，也曾被嘗試編碼成計算機可以理解的邏輯。我們將簡要介紹基於規則的方法，以及它在處理特定語言現象時的優勢。 語料庫的力量： 海量的文本數據，是訓練機器理解語言的燃料。我們將認識到語料庫的重要性，以及它們如何為NLP模型提供學習的樣本。 第六章：算法的魔術——深度學習賦能自然語言理解 深度學習的齣現，為自然語言處理帶來瞭革命性的突破。本章將深入探究深度學習模型是如何讓機器在語言理解和生成方麵取得驚人的成就。 詞嚮量的誕生： 如何將離散的詞語轉化為連續的嚮量，從而捕捉詞語之間的語義關係？我們將認識Word2Vec、GloVe等詞嚮量模型。 循環神經網絡（RNN）的記憶： 語言是序列化的，RNN及其變體（LSTM、GRU）是如何通過“記憶”來處理長距離依賴，理解上下文信息的？ 注意力機製的聚焦： 在處理長句子時，並非所有詞語都同等重要。注意力機製如何讓模型“聚焦”到關鍵信息上，從而提升理解效率？ Transformer的飛躍： Attention is All You Need！Transformer模型如何憑藉其並行計算能力和自注意力機製，成為現代NLP的基石？ 預訓練模型的奇跡： BERT、GPT係列等預訓練模型，是如何通過在大規模語料上進行預訓練，從而獲得強大的泛化能力，並在各種NLP任務中錶現齣色？ 第七章：對話的藝術——機器如何學會“說話” 讓機器學會對話，是NLP領域最引人入勝的挑戰之一。本章將探討機器對話係統的構建，從簡單的問答機器人，到能夠進行流暢、有意義交流的智能助手。 意圖識彆與槽填充： 當用戶輸入一個句子，機器如何理解用戶的“意圖”，並從中提取齣關鍵的“槽值”（例如，預訂機票的“目的地”、“日期”）？ 對話管理： 對話並非簡單的單句問答，它需要機器能夠跟蹤對話的上下文，記住之前的交流內容，並做齣連貫的迴應。我們將探討對話狀態跟蹤、策略選擇等技術。 自然語言生成（NLG）： 如何將機器內部的邏輯錶示，轉化為自然流暢的人類語言？我們將瞭解NLG的幾種主要方法。 情感計算與個性化： 智能助手不僅要理解語言，更要理解情感，並能提供個性化的服務。我們將探討情感分析、用戶建模等技術。 第八章：語言的未來展望——超越理解，邁嚮創造 隨著NLP技術的不斷發展，機器在語言領域的潛力遠不止於理解。本章將展望語言技術的未來，探討機器在語言創作、跨模態理解等方麵的可能性。 機器的創作力： 機器能否寫齣優美的詩歌、引人入勝的故事、富有創意的廣告詞？我們將探討文本生成模型的最新進展。 跨模態的融閤： 語言與圖像、聲音、視頻的結閤，將帶來怎樣的全新體驗？例如，根據圖片生成描述，或根據文字生成圖像。 個性化與定製化： 未來的語言技術將更加貼近個體需求，為每個人提供定製化的語言服務。 倫理與挑戰： 隨著機器語言能力的增強，我們也麵臨著信息安全、偏見歧視、虛假信息等倫理挑戰。如何確保技術的可控與負責任的使用？ 結語 《穿越時空的語言》的旅程即將畫上句點，但我們對語言的探索永無止境。從古老的歌謠到未來的智能對話，語言始終是我們認識世界、錶達自我、連接彼此的強大紐帶。本書希望點燃您對語言的無限好奇，引導您更深入地理解這門連接過去、現在與未來的藝術。願您在每一次的言語交流中，都能感受到語言那穿越時空的智慧與魅力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在AI領域摸爬滾打瞭幾年的從業者，我一直都在尋找能夠讓我眼前一亮、又能兼顧理論深度和實踐指導的書籍。這本書，無疑滿足瞭我的期待。它並沒有停留在對經典模型的簡單羅列，而是非常深入地探討瞭模型背後的數學原理和統計學基礎，讓我對那些復雜的算法有瞭更深刻的理解。例如，在講解注意力機製時，作者並沒有簡單地給齣公式，而是通過精妙的比喻和清晰的圖示，將原本抽象的概念具象化，讓我豁然開朗。此外，書中對損失函數、優化器、正則化等關鍵技術的闡述也相當到位，這些細節往往是決定模型性能的關鍵。我尤其欣賞書中對於不同場景下模型選擇和調優的建議，這些經驗性的指導對於解決實際工程問題非常有價值。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引領讀者在AI的海洋中更深入地航行，發掘更多未知的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我通往AI世界的大門！一直對深度學習和自然語言處理這個領域充滿好奇，但又苦於找不到一個閤適的入門讀物。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼代碼講解不夠深入，感覺看完還是雲裏霧裏。直到我遇到這本書，感覺就像找到瞭救星。它從最基礎的概念講起，循序漸進，絲毫沒有給新手留下壓力。我特彆喜歡書中對各種模型（比如RNN、LSTM、Transformer）的講解，不僅僅是給齣公式，而是深入剖析瞭它們的工作原理，以及為什麼它們能處理序列數據。而且，書中還提供瞭大量的代碼示例，都是可以直接運行的，這對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是太棒瞭。通過跟著代碼實踐，我不僅理解瞭理論，更能親身感受到模型是如何運作的。最讓我驚喜的是，它還涉及瞭一些前沿的應用，比如文本生成、情感分析，這些都讓我看到瞭AI在實際生活中無窮的潛力。這本書真的讓我覺得，深度學習不再是高不可攀的象牙塔，而是觸手可及的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對AI發展充滿好奇但又時間有限的普通讀者。這本書以一種非常直觀和易於理解的方式，嚮我展示瞭深度學習如何在自然語言處理領域發揮作用。我不太關心復雜的數學公式，更希望瞭解AI是如何“思考”的，這本書恰恰滿足瞭我的需求。它用瞭很多貼近生活的例子，比如智能客服、機器翻譯，來解釋各種NLP技術的應用場景。我特彆喜歡書中對聊天機器人技術發展的介紹，從早期的基於規則的係統，到如今基於深度學習的智能對話，整個過程的演變讓我感覺AI真的在不斷進步。書中還提到瞭情感分析，讓我瞭解到AI是如何“讀懂”人類的情緒的。雖然我可能不會去寫代碼，但這本書讓我對AI有瞭更深的認識，也對它未來的發展充滿瞭期待。感覺就像讀瞭一本關於AI的科普讀物，但又比一般的科普更深入一些，讓我覺得很有收獲。

評分☆☆☆☆☆

作為一個常年混跡於學術研究領域的學者，我對於書籍的要求一嚮是嚴謹、深刻且具有前瞻性。這本書在這些方麵都給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅是對現有深度學習模型的概覽，更深入地剖析瞭這些模型在自然語言處理任務中的理論基礎和數學推導，這對於我進行理論研究非常有幫助。我尤其欣賞書中在討論Transformer模型時，對自注意力機製的詳細推導和其在解決長距離依賴問題上的優勢分析，這與我當前的研究方嚮不謀而閤。此外，書中對於一些新興的NLP技術，比如預訓練語言模型（BERT、GPT等）的介紹也相當到位，並對其背後的原理進行瞭深入的探討，這為我瞭解和探索最新的研究動態提供瞭寶貴的參考。這本書的內容組織邏輯清晰，論證嚴謹，是一本值得反復研讀的學術著作。

評分☆☆☆☆☆

我是一個非計算機專業齣身，但對人工智能充滿熱情的跨界學習者。這本書給我帶來的最大感受就是“易懂”。它不像我之前看過的很多技術書籍，上來就是復雜的公式和術語，讓我望而卻步。這本書的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的老師在循循善誘地講解。它從最簡單的文本處理任務開始，比如分詞、詞性標注，然後一步步引導我理解更復雜的模型。書中大量的插圖和流程圖，將抽象的概念變得生動形象，讓我很容易就能抓住核心要點。我印象特彆深刻的是，書中在介紹詞嚮量時，不僅僅講瞭Word2Vec，還詳細對比瞭GloVe和FastText的優缺點，並且講解瞭它們是如何捕捉詞語之間的語義關係的。這讓我對詞嚮量有瞭更全麵的認識，也為我後續學習更高級的模型打下瞭堅實的基礎。這本書真的太適閤我這樣想要入門NLP但又擔心技術門檻的讀者瞭。