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[以] 约阿夫·戈尔德贝格 著，车万翔 郭江 张伟男 刘铭 译

图书标签:

• 深度学习
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出版社： 机械工业

ISBN：9787111593737

商品编码：27971668472

书   名:	基于深度学习的自然语言处理
图书定价:	69元
作 者:	（以）约阿夫·戈尔德贝格（Yoav Goldberg）
出 版 社:	机械工业出版社
出版日期:	2018-05-01
ISBN 号:	9787111593737
开   本:	16开
页   数:	0
版   次:	1-1

本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。最后讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。

译者序
前言
致谢 
第1章引言
1��1自然语言处理的挑战
1��2神经网络和深度学习
1��3自然语言处理中的深度学习
1��4本书的覆盖面和组织结构
1��5本书未覆盖的内容
1��6术语
1��7数学符号
注释
第一部分有监督分类与前馈神经网络
第2章学习基础与线性模型
2��1有监督学习和参数化函数
2��2训练集、测试集和验证集
2��3线性模型
2��3��1二分类
2��3��2对数线性二分类
2��3��3多分类
2��4表示
2��5独热和稠密向量表示
2��6对数线性多分类
2��7训练和最优化
2��7��1损失函数
2��7��2正则化
2��8基于梯度的最优化
2��8��1随机梯度下降
2��8��2实例
2��8��3其他训练方法
第3章从线性模型到多层感知器
3��1线性模型的局限性：异或问题
3��2非线性输入转换
3��3核方法 
3��4可训练的映射函数 
第4章前馈神经网络
4��1一个关于大脑的比喻
4��2数学表示
4��3表达能力
4��4常见的非线性函数
4��5损失函数
4��6正则化与丢弃法
4��7相似和距离层
4��8嵌入层
第5章神经网络训练
5��1计算图的抽象概念
5��1��1前向计算
5��1��2反向计算（导数、反向传播）
5��1��3软件
5��1��4实现流程
5��1��5网络构成
5��2实践经验
5��2��1优化算法的选择
5��2��2初始化
5��2��3重启与集成
5��2��4梯度消失与梯度爆炸
5��2��5饱和神经元与死神经元
5��2��6随机打乱
5��2��7学习率
5��2��8minibatch
第二部分处理自然语言数据
第6章文本特征构造
6��1NLP分类问题中的拓扑结构
6��2NLP问题中的特征
6��2��1直接可观测特征
6��2��2可推断的语言学特征
6��2��3核心特征与组合特征
6��2��4n元组特征
6��2��5分布特征
第7章NLP特征的案例分析
7��1文本分类：语言识别
7��2文本分类：主题分类
7��3文本分类：作者归属
7��4上下文中的单词：词性标注
7��5上下文中的单词：命名实体识别
7��6上下文中单词的语言特征：介词词义消歧
7��7上下文中单词的关系：弧分解分析
第8章从文本特征到输入
8��1编码分类特征
8��1��1独热编码
8��1��2稠密编码（特征嵌入）
8��1��3稠密向量与独热表示
8��2组合稠密向量
8��2��1基于窗口的特征
8��2��2可变特征数目：连续词袋
8��3独热和稠密向量间的关系
8��4杂项
8��4��1距离与位置特征
8��4��2补齐、未登录词和词丢弃
8��4��3特征组合
8��4��4向量共享
8��4��5维度
8��4��6嵌入的词表
8��4��7网络的输出
8��5例子：词性标注
8��6例子：弧分解分析
第9章语言模型
9��1语言模型任务
9��2语言模型评估：困惑度
9��3语言模型的传统方法
9��3��1延伸阅读
9��3��2传统语言模型的限制
9��4神经语言模型
9��5使用语言模型进行生成
9��6副产品：词的表示
第10章预训练的词表示
10��1随机初始化
10��2有监督的特定任务的预训练
10��3无监督的预训练
10��4词嵌入算法
10��4��1分布式假设和词表示
10��4��2从神经语言模型到分布式表示
10��4��3词语联系
10��4��4其他算法
10��5上下文的选择
10��5��1窗口方法
10��5��2句子、段落或文档
10��5��3句法窗口
10��5��4多语种
10��5��5基于字符级别和子词的表示
10��6处理多字单元和字变形
10��7分布式方法的限制
第11章使用词嵌入
11��1词向量的获取
11��2词的相似度
11��3词聚类
11��4寻找相似词
11��5同中选异
11��6短文档相似度
11��7词的类比
11��8改装和映射
11��9实用性和陷阱
第12章案例分析:一种用于句子意义推理的前馈结构
12��1自然语言推理与 SNLI数据集
12��2文本相似网络
第三部分特殊的结构
第13章n元语法探测器：卷积神经网络
13��1基础卷积池化
13��1��1文本上的一维卷积
13��1��2向量池化
13��1��3变体
13��2其他选择：特征哈希
13��3层次化卷积
第14章循环神经网络：序列和栈建模
14��1RNN抽象描述
14��2RNN的训练
14��3RNN常见使用模式
14��3��1接收器
14��3��2编码器
14��3��3传感器
14��4双向RNN
14��5堆叠RNN
14��6用于表示栈的RNN
14��7文献阅读的注意事项
第15章实际的循环神经网络结构
15��1作为RNN的CBOW
15��2简单RNN
15��3门结构
15��3��1长短期记忆网络
15��3��2门限循环单元
15��4其他变体
15��5应用到RNN的丢弃机制
第16章通过循环网络建模
16��1接收器
16��1��1情感分类器
16��1��2主谓一致语法检查
16��2作为特征提取器的RNN
16��2��1词性标注
16��2��2RNN�睠NN文本分类
16��2��3弧分解依存句法分析
第17章条件生成
17��1RNN生成器
17��2条件生成（编码器解码器）
17��2��1序列到序列模型
17��2��2应用
17��2��3其他条件上下文
17��3无监督的句子相似性
17��4结合注意力机制的条件生成
17��4��1计算复杂性
17��4��2可解释性
17��5自然语言处理中基于注意力机制的模型
17��5��1机器翻译
17��5��2形态屈折
17��5��3句法分析
第四部分其他主题
第18章用递归神经网络对树建模
18��1形式化定义
18��2扩展和变体
18��3递归神经网络的训练
18��4一种简单的替代——线性化树
18��5前景
第19章结构化输出预测
19��1基于搜索的结构化预测
19��1��1基于线性模型的结构化预测
19��1��2非线性结构化预测
19��1��3概率目标函数（CRF）
19��1��4近似搜索
19��1��5重排序
19��1��6参考阅读
19��2贪心结构化预测
19��3条件生成与结构化输出预测
19��4实例
19��4��1基于搜索的结构化预测：一阶依存句法分析
19��4��2基于Neural�睠RF的命名实体识别
19��4��3基于柱搜索的NER�睠RF近似
第20章级联、多任务与半监督学习
20��1模型级联
20��2多任务学习
20��2��1多任务设置下的训练
20��2��2选择性共享
20��2��3作为多任务学习的词嵌入预训练
20��2��4条件生成中的多任务学习
20��2��5作为正则的多任务学习
20��2��6注意事项
20��3半监督学习
20��4实例
20��4��1眼动预测与句子压缩
20��4��2弧标注与句法分析
20��4��3介词词义消歧与介词翻译预测
20��4��4条件生成：多语言机器翻译、句法分析以及图像描述生成
20��5前景
第21章结论
21��1我们学到了什么
21��2未来的挑战
参考文献

正版书籍 质量保证

探索智能文本的奥秘：一本关于自然语言处理的入门指南 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的文本信息所包围，从新闻报道、社交媒体到学术论文、技术文档，文字以惊人的速度产生和传播。如何让计算机理解、处理和生成这些自然语言，从而更好地服务于人类，一直是一个充满挑战的研究课题。本书正是应运而生，旨在为广大读者提供一个清晰、系统且深入的自然语言处理（NLP）入门视角。 什么是自然语言处理？ 简单来说，自然语言处理是人工智能领域的一个分支，它致力于让计算机能够像人类一样理解和使用自然语言。这涉及到许多复杂的任务，例如： 文本理解： 让计算机读懂文本的含义，识别其中的实体（人名、地名、组织名等）、关系、意图和情感。 文本生成： 让计算机能够根据指令或数据生成连贯、自然的文本，例如写新闻摘要、回答问题、甚至创作故事。 机器翻译： 将一种语言的文本准确、流畅地翻译成另一种语言。 情感分析： 判断文本所表达的情感倾向，是积极、消极还是中性。 问答系统： 构建能够理解用户提出的问题并从中找到答案的系统。 语音识别与合成： 将人类语音转化为文本，以及将文本转化为人类语音。 这些只是NLP的冰山一角，随着技术的发展，NLP的应用场景还在不断拓展。 为何学习自然语言处理？ 学习NLP不仅能帮助我们更深入地理解人工智能的发展趋势，更能为我们在信息时代开启新的职业道路。以下是一些学习NLP的关键驱动因素： 人工智能的核心能力： NLP被认为是实现真正通用人工智能的关键一步。掌握NLP技术，意味着掌握了让机器与人类进行更自然、更高效沟通的能力。 数据分析与洞察： 在当今世界，绝大多数数据以非结构化的文本形式存在。NLP技术使得我们能够从海量文本数据中提取有价值的信息、发现隐藏的模式、进行市场分析、用户反馈洞察等。 提升工作效率： 许多重复性的文本处理工作，如信息提取、文档分类、内容审核等，都可以通过NLP技术自动化，从而极大地提升工作效率。 创新应用开发： 无论是在线客服机器人、智能推荐系统、内容创作助手，还是教育、医疗、金融等行业的智能化应用，NLP都扮演着至关重要的角色。掌握NLP知识，可以让你站在创新的前沿。 学术研究的广阔天地： NLP领域的研究充满了挑战与机遇，吸引着全球顶尖的科学家和研究者。如果你对语言的本质、智能的奥秘感兴趣，NLP将为你提供一个广阔的舞台。 本书的学习路径与特色 本书的编写旨在为初学者和希望系统梳理NLP知识的读者提供一条清晰的学习路径。我们深知NLP领域知识庞杂，技术更新迅速，因此本书在内容组织上力求做到： 1. 循序渐进，打牢基础： 我们将从最基础的文本预处理技术讲起，包括分词、词性标注、去除停用词等，这些是后续所有NLP任务的基石。然后，我们会逐步介绍文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，以及更现代的词嵌入技术（Word Embeddings），如Word2Vec、GloVe，让你理解计算机如何“认识”词语。 2. 经典模型与现代方法并重： 本书会详细介绍NLP领域的一些经典算法，例如基于统计的语言模型、隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注和命名实体识别中的应用。在此基础上，我们将重点讲解如何利用神经网络来解决NLP问题，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，并深入探讨卷积神经网络（CNN）在文本分类等任务上的优势。 3. 聚焦深度学习在NLP中的革命性应用： 随着深度学习技术的飞速发展，NLP领域迎来了前所未有的突破。本书将花费大量篇幅介绍Transformer模型及其变体（如BERT、GPT系列），这些模型彻底改变了NLP的研究和应用格局。我们将深入剖析其核心思想，如自注意力机制（Self-Attention），以及它们如何在机器翻译、文本生成、问答等任务上取得惊人的成果。 4. 覆盖核心NLP任务： 除了基础的文本处理，本书还将深入探讨NLP的几大核心任务，并结合深度学习模型进行讲解： 文本分类： 如情感分析、新闻分类、垃圾邮件检测。 序列标注： 如命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）。 文本生成： 包括摘要生成、对话生成、故事创作。 机器翻译： 从统计机器翻译到神经机器翻译的演进。 问答系统： 从简单的基于规则的系统到基于深度学习的智能问答。 5. 理论与实践相结合： 我们相信，学习NLP离不开实际的动手实践。本书在讲解理论知识的同时，会穿插相应的代码示例（假定为Python语言，使用主流NLP库），帮助读者理解算法的实现细节，并鼓励读者动手尝试，在实际操作中加深理解。 6. 前沿趋势与未来展望： NLP的发展日新月异，本书的最后部分还将对当前NLP领域的研究热点和未来发展趋势进行探讨，例如大模型的涌现、多模态NLP、可解释性NLP等，帮助读者建立前瞻性的认知。 谁适合阅读本书？ 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 计算机科学、人工智能、数据科学等专业的在校学生： 为他们提供系统性的NLP理论知识和实践指导。 希望转行或提升NLP技能的软件工程师、数据分析师： 帮助他们快速掌握NLP的核心技术，应对实际工作挑战。 对人工智能、自然语言处理感兴趣的初学者： 提供一个易于理解且深入的入门读物。 从事文本相关工作的专业人士： 如内容编辑、市场营销人员、法律文本分析师等，了解NLP技术如何赋能其工作。 研究人员和学者： 为其研究提供扎实的理论基础和新的研究思路。 学习NLP的旅程 掌握NLP并非一日之功，它需要耐心、毅力和持续的学习。本书将是你这段旅程中可靠的向导。我们希望通过本书，你能： 建立对NLP的宏观认知： 理解NLP的核心概念、重要性以及其广泛的应用前景。 掌握NLP的基本技术与常用算法： 能够理解并实现文本预处理、文本表示、经典模型及主流深度学习模型。 熟悉NLP的主要任务与解决方案： 能够为不同的NLP问题选择合适的模型和方法。 激发对NLP领域更深入探索的兴趣： 能够独立思考，进一步学习更前沿的技术和研究方向。 在这个智能时代，理解和驾驭自然语言，将是解锁更多可能性的关键。让我们一同踏上这段充满智慧与探索的NLP学习之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我一直致力于提升自己在数据科学领域的技能，而自然语言处理是我目前关注的重点。之前我尝试过阅读一些相关的学术论文，但往往因为理论性过强，理解起来比较吃力，而且很多时候缺乏系统的知识体系。因此，我选择了这本“【现货】正版 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书籍”，希望它能填补我在理论和实践之间的鸿沟。我期待书中能够以一种由浅入深、循序渐进的方式，带领我领略深度学习在NLP领域的神奇之处。比如，关于循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在处理序列数据上的优势，我希望书中能有详尽的数学推导和直观的图解，帮助我理解其工作机制。更重要的是，我非常希望书中能讲解如何将这些模型应用于实际的NLP任务，例如情感分析，如何构建数据集、预处理文本、选择合适的模型架构，以及如何训练和评估模型。如果书中还能提供一些关于如何优化模型性能的技巧，比如正则化、学习率衰减、早停等，那将对我非常有帮助。我对书中是否包含对最新NLP技术（如注意力机制、Transformer架构）的深入分析充满期待，因为这正是我急需了解和掌握的部分。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域一直充满好奇心的技术爱好者，我最近购入了一本名为“【现货】正版 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书籍”的图书，并怀着极大的期望开始阅读。虽然我对深度学习和自然语言处理（NLP）的理论基础有一定的了解，但始终觉得在实践应用层面存在一些知识断层。我特别关注的是书中是否能够清晰地梳理出从传统NLP方法到现代深度学习驱动的NLP方法的演进脉络，以及这些技术是如何一步步解决现实世界中的复杂问题的。例如，对于词向量的表示，我期望书中能详细介绍Word2Vec、GloVe等经典方法的原理，并深入探讨Transformer模型及其变体（如BERT、GPT系列）在语义理解方面带来的革命性突破。同时，我还希望书中能够涵盖一些主流的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译、问答系统等，并且在讲解时能提供具体的算法实现思路和代码示例，甚至能够指导读者如何利用PyTorch或TensorFlow等框架搭建自己的NLP模型。如果书中还能提及一些当前NLP领域的研究热点，例如小样本学习、多模态NLP、可解释性NLP等，那就更好了，这会帮助我把握未来技术发展的方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在攻读人工智能相关专业，对前沿的技术发展趋势非常关注。了解到深度学习已经成为自然语言处理领域的核心驱动力，我便毫不犹豫地选择了这本“【现货】正版 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书籍”。我的期望是，这本书能够为我提供一个扎实而全面的学习框架。我希望书中不仅能介绍深度学习在NLP中的基本概念和模型（如词嵌入、RNN、LSTM、GRU），更能深入探讨Transformer架构及其在现代NLP任务中的关键作用，例如BERT、GPT等预训练模型的原理和应用。此外，我也希望书中能涵盖一些实际的应用案例，比如智能问答、对话系统、文本情感分析、机器翻译等，并且在讲解过程中能够提供清晰的数学推导和直观的图示，帮助我深入理解算法的内在逻辑。如果书中还能涉及一些NLP领域的最新研究动态和挑战，例如低资源语言处理、模型的可解释性、以及如何构建更鲁棒的NLP系统等，那将更能激发我的研究兴趣，为我未来的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习深度学习的初学者，我对自然语言处理这个方向一直充满了好奇，也知道它在人工智能领域占据着极其重要的地位。我入手这本“【现货】正版 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书籍”，主要是想系统地学习一下如何将深度学习的方法应用到NLP任务中。我希望书中能够清晰地解释深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及更先进的Transformer模型，在文本处理中的原理和应用。我特别期待书中能够提供一些实际的代码示例，让我能够跟着操作，理解模型的构建过程和参数调整。比如，对于如何将文本转化为模型可以理解的数值表示（如词嵌入），我希望有详细的讲解；对于如何利用这些数值表示训练模型来完成情感分析、文本生成等任务，我也希望有清晰的指导。如果书中还能介绍一些常用的NLP库和工具，以及如何利用它们来加速开发过程，那对我而言将是莫大的帮助，能够让我更快地将所学知识转化为实际能力。

评分☆☆☆☆☆

最近，我正在为一项关于文本挖掘的项目做准备，该项目涉及大量的非结构化文本数据处理，而自然语言处理技术正是解决这类问题的关键。我购买的这本“【现货】正版 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书籍”在我看来，恰好能够满足我对于NLP实操知识的迫切需求。我希望书中能够详细介绍各种深度学习模型在NLP中的应用，特别是那些能够显著提升模型性能的创新性架构。例如，我特别关注书中对Seq2Seq模型在机器翻译和文本摘要任务中的应用讲解，以及Transformer模型如何通过自注意力机制克服传统RNN的并行计算限制。此外，我还希望书中能够提供一些关于如何选择和构建适合特定NLP任务的模型架构的指导。例如，在进行文本分类时，是应该选择CNN、RNN还是Transformer？在处理长文本时，又有哪些特殊的技巧？如果书中还能包含一些关于如何处理文本数据的常见问题（如停用词、词形还原、词干提取）以及如何评估NLP模型性能的指标（如准确率、召回率、F1值、BLEU分数）的讲解，那就更完美了，这将极大地提升我项目的效率和质量。