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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
• 機器學習
• 人工智能
• 書籍
• 教程
• 計算機科學
• 技術
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店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111593737

商品編碼：27971668472

書   名:	基於深度學習的自然語言處理
圖書定價:	69元
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:	2018-05-01
ISBN 號:	9787111593737
開   本:	16開
頁   數:	0
版   次:	1-1

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。最後討論樹形網絡、結構化預測以及多任務學習的前景。

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訓練和最優化
2��7��1損失函數
2��7��2正則化
2��8基於梯度的最優化
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

正版書籍 質量保證

探索智能文本的奧秘：一本關於自然語言處理的入門指南 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的文本信息所包圍，從新聞報道、社交媒體到學術論文、技術文檔，文字以驚人的速度産生和傳播。如何讓計算機理解、處理和生成這些自然語言，從而更好地服務於人類，一直是一個充滿挑戰的研究課題。本書正是應運而生，旨在為廣大讀者提供一個清晰、係統且深入的自然語言處理（NLP）入門視角。 什麼是自然語言處理？ 簡單來說，自然語言處理是人工智能領域的一個分支，它緻力於讓計算機能夠像人類一樣理解和使用自然語言。這涉及到許多復雜的任務，例如： 文本理解： 讓計算機讀懂文本的含義，識彆其中的實體（人名、地名、組織名等）、關係、意圖和情感。 文本生成： 讓計算機能夠根據指令或數據生成連貫、自然的文本，例如寫新聞摘要、迴答問題、甚至創作故事。 機器翻譯： 將一種語言的文本準確、流暢地翻譯成另一種語言。 情感分析： 判斷文本所錶達的情感傾嚮，是積極、消極還是中性。 問答係統： 構建能夠理解用戶提齣的問題並從中找到答案的係統。 語音識彆與閤成： 將人類語音轉化為文本，以及將文本轉化為人類語音。 這些隻是NLP的冰山一角，隨著技術的發展，NLP的應用場景還在不斷拓展。 為何學習自然語言處理？ 學習NLP不僅能幫助我們更深入地理解人工智能的發展趨勢，更能為我們在信息時代開啓新的職業道路。以下是一些學習NLP的關鍵驅動因素： 人工智能的核心能力： NLP被認為是實現真正通用人工智能的關鍵一步。掌握NLP技術，意味著掌握瞭讓機器與人類進行更自然、更高效溝通的能力。 數據分析與洞察： 在當今世界，絕大多數數據以非結構化的文本形式存在。NLP技術使得我們能夠從海量文本數據中提取有價值的信息、發現隱藏的模式、進行市場分析、用戶反饋洞察等。 提升工作效率： 許多重復性的文本處理工作，如信息提取、文檔分類、內容審核等，都可以通過NLP技術自動化，從而極大地提升工作效率。 創新應用開發： 無論是在綫客服機器人、智能推薦係統、內容創作助手，還是教育、醫療、金融等行業的智能化應用，NLP都扮演著至關重要的角色。掌握NLP知識，可以讓你站在創新的前沿。 學術研究的廣闊天地： NLP領域的研究充滿瞭挑戰與機遇，吸引著全球頂尖的科學傢和研究者。如果你對語言的本質、智能的奧秘感興趣，NLP將為你提供一個廣闊的舞颱。 本書的學習路徑與特色 本書的編寫旨在為初學者和希望係統梳理NLP知識的讀者提供一條清晰的學習路徑。我們深知NLP領域知識龐雜，技術更新迅速，因此本書在內容組織上力求做到： 1. 循序漸進，打牢基礎： 我們將從最基礎的文本預處理技術講起，包括分詞、詞性標注、去除停用詞等，這些是後續所有NLP任務的基石。然後，我們會逐步介紹文本錶示方法，如詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，以及更現代的詞嵌入技術（Word Embeddings），如Word2Vec、GloVe，讓你理解計算機如何“認識”詞語。 2. 經典模型與現代方法並重： 本書會詳細介紹NLP領域的一些經典算法，例如基於統計的語言模型、隱馬爾可夫模型（HMM）在詞性標注和命名實體識彆中的應用。在此基礎上，我們將重點講解如何利用神經網絡來解決NLP問題，包括循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等，並深入探討捲積神經網絡（CNN）在文本分類等任務上的優勢。 3. 聚焦深度學習在NLP中的革命性應用： 隨著深度學習技術的飛速發展，NLP領域迎來瞭前所未有的突破。本書將花費大量篇幅介紹Transformer模型及其變體（如BERT、GPT係列），這些模型徹底改變瞭NLP的研究和應用格局。我們將深入剖析其核心思想，如自注意力機製（Self-Attention），以及它們如何在機器翻譯、文本生成、問答等任務上取得驚人的成果。 4. 覆蓋核心NLP任務： 除瞭基礎的文本處理，本書還將深入探討NLP的幾大核心任務，並結閤深度學習模型進行講解： 文本分類： 如情感分析、新聞分類、垃圾郵件檢測。 序列標注： 如命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS Tagging）。 文本生成： 包括摘要生成、對話生成、故事創作。 機器翻譯： 從統計機器翻譯到神經機器翻譯的演進。 問答係統： 從簡單的基於規則的係統到基於深度學習的智能問答。 5. 理論與實踐相結閤： 我們相信，學習NLP離不開實際的動手實踐。本書在講解理論知識的同時，會穿插相應的代碼示例（假定為Python語言，使用主流NLP庫），幫助讀者理解算法的實現細節，並鼓勵讀者動手嘗試，在實際操作中加深理解。 6. 前沿趨勢與未來展望： NLP的發展日新月異，本書的最後部分還將對當前NLP領域的研究熱點和未來發展趨勢進行探討，例如大模型的湧現、多模態NLP、可解釋性NLP等，幫助讀者建立前瞻性的認知。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 計算機科學、人工智能、數據科學等專業的在校學生： 為他們提供係統性的NLP理論知識和實踐指導。 希望轉行或提升NLP技能的軟件工程師、數據分析師： 幫助他們快速掌握NLP的核心技術，應對實際工作挑戰。 對人工智能、自然語言處理感興趣的初學者： 提供一個易於理解且深入的入門讀物。 從事文本相關工作的專業人士： 如內容編輯、市場營銷人員、法律文本分析師等，瞭解NLP技術如何賦能其工作。 研究人員和學者： 為其研究提供紮實的理論基礎和新的研究思路。 學習NLP的旅程 掌握NLP並非一日之功，它需要耐心、毅力和持續的學習。本書將是你這段旅程中可靠的嚮導。我們希望通過本書，你能： 建立對NLP的宏觀認知： 理解NLP的核心概念、重要性以及其廣泛的應用前景。 掌握NLP的基本技術與常用算法： 能夠理解並實現文本預處理、文本錶示、經典模型及主流深度學習模型。 熟悉NLP的主要任務與解決方案： 能夠為不同的NLP問題選擇閤適的模型和方法。 激發對NLP領域更深入探索的興趣： 能夠獨立思考，進一步學習更前沿的技術和研究方嚮。 在這個智能時代，理解和駕馭自然語言，將是解鎖更多可能性的關鍵。讓我們一同踏上這段充滿智慧與探索的NLP學習之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校學生，正在攻讀人工智能相關專業，對前沿的技術發展趨勢非常關注。瞭解到深度學習已經成為自然語言處理領域的核心驅動力，我便毫不猶豫地選擇瞭這本“【現貨】正版 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍”。我的期望是，這本書能夠為我提供一個紮實而全麵的學習框架。我希望書中不僅能介紹深度學習在NLP中的基本概念和模型（如詞嵌入、RNN、LSTM、GRU），更能深入探討Transformer架構及其在現代NLP任務中的關鍵作用，例如BERT、GPT等預訓練模型的原理和應用。此外，我也希望書中能涵蓋一些實際的應用案例，比如智能問答、對話係統、文本情感分析、機器翻譯等，並且在講解過程中能夠提供清晰的數學推導和直觀的圖示，幫助我深入理解算法的內在邏輯。如果書中還能涉及一些NLP領域的最新研究動態和挑戰，例如低資源語言處理、模型的可解釋性、以及如何構建更魯棒的NLP係統等，那將更能激發我的研究興趣，為我未來的學術研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域一直充滿好奇心的技術愛好者，我最近購入瞭一本名為“【現貨】正版 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍”的圖書，並懷著極大的期望開始閱讀。雖然我對深度學習和自然語言處理（NLP）的理論基礎有一定的瞭解，但始終覺得在實踐應用層麵存在一些知識斷層。我特彆關注的是書中是否能夠清晰地梳理齣從傳統NLP方法到現代深度學習驅動的NLP方法的演進脈絡，以及這些技術是如何一步步解決現實世界中的復雜問題的。例如，對於詞嚮量的錶示，我期望書中能詳細介紹Word2Vec、GloVe等經典方法的原理，並深入探討Transformer模型及其變體（如BERT、GPT係列）在語義理解方麵帶來的革命性突破。同時，我還希望書中能夠涵蓋一些主流的NLP任務，如文本分類、命名實體識彆、機器翻譯、問答係統等，並且在講解時能提供具體的算法實現思路和代碼示例，甚至能夠指導讀者如何利用PyTorch或TensorFlow等框架搭建自己的NLP模型。如果書中還能提及一些當前NLP領域的研究熱點，例如小樣本學習、多模態NLP、可解釋性NLP等，那就更好瞭，這會幫助我把握未來技術發展的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習深度學習的初學者，我對自然語言處理這個方嚮一直充滿瞭好奇，也知道它在人工智能領域占據著極其重要的地位。我入手這本“【現貨】正版 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍”，主要是想係統地學習一下如何將深度學習的方法應用到NLP任務中。我希望書中能夠清晰地解釋深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及更先進的Transformer模型，在文本處理中的原理和應用。我特彆期待書中能夠提供一些實際的代碼示例，讓我能夠跟著操作，理解模型的構建過程和參數調整。比如，對於如何將文本轉化為模型可以理解的數值錶示（如詞嵌入），我希望有詳細的講解；對於如何利用這些數值錶示訓練模型來完成情感分析、文本生成等任務，我也希望有清晰的指導。如果書中還能介紹一些常用的NLP庫和工具，以及如何利用它們來加速開發過程，那對我而言將是莫大的幫助，能夠讓我更快地將所學知識轉化為實際能力。

評分☆☆☆☆☆

最近，我正在為一項關於文本挖掘的項目做準備，該項目涉及大量的非結構化文本數據處理，而自然語言處理技術正是解決這類問題的關鍵。我購買的這本“【現貨】正版 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍”在我看來，恰好能夠滿足我對於NLP實操知識的迫切需求。我希望書中能夠詳細介紹各種深度學習模型在NLP中的應用，特彆是那些能夠顯著提升模型性能的創新性架構。例如，我特彆關注書中對Seq2Seq模型在機器翻譯和文本摘要任務中的應用講解，以及Transformer模型如何通過自注意力機製剋服傳統RNN的並行計算限製。此外，我還希望書中能夠提供一些關於如何選擇和構建適閤特定NLP任務的模型架構的指導。例如，在進行文本分類時，是應該選擇CNN、RNN還是Transformer？在處理長文本時，又有哪些特殊的技巧？如果書中還能包含一些關於如何處理文本數據的常見問題（如停用詞、詞形還原、詞乾提取）以及如何評估NLP模型性能的指標（如準確率、召迴率、F1值、BLEU分數）的講解，那就更完美瞭，這將極大地提升我項目的效率和質量。

評分☆☆☆☆☆

我一直緻力於提升自己在數據科學領域的技能，而自然語言處理是我目前關注的重點。之前我嘗試過閱讀一些相關的學術論文，但往往因為理論性過強，理解起來比較吃力，而且很多時候缺乏係統的知識體係。因此，我選擇瞭這本“【現貨】正版 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍”，希望它能填補我在理論和實踐之間的鴻溝。我期待書中能夠以一種由淺入深、循序漸進的方式，帶領我領略深度學習在NLP領域的神奇之處。比如，關於循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）在處理序列數據上的優勢，我希望書中能有詳盡的數學推導和直觀的圖解，幫助我理解其工作機製。更重要的是，我非常希望書中能講解如何將這些模型應用於實際的NLP任務，例如情感分析，如何構建數據集、預處理文本、選擇閤適的模型架構，以及如何訓練和評估模型。如果書中還能提供一些關於如何優化模型性能的技巧，比如正則化、學習率衰減、早停等，那將對我非常有幫助。我對書中是否包含對最新NLP技術（如注意力機製、Transformer架構）的深入分析充滿期待，因為這正是我急需瞭解和掌握的部分。