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以 约阿夫 戈尔德贝格Yoav Gold 著，车万翔 郭江 张伟男 译

图书标签:

• 深度学习
• 自然语言处理
• NLP
• 机器学习
• 人工智能
• 文本分析
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店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593737

商品编码：28436923465

丛书名： 智能科学与技术丛书

出版时间：2018-05-01

书[0名0]：	基于深度[0学0]习的自然语言处理|7891598
图书定价：	69元
图书作者：	（以）约阿夫·戈尔德贝格（Yoav Goldberg）
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111593737
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

内容简介

本书重点介绍了神[0经0]网络模型在自然语言处理中的应用。[0首0]先介绍有监督的 [1机1] 器[0学0]习和前馈神[0经0]网络的基本[0知0]识，如何将 [1机1] 器[0学0]习方[0法0]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[0经0]网络结构，包括一维卷积神[0经0]网络、循环神[0经0]网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后讨论树形网络、结构化预测以及多任务[0学0]习的前景。

目录

译者序 前言 致谢 [0第0]1章引言 1��1自然语言处理的挑战 1��2神[0经0]网络和深度[0学0]习 1��3自然语言处理中的深度[0学0]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[0学0]符号 注释 [0第0]一部分有监督分类与前馈神[0经0]网络 [0第0]2章[0学0]习基础与线性模型 2��1有监督[0学0]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[0独0]热和稠密向量表示 2��6对数线性多分类 2��7训练和[0优0]化 2��7��1损失函数 2��7��2正则化 2��8基于梯度的[0优0]化 2��8��1随 [1机1] 梯度下降 2��8��2实例 2��8��3其他训练方[0法0] [0第0]3章从线性模型到多层感[0知0]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[0法0] 3��4可训练的映射函数 [0第0]4章前馈神[0经0]网络 4��1一个关于[0大0]脑的比喻 4��2数[0学0]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[0法0] 4��7相似和距离层 4��8嵌入层 [0第0]5章神[0经0]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[0经0]验 5��2��1[0优0]化算[0法0]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[0经0]元与死神[0经0]元 5��2��6随 [1机1] 打乱 5��2��7[0学0]习率 5��2��8minibatch [0第0]二部分处理自然语言数据 [0第0]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[0学0]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 [0第0]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[0名0]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 [0第0]8章从文本特征到输入 8��1编码分类特征 8��1��1[0独0]热编码 8��1��2稠密编码（特征嵌入） 8��1��3稠密向量与[0独0]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[0独0]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 [0第0]9章语言模型 9��1语言模型任务 9��2语言模型[0评0]估：困惑度 9��3语言模型的传统方[0法0] 9��3��1延伸阅读 9��3��2传统语言模型的限制 9��4神[0经0]语言模型 9��5使用语言模型进行生成 9��6副产[0品0]：词的表示 [0第0]10章预训练的词表示 10��1随 [1机1] 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[0法0] 10��4��1分布式[jia]设和词表示 10��4��2从神[0经0]语言模型到分布式表示 10��4��3词语联系 10��4��4其他算[0法0] 10��5上下文的选择 10��5��1窗口方[0法0] 10��5��2句子、段落或文档 10��5��3句[0法0]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[0法0]的限制 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]三部分特殊的结构 [0第0]13章n元语[0法0]探测器：卷积神[0经0]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 [0第0]14章循环神[0经0]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[0双0]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 [0第0]15章实际的循环神[0经0]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 [1机1] 制 [0第0]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[0法0]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[0法0]分析 [0第0]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 [1机1] 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 [1机1] 制的模型 17��5��1 [1机1] 器翻译 17��5��2形态屈折 17��5��3句[0法0]分析 [0第0]四部分其他主题 [0第0]18章用递归神[0经0]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[0经0]网络的训练 18��4一种简单的替代——线性化树 18��5前景 [0第0]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[0法0]分析 19��4��2基于Neural�睠RF的命[0名0]实体识别 19��4��3基于柱搜索的NER�睠RF近似 [0第0]20章级联、多任务与半监督[0学0]习 20��1模型级联 20��2多任务[0学0]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[0学0]习的词嵌入预训练 20��2��4条件生成中的多任务[0学0]习 20��2��5作为正则的多任务[0学0]习 20��2��6注意事项 20��3半监督[0学0]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[0法0]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 [1机1] 器翻译、句[0法0]分析以及图像描述生成 20��5前景 [0第0]21章结论 21��1我们[0学0]到了什么 21��2未来的挑战 参考文献

《数字时代的璀璨星辰：深度学习赋能的自然语言处理前沿探索》 在信息爆炸的浩瀚宇宙中，语言是我们沟通、理解和创造的根本。随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为连接人类智慧与机器智能的关键桥梁，它正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作乃至思维模式。本书正是踏入了这一激动人心的领域，深入剖析深度学习如何以前所未有的力量驱动自然语言处理的革新，引领我们走向一个更加智能、高效的数字未来。 一、 深度学习的黎明：NLP的认知革命 长期以来，自然语言处理的挑战主要在于如何让计算机理解人类语言的歧义性、上下文依赖性、情感色彩以及丰富的文化内涵。传统的基于规则和统计的方法在处理复杂语言现象时显得捉襟见肘。然而，深度学习的崛起，以其强大的特征学习能力和端到端的模型结构，为NLP领域带来了颠覆性的变革。 本书将带领读者回溯深度学习在NLP领域应用的起点。我们将详细介绍深度神经网络（DNNs）如何通过多层抽象，自动从海量文本数据中学习到语言的深层语义和句法结构。从最初的词向量（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe，如何将离散的词语映射到连续的向量空间，捕捉词汇间的语义关系，到循环神经网络（RNNs）及其变体（如LSTM、GRU）如何有效处理序列数据，捕捉文本的顺序信息和长距离依赖，每一步都标志着NLP能力的飞跃。我们会深入探讨这些模型的内部工作原理，分析它们在文本分类、情感分析、命名实体识别等基础任务上取得的突破性进展，理解它们如何模拟人脑处理语言信息的天然机制。 二、 Transformer的崛起：NLP的并行时代 如果说RNNs为NLP带来了序列处理的能力，那么Transformer架构的出现则彻底颠覆了NLP的训练和推理模式。Transformer摒弃了RNNs的顺序计算限制，引入了“自注意力”（Self-Attention）机制，使得模型能够并行处理输入序列中的所有词语，并捕捉它们之间任意距离的关联。这一创新极大地提升了模型的训练效率，并显著改善了对长文本的理解能力。 本书将重点阐述Transformer架构的核心思想。我们将详细解读自注意力机制的工作原理，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的概念，以及如何通过多头注意力（Multi-Head Attention）来捕获不同维度的信息。进一步地，我们将介绍Transformer模型的基本构成，如编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。在此基础上，我们将深入剖析基于Transformer的预训练语言模型（PLMs），如BERT、GPT系列、RoBERTa等。这些模型通过在大规模无标注文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，并能在下游任务上通过微调（Fine-tuning）快速适应，展现出惊人的泛化能力和零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习能力。我们将分析这些预训练模型的优势、劣势以及它们在各种NLP任务上的应用范例，理解它们如何成为现代NLP研究和应用的基础。 三、 NLP的百花齐放：深度学习驱动下的多维应用 深度学习的强大能力不仅局限于基础的语言理解，更在NLP的各个细分领域催生了无数令人瞩目的应用。本书将带领读者一同领略NLP在各行各业绽放的璀璨光芒。 机器翻译： 从早期的统计机器翻译到基于深度学习的神经机器翻译（NMT），翻译的流畅度和准确性得到了质的飞跃。我们将探讨Seq2Seq模型、Attention机制以及Transformer在提升翻译质量上的关键作用，分析当前机器翻译技术的最新进展和面临的挑战。 文本生成： 无论是创作引人入胜的故事、生成富有洞察力的报告，还是撰写个性化的邮件，文本生成技术都在不断突破。我们将深入研究各种文本生成模型，如基于RNNs的语言模型，以及利用GPT等Transformer模型进行条件文本生成（Conditional Text Generation），理解如何控制生成文本的风格、主题和连贯性。 问答系统： 智能问答系统能够快速从海量信息中提取答案，极大地提升了信息检索的效率。本书将介绍基于深度学习的问答模型，包括抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA），以及它们如何理解问题并定位或生成准确的答案。 对话系统与聊天机器人： 能够进行自然、流畅对话的聊天机器人是人工智能的终极目标之一。我们将探讨构建智能对话系统的关键技术，包括意图识别、槽位填充、对话状态管理以及回复生成，并分析当前流行的对话AI模型。 文本摘要： 从长篇文档中提炼核心信息，生成简洁扼要的摘要，对于信息过载的现代社会尤为重要。我们将分析抽取式摘要和生成式摘要的不同方法，以及深度学习模型如何提高摘要的质量和信息密度。 情感分析与舆情监控： 深入理解文本背后隐藏的情感和观点，对于商业决策、社会管理和产品优化至关重要。我们将探讨如何利用深度学习模型进行细粒度的情感分析，识别讽刺、隐喻等复杂情感表达，以及在舆情监控中的应用。 信息抽取与知识图谱构建： 从非结构化文本中抽取结构化信息，构建知识图谱，是实现机器理解世界的重要途径。本书将介绍命名实体识别、关系抽取、事件抽取等技术，以及深度学习模型如何提升这些任务的准确性和效率。 代码生成与辅助编程： 深度学习模型在理解和生成自然语言的同时，也开始展现出理解和生成代码的能力。我们将探讨AI如何辅助程序员编写代码、查找bug，甚至自动生成简单的程序片段。 四、 挑战与未来：NLP的无限可能 尽管深度学习在NLP领域取得了巨大的成功，但前进的道路并非一帆风顺。本书也将审视当前NLP研究面临的挑战，并展望未来的发展方向。 数据偏见与公平性： 训练数据中的偏见可能导致模型产生歧视性的结果，如何构建公平、无偏见的NLP模型是亟待解决的问题。 可解释性与鲁棒性： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，如何理解模型的决策过程，提高模型的鲁棒性，使其在面对对抗性攻击或噪声数据时仍能保持稳定，是重要的研究方向。 常识推理与世界知识： 当前的NLP模型在理解常识性知识和进行复杂推理方面仍有不足，如何让模型具备更强的常识推理能力，是实现真正智能的关键。 低资源语言处理： 大部分NLP研究和应用集中在少数几种语言上，如何为低资源语言开发有效的NLP工具，促进全球信息普惠，是重要的社会责任。 多模态NLP： 将自然语言与图像、声音等其他模态信息相结合，实现更全面的理解和交互，是NLP发展的重要趋势。 伦理与社会影响： 随着NLP技术的广泛应用，其带来的伦理和社会影响也日益凸显，如信息茧房、虚假信息传播等，需要我们审慎对待。 结语 《数字时代的璀璨星辰：深度学习赋能的自然语言处理前沿探索》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解深度学习如何重塑自然语言处理的格局。本书不仅梳理了NLP发展的脉络，剖析了核心技术原理，更展现了深度学习在各个应用场景下的强大实力。我们相信，通过对本书内容的学习和探索，读者将能够深刻体会到自然语言处理的魅力，把握这一前沿技术的发展脉搏，并为构建一个更加智能、美好的数字未来贡献力量。这是一个充满机遇的时代，而深度学习驱动的自然语言处理，正是引领我们走向未来的璀璨星辰。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我大开眼界，我之前对自然语言处理（NLP）一直都是只闻其名，知其大概，但具体怎么实现，背后的原理是什么，我总觉得像隔着一层纱。特别是“深度学习”这个词，听起来就很高深莫测。拿到这本书后，我迫不及待地翻开，一开始还有点担心自己基础不够，会不会看不懂。但作者的讲解方式非常友好，循序渐进，从最基本的概念讲起，一点点地引导我进入深度学习的世界。书中对一些核心算法的解释，比如RNN、LSTM、Transformer等等，不是那种枯燥的数学公式堆砌，而是用很形象的比喻和图示来帮助理解。我尤其喜欢它在介绍每个模型时，都会先讲清楚它要解决的问题，然后分析之前的方法的不足，最后才引出深度学习模型是如何巧妙地克服这些困难的。这种“why-how”的讲解方式，让我不仅知其然，更知其所以然。读完后，感觉自己对NLP的理解层次一下子提升了好几个level，原来那些智能语音助手、机器翻译背后，有着这么精妙的算法在支撑。

评分☆☆☆☆☆

最近对人工智能领域的一些热点技术很感兴趣，尤其是那些能和人类语言进行交互的，比如智能客服、智能写作等等。这本书的封面设计就很有吸引力，而且“深度学习”和“自然语言处理”这两个关键词也正是我想要了解的。虽然我不是技术出身，但这本书的语言风格非常平易近人，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是像我这样的初学者，也能读得津津有味。作者很巧妙地将复杂的概念分解成易于理解的部分，并且通过大量的图示和实例来加深读者的印象。我特别喜欢书里对每个模型的演进过程的描述，能看到这些技术是如何一步步发展起来的，这让我对整个NLP领域的发展脉络有了更清晰的认识。读完这本书，感觉自己不再是那个对AI语言技术一无所知的门外汉了，甚至能和懂技术的朋友聊上几句，分享一下我的理解，这让我感到非常充实和自豪。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对那些能够理解和生成人类语言的AI技术都充满了好奇。看到这本书的书名，特别是“深度学习”和“自然语言处理”，就觉得这正是我一直在寻找的。这本书真的写得非常棒，它的内容既有深度又不失趣味性。作者没有直接丢给我一堆晦涩的公式，而是用一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，然后慢慢引入更复杂的模型。我特别欣赏书中的例子，它们都非常贴近生活，让我能更好地理解抽象的理论。比如，在讲解情感分析的时候，作者会用我们日常生活中遇到的各种句子来举例，让我能立刻感受到模型是如何工作的。而且，书中的图解也非常清晰，大大帮助了我理解那些复杂的网络结构。读完这本书，我感觉自己对AI如何“读懂”我们的语言有了全新的认识，也对未来的AI发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机专业研究生的学生，平时研究方向就涉及到文本挖掘和信息检索，所以对NLP一直有着浓厚的兴趣。接触过一些传统的NLP方法，也尝试过一些开源库，但总觉得在处理复杂、海量文本数据时，效果总是不尽如人意。这本书的出现，简直就像是为我量身定制的一样。它深入浅出地介绍了深度学习在NLP领域的各种应用，从词向量的表示到文本分类、序列标注、机器翻译，再到更前沿的问答系统和对话生成，几乎涵盖了NLP的各个方面。书中不仅讲解了理论知识，还提供了大量的代码示例和实践指导，这对我来说是至关重要的。我可以在学习理论的同时，立刻动手实践，验证自己的理解，并且能够将学到的知识应用到我的研究项目中。特别是关于Transformer模型的讲解，真的非常到位，让我深刻理解了它在并行计算和捕捉长距离依赖方面的优势，这对于我目前正在进行的一个项目非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名工作多年的软件工程师，虽然日常工作中接触的主要是后端开发，但随着AI技术的飞速发展，我越来越意识到掌握一些前沿技术的重要性。自然语言处理一直是我比较感兴趣的一个领域，但总觉得门槛比较高，特别是深度学习的部分，让我望而却步。这本书的内容非常扎实，而且结构清晰，逻辑性很强。作者在讲解深度学习模型时，非常注重理论与实践的结合，不仅详细阐述了模型的原理，还提供了相应的代码实现。这对于我这样的开发者来说，是极其宝贵的。我可以通过阅读代码，更直观地理解算法的细节，并且可以将学到的技术迁移到我自己的工作中，为公司的产品增加智能化功能。书中对各种NLP任务的详细介绍，也让我看到了深度学习在实际应用中的巨大潜力，让我对接下来的学习和发展有了更明确的方向。