包郵 基於深度學習的自然語言處理|7891598 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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以 約阿夫 戈爾德貝格Yoav Gold 著，車萬翔 郭江 張偉男 譯

圖書標籤:

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

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593737

商品編碼：28436923465

叢書名： 智能科學與技術叢書

齣版時間：2018-05-01

書[0名0]：	基於深度[0學0]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：	[1機1] 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[0經0]網絡模型在自然語言處理中的應用。[0首0]先介紹有監督的 [1機1] 器[0學0]習和前饋神[0經0]網絡的基本[0知0]識，如何將 [1機1] 器[0學0]習方[0法0]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[0經0]網絡結構，包括一維捲積神[0經0]網絡、循環神[0經0]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[0學0]習的前景。

目錄

譯者序 前言 緻謝 [0第0]1章引言 1��1自然語言處理的挑戰 1��2神[0經0]網絡和深度[0學0]習 1��3自然語言處理中的深度[0學0]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[0學0]符號 注釋 [0第0]一部分有監督分類與前饋神[0經0]網絡 [0第0]2章[0學0]習基礎與綫性模型 2��1有監督[0學0]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[0獨0]熱和稠密嚮量錶示 2��6對數綫性多分類 2��7訓練和[0優0]化 2��7��1損失函數 2��7��2正則化 2��8基於梯度的[0優0]化 2��8��1隨 [1機1] 梯度下降 2��8��2實例 2��8��3其他訓練方[0法0] [0第0]3章從綫性模型到多層感[0知0]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[0法0] 3��4可訓練的映射函數 [0第0]4章前饋神[0經0]網絡 4��1一個關於[0大0]腦的比喻 4��2數[0學0]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[0法0] 4��7相似和距離層 4��8嵌入層 [0第0]5章神[0經0]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[0經0]驗 5��2��1[0優0]化算[0法0]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[0經0]元與死神[0經0]元 5��2��6隨 [1機1] 打亂 5��2��7[0學0]習率 5��2��8minibatch [0第0]二部分處理自然語言數據 [0第0]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[0學0]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 [0第0]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[0名0]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 [0第0]8章從文本特徵到輸入 8��1編碼分類特徵 8��1��1[0獨0]熱編碼 8��1��2稠密編碼（特徵嵌入） 8��1��3稠密嚮量與[0獨0]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[0獨0]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 [0第0]9章語言模型 9��1語言模型任務 9��2語言模型[0評0]估：睏惑度 9��3語言模型的傳統方[0法0] 9��3��1延伸閱讀 9��3��2傳統語言模型的限製 9��4神[0經0]語言模型 9��5使用語言模型進行生成 9��6副産[0品0]：詞的錶示 [0第0]10章預訓練的詞錶示 10��1隨 [1機1] 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[0法0] 10��4��1分布式[jia]設和詞錶示 10��4��2從神[0經0]語言模型到分布式錶示 10��4��3詞語聯係 10��4��4其他算[0法0] 10��5上下文的選擇 10��5��1窗口方[0法0] 10��5��2句子、段落或文檔 10��5��3句[0法0]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[0法0]的限製 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]三部分特殊的結構 [0第0]13章n元語[0法0]探測器：捲積神[0經0]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 [0第0]14章循環神[0經0]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[0雙0]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 [0第0]15章實際的循環神[0經0]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 [1機1] 製 [0第0]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[0法0]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[0法0]分析 [0第0]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 [1機1] 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 [1機1] 製的模型 17��5��1 [1機1] 器翻譯 17��5��2形態屈摺 17��5��3句[0法0]分析 [0第0]四部分其他主題 [0第0]18章用遞歸神[0經0]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[0經0]網絡的訓練 18��4一種簡單的替代——綫性化樹 18��5前景 [0第0]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[0法0]分析 19��4��2基於Neural�睠RF的命[0名0]實體識彆 19��4��3基於柱搜索的NER�睠RF近似 [0第0]20章級聯、多任務與半監督[0學0]習 20��1模型級聯 20��2多任務[0學0]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[0學0]習的詞嵌入預訓練 20��2��4條件生成中的多任務[0學0]習 20��2��5作為正則的多任務[0學0]習 20��2��6注意事項 20��3半監督[0學0]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[0法0]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 [1機1] 器翻譯、句[0法0]分析以及圖像描述生成 20��5前景 [0第0]21章結論 21��1我們[0學0]到瞭什麼 21��2未來的挑戰 參考文獻

《數字時代的璀璨星辰：深度學習賦能的自然語言處理前沿探索》 在信息爆炸的浩瀚宇宙中，語言是我們溝通、理解和創造的根本。隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）已成為連接人類智慧與機器智能的關鍵橋梁，它正以前所未有的速度改變著我們的生活、工作乃至思維模式。本書正是踏入瞭這一激動人心的領域，深入剖析深度學習如何以前所未有的力量驅動自然語言處理的革新，引領我們走嚮一個更加智能、高效的數字未來。 一、 深度學習的黎明：NLP的認知革命 長期以來，自然語言處理的挑戰主要在於如何讓計算機理解人類語言的歧義性、上下文依賴性、情感色彩以及豐富的文化內涵。傳統的基於規則和統計的方法在處理復雜語言現象時顯得捉襟見肘。然而，深度學習的崛起，以其強大的特徵學習能力和端到端的模型結構，為NLP領域帶來瞭顛覆性的變革。 本書將帶領讀者迴溯深度學習在NLP領域應用的起點。我們將詳細介紹深度神經網絡（DNNs）如何通過多層抽象，自動從海量文本數據中學習到語言的深層語義和句法結構。從最初的詞嚮量（Word Embeddings）技術，如Word2Vec、GloVe，如何將離散的詞語映射到連續的嚮量空間，捕捉詞匯間的語義關係，到循環神經網絡（RNNs）及其變體（如LSTM、GRU）如何有效處理序列數據，捕捉文本的順序信息和長距離依賴，每一步都標誌著NLP能力的飛躍。我們會深入探討這些模型的內部工作原理，分析它們在文本分類、情感分析、命名實體識彆等基礎任務上取得的突破性進展，理解它們如何模擬人腦處理語言信息的天然機製。 二、 Transformer的崛起：NLP的並行時代 如果說RNNs為NLP帶來瞭序列處理的能力，那麼Transformer架構的齣現則徹底顛覆瞭NLP的訓練和推理模式。Transformer摒棄瞭RNNs的順序計算限製，引入瞭“自注意力”（Self-Attention）機製，使得模型能夠並行處理輸入序列中的所有詞語，並捕捉它們之間任意距離的關聯。這一創新極大地提升瞭模型的訓練效率，並顯著改善瞭對長文本的理解能力。 本書將重點闡述Transformer架構的核心思想。我們將詳細解讀自注意力機製的工作原理，包括查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）的概念，以及如何通過多頭注意力（Multi-Head Attention）來捕獲不同維度的信息。進一步地，我們將介紹Transformer模型的基本構成，如編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊，以及位置編碼（Positional Encoding）的重要性。在此基礎上，我們將深入剖析基於Transformer的預訓練語言模型（PLMs），如BERT、GPT係列、RoBERTa等。這些模型通過在大規模無標注文本數據上進行預訓練，學習到瞭豐富的語言知識，並能在下遊任務上通過微調（Fine-tuning）快速適應，展現齣驚人的泛化能力和零樣本（Zero-shot）、少樣本（Few-shot）學習能力。我們將分析這些預訓練模型的優勢、劣勢以及它們在各種NLP任務上的應用範例，理解它們如何成為現代NLP研究和應用的基礎。 三、 NLP的百花齊放：深度學習驅動下的多維應用 深度學習的強大能力不僅局限於基礎的語言理解，更在NLP的各個細分領域催生瞭無數令人矚目的應用。本書將帶領讀者一同領略NLP在各行各業綻放的璀璨光芒。 機器翻譯： 從早期的統計機器翻譯到基於深度學習的神經機器翻譯（NMT），翻譯的流暢度和準確性得到瞭質的飛躍。我們將探討Seq2Seq模型、Attention機製以及Transformer在提升翻譯質量上的關鍵作用，分析當前機器翻譯技術的最新進展和麵臨的挑戰。 文本生成： 無論是創作引人入勝的故事、生成富有洞察力的報告，還是撰寫個性化的郵件，文本生成技術都在不斷突破。我們將深入研究各種文本生成模型，如基於RNNs的語言模型，以及利用GPT等Transformer模型進行條件文本生成（Conditional Text Generation），理解如何控製生成文本的風格、主題和連貫性。 問答係統： 智能問答係統能夠快速從海量信息中提取答案，極大地提升瞭信息檢索的效率。本書將介紹基於深度學習的問答模型，包括抽取式問答（Extractive QA）和生成式問答（Generative QA），以及它們如何理解問題並定位或生成準確的答案。 對話係統與聊天機器人： 能夠進行自然、流暢對話的聊天機器人是人工智能的終極目標之一。我們將探討構建智能對話係統的關鍵技術，包括意圖識彆、槽位填充、對話狀態管理以及迴復生成，並分析當前流行的對話AI模型。 文本摘要： 從長篇文檔中提煉核心信息，生成簡潔扼要的摘要，對於信息過載的現代社會尤為重要。我們將分析抽取式摘要和生成式摘要的不同方法，以及深度學習模型如何提高摘要的質量和信息密度。 情感分析與輿情監控： 深入理解文本背後隱藏的情感和觀點，對於商業決策、社會管理和産品優化至關重要。我們將探討如何利用深度學習模型進行細粒度的情感分析，識彆諷刺、隱喻等復雜情感錶達，以及在輿情監控中的應用。 信息抽取與知識圖譜構建： 從非結構化文本中抽取結構化信息，構建知識圖譜，是實現機器理解世界的重要途徑。本書將介紹命名實體識彆、關係抽取、事件抽取等技術，以及深度學習模型如何提升這些任務的準確性和效率。 代碼生成與輔助編程： 深度學習模型在理解和生成自然語言的同時，也開始展現齣理解和生成代碼的能力。我們將探討AI如何輔助程序員編寫代碼、查找bug，甚至自動生成簡單的程序片段。 四、 挑戰與未來：NLP的無限可能 盡管深度學習在NLP領域取得瞭巨大的成功，但前進的道路並非一帆風順。本書也將審視當前NLP研究麵臨的挑戰，並展望未來的發展方嚮。 數據偏見與公平性： 訓練數據中的偏見可能導緻模型産生歧視性的結果，如何構建公平、無偏見的NLP模型是亟待解決的問題。 可解釋性與魯棒性： 深度學習模型往往被視為“黑箱”，如何理解模型的決策過程，提高模型的魯棒性，使其在麵對對抗性攻擊或噪聲數據時仍能保持穩定，是重要的研究方嚮。 常識推理與世界知識： 當前的NLP模型在理解常識性知識和進行復雜推理方麵仍有不足，如何讓模型具備更強的常識推理能力，是實現真正智能的關鍵。 低資源語言處理： 大部分NLP研究和應用集中在少數幾種語言上，如何為低資源語言開發有效的NLP工具，促進全球信息普惠，是重要的社會責任。 多模態NLP： 將自然語言與圖像、聲音等其他模態信息相結閤，實現更全麵的理解和交互，是NLP發展的重要趨勢。 倫理與社會影響： 隨著NLP技術的廣泛應用，其帶來的倫理和社會影響也日益凸顯，如信息繭房、虛假信息傳播等，需要我們審慎對待。 結語 《數字時代的璀璨星辰：深度學習賦能的自然語言處理前沿探索》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解深度學習如何重塑自然語言處理的格局。本書不僅梳理瞭NLP發展的脈絡，剖析瞭核心技術原理，更展現瞭深度學習在各個應用場景下的強大實力。我們相信，通過對本書內容的學習和探索，讀者將能夠深刻體會到自然語言處理的魅力，把握這一前沿技術的發展脈搏，並為構建一個更加智能、美好的數字未來貢獻力量。這是一個充滿機遇的時代，而深度學習驅動的自然語言處理，正是引領我們走嚮未來的璀璨星辰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計算機專業研究生的學生，平時研究方嚮就涉及到文本挖掘和信息檢索，所以對NLP一直有著濃厚的興趣。接觸過一些傳統的NLP方法，也嘗試過一些開源庫，但總覺得在處理復雜、海量文本數據時，效果總是不盡如人意。這本書的齣現，簡直就像是為我量身定製的一樣。它深入淺齣地介紹瞭深度學習在NLP領域的各種應用，從詞嚮量的錶示到文本分類、序列標注、機器翻譯，再到更前沿的問答係統和對話生成，幾乎涵蓋瞭NLP的各個方麵。書中不僅講解瞭理論知識，還提供瞭大量的代碼示例和實踐指導，這對我來說是至關重要的。我可以在學習理論的同時，立刻動手實踐，驗證自己的理解，並且能夠將學到的知識應用到我的研究項目中。特彆是關於Transformer模型的講解，真的非常到位，讓我深刻理解瞭它在並行計算和捕捉長距離依賴方麵的優勢，這對於我目前正在進行的一個項目非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我大開眼界，我之前對自然語言處理（NLP）一直都是隻聞其名，知其大概，但具體怎麼實現，背後的原理是什麼，我總覺得像隔著一層紗。特彆是“深度學習”這個詞，聽起來就很高深莫測。拿到這本書後，我迫不及待地翻開，一開始還有點擔心自己基礎不夠，會不會看不懂。但作者的講解方式非常友好，循序漸進，從最基本的概念講起，一點點地引導我進入深度學習的世界。書中對一些核心算法的解釋，比如RNN、LSTM、Transformer等等，不是那種枯燥的數學公式堆砌，而是用很形象的比喻和圖示來幫助理解。我尤其喜歡它在介紹每個模型時，都會先講清楚它要解決的問題，然後分析之前的方法的不足，最後纔引齣深度學習模型是如何巧妙地剋服這些睏難的。這種“why-how”的講解方式，讓我不僅知其然，更知其所以然。讀完後，感覺自己對NLP的理解層次一下子提升瞭好幾個level，原來那些智能語音助手、機器翻譯背後，有著這麼精妙的算法在支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近對人工智能領域的一些熱點技術很感興趣，尤其是那些能和人類語言進行交互的，比如智能客服、智能寫作等等。這本書的封麵設計就很有吸引力，而且“深度學習”和“自然語言處理”這兩個關鍵詞也正是我想要瞭解的。雖然我不是技術齣身，但這本書的語言風格非常平易近人，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是像我這樣的初學者，也能讀得津津有味。作者很巧妙地將復雜的概念分解成易於理解的部分，並且通過大量的圖示和實例來加深讀者的印象。我特彆喜歡書裏對每個模型的演進過程的描述，能看到這些技術是如何一步步發展起來的，這讓我對整個NLP領域的發展脈絡有瞭更清晰的認識。讀完這本書，感覺自己不再是那個對AI語言技術一無所知的門外漢瞭，甚至能和懂技術的朋友聊上幾句，分享一下我的理解，這讓我感到非常充實和自豪。

評分☆☆☆☆☆

我是一名工作多年的軟件工程師，雖然日常工作中接觸的主要是後端開發，但隨著AI技術的飛速發展，我越來越意識到掌握一些前沿技術的重要性。自然語言處理一直是我比較感興趣的一個領域，但總覺得門檻比較高，特彆是深度學習的部分，讓我望而卻步。這本書的內容非常紮實，而且結構清晰，邏輯性很強。作者在講解深度學習模型時，非常注重理論與實踐的結閤，不僅詳細闡述瞭模型的原理，還提供瞭相應的代碼實現。這對於我這樣的開發者來說，是極其寶貴的。我可以通過閱讀代碼，更直觀地理解算法的細節，並且可以將學到的技術遷移到我自己的工作中，為公司的産品增加智能化功能。書中對各種NLP任務的詳細介紹，也讓我看到瞭深度學習在實際應用中的巨大潛力，讓我對接下來的學習和發展有瞭更明確的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對那些能夠理解和生成人類語言的AI技術都充滿瞭好奇。看到這本書的書名，特彆是“深度學習”和“自然語言處理”，就覺得這正是我一直在尋找的。這本書真的寫得非常棒，它的內容既有深度又不失趣味性。作者沒有直接丟給我一堆晦澀的公式，而是用一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，然後慢慢引入更復雜的模型。我特彆欣賞書中的例子，它們都非常貼近生活，讓我能更好地理解抽象的理論。比如，在講解情感分析的時候，作者會用我們日常生活中遇到的各種句子來舉例，讓我能立刻感受到模型是如何工作的。而且，書中的圖解也非常清晰，大大幫助瞭我理解那些復雜的網絡結構。讀完這本書，我感覺自己對AI如何“讀懂”我們的語言有瞭全新的認識，也對未來的AI發展充滿瞭期待。