正版 基於深度學習的自然語言處理 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

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

店鋪： 布剋專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593737

商品編碼：28468187824

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2018-05-01

商品參數

基於深度學習的自然語言處理
	定價	69.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年05月
	開本	16開
	作者	（以）約阿夫·戈爾德貝格（Yoav Goldberg）
	裝幀	平裝-膠訂
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787111593737
	重量	493

內容介紹

..........

目錄

譯者序

前言

緻謝 

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

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打亂

5��2��7學習率

5��2��8minibatch

第2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

0章預訓練的詞錶示

10��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

1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

2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

3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

4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

5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

6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�睳文本分類

16��2��3弧分解依存句法分析

7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

8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

9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 

《智能文本生成與理解：邁嚮更深層次的自然語言智能》 引言： 在這個信息爆炸的時代，如何讓機器真正理解和運用人類的語言，一直是人工智能領域最核心也是最具挑戰性的課題之一。自然語言處理（NLP）技術的發展，正以前所未有的速度改變著我們與計算機互動的方式。從智能語音助手到個性化內容推薦，從機器翻譯到情感分析，NLP的觸角已經延伸到生活的方方麵麵。然而，當前的NLP技術在理解語言的細微之處、生成富有創造性和邏輯性的文本、以及處理復雜多變的語境方麵，仍有巨大的提升空間。 本書《智能文本生成與理解：邁嚮更深層次的自然語言智能》旨在探索當前NLP前沿的最新進展，聚焦於如何構建更智能、更具理解力和生成能力的自然語言模型。我們將深入剖析當前技術框架的局限性，並著眼於未來可能的發展方嚮，為讀者提供一個全麵而深入的視角，瞭解如何跨越現有技術的邊界，邁嚮真正意義上的自然語言智能。 第一章：自然語言處理的基石：傳統方法與局限性迴顧 在深入探討前沿技術之前，有必要迴顧一下NLP領域的一些基礎性方法。本章將對詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等經典的文本錶示方法進行梳理，並介紹基於規則和統計的早期NLP模型，如隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）在序列標注任務中的應用。 我們將重點分析這些傳統方法在處理語言的語義、語法、語境以及長期依賴性方麵的固有局限性。例如，詞袋模型忽略瞭詞語的順序和上下文信息，導緻無法捕捉詞語之間的復雜關係。基於規則的方法往往難以覆蓋所有語言現象，並且維護成本高昂。統計模型雖然在一定程度上緩解瞭這些問題，但在麵對海量、多樣化的語言數據時，其學習能力和泛化能力也顯得捉襟見肘。 本章的目的是為讀者建立一個清晰的對比背景，理解為何需要更強大的模型和更先進的技術來剋服這些挑戰，從而為後續章節的學習奠定堅實的基礎。 第二章：深度學習浪潮中的NLP：從詞嚮量到循環神經網絡 深度學習的崛起為NLP帶來瞭革命性的突破。本章將聚焦於深度學習在NLP領域的早期應用，特彆是詞嚮量（Word Embeddings）的誕生及其重要性。我們將詳細介紹Word2Vec、GloVe等模型的原理，闡述它們如何將離散的詞語映射到低維連續嚮量空間，從而捕捉詞語之間的語義關係。 接著，我們將深入探討循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。這些模型能夠有效地處理序列數據，捕捉文本中的時序信息和長期依賴性，為機器翻譯、文本生成等任務帶來瞭顯著的提升。我們將通過具體的模型架構和工作原理，展示RNN傢族是如何剋服傳統模型在處理序列問題上的不足。 本章將強調詞嚮量和RNN等技術如何從根本上改變瞭NLP的研究範式，使得模型能夠從數據中自主學習語言的深層特徵，而非依賴於人工設計的規則或特徵。 第三章：Attention機製的魔力：聚焦重要信息，提升模型效率 在處理長序列文本時，RNN模型仍然麵臨著梯度消失/爆炸以及信息遺忘的問題。Attention機製的齣現，為解決這些難題提供瞭優雅而強大的解決方案。本章將詳細介紹Attention機製的核心思想，即讓模型在處理輸入信息時，能夠根據當前任務的需要，動態地“關注”輸入序列中最重要的部分。 我們將從標準的Bahdanau Attention和Luong Attention開始，逐步深入到自注意力（Self-Attention）機製。自注意力機製允許模型在同一個序列內部進行信息交互，從而更好地捕捉句子內部詞語之間的關係，無論它們在序列中的距離有多遠。我們將通過圖示和數學推導，清晰地解釋Attention機製的工作原理，以及它如何顯著提升模型在機器翻譯、文本摘要等任務上的錶現。 本章的重點在於理解Attention機製如何賦予模型“選擇性記憶”的能力，使其能夠更有效地聚焦於關鍵信息，從而提升模型的效率和性能。 第四章：Transformer架構的統治：並行計算與全連接的革命 Transformer模型是近年來NLP領域最具顛覆性的創新之一。本章將深入剖析Transformer架構的核心組成部分，包括多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋神經網絡（Feed-Forward Networks）。 我們將重點解釋Transformer如何完全摒棄瞭循環結構，轉而依賴於Attention機製進行序列建模。這使得模型能夠進行高度並行化的計算，極大地縮短瞭訓練時間，並能夠處理更長的序列。同時，Transformer的“全連接”特性（相對於RNN的串行處理）也使其能夠更充分地捕捉全局信息。 本章還將介紹Transformer模型在各種NLP任務中取得的輝煌成就，如BERT、GPT係列模型的齣現，它們是如何通過預訓練-微調的範式，在海量無標注數據上學習通用的語言知識，並能高效地遷移到下遊任務中。我們將詳細分析這些預訓練模型的設計理念、訓練策略以及它們帶來的影響。 第五章：預訓練語言模型的進化：從BERT到GPT-4及更遠 預訓練語言模型（PLM）已經成為現代NLP的基石。本章將深入探討PLM的發展曆程和關鍵技術。我們將從BERT模型的雙嚮編碼器（Encoder-only）架構齣發，分析其掩碼語言模型（Masked Language Model）和下一句預測（Next Sentence Prediction）等預訓練任務如何使其獲得強大的上下文理解能力。 隨後，我們將轉嚮GPT係列模型，探討其自迴歸（Autoregressive）的解碼器（Decoder-only）架構，以及如何通過大量的文本數據進行無監督的預測式訓練，從而生成連貫、富有創造性的文本。我們將討論GPT模型在文本生成、對話係統、內容創作等領域的廣泛應用。 本章還將展望更先進的PLM，例如多模態預訓練模型，它們如何融閤文本、圖像、音頻等多種信息，以期實現更全麵、更深入的語言理解。我們還將探討模型規模、訓練數據、以及算法優化對PLM性能的影響，並討論當前PLM麵臨的挑戰，如幻覺（Hallucination）問題、偏見（Bias）問題以及高昂的計算成本。 第六章：生成式AI的未來：創造力、對話與人機協作 生成式AI的浪潮正席捲而來，其核心驅動力正是先進的NLP模型。本章將聚焦於生成式AI在文本生成領域的最新進展和未來趨勢。我們將探討如何通過微調和Prompt Engineering等技術，引導大型語言模型生成特定風格、特定主題的文本，並實現個性化的內容創作。 我們將深入分析對話係統的最新發展，包括如何構建更自然、更具共情能力的聊天機器人，以及如何利用大型語言模型來提升對話的連貫性、邏輯性和信息豐富度。我們還將討論多輪對話管理、上下文追蹤以及情感理解等關鍵技術。 更重要的是，本章將著眼於人機協作的未來。我們設想，未來的AI將不再僅僅是工具，而是能夠與人類協同工作的夥伴。我們將探討如何設計能夠理解人類意圖、輔助人類決策、甚至激發人類創意的AI係統。例如，在科研、設計、編程等領域，AI將如何成為人類的得力助手，共同推動知識的進步和創造力的釋放。 第七章：挑戰與機遇：倫理、安全與可解釋性 隨著NLP技術的飛速發展，我們也必須正視其帶來的挑戰。本章將深入探討NLP領域的倫理、安全和可解釋性問題。 倫理問題： 我們將分析大型語言模型中存在的偏見問題，例如性彆、種族、地域等方麵的刻闆印象，以及這些偏見如何被模型放大並傳播。我們將討論如何檢測和緩解模型中的偏見，以及如何構建更公平、更具包容性的AI係統。 安全問題： 本章將探討AI生成內容的潛在濫用風險，例如虛假信息傳播、網絡欺詐、惡意內容生成等。我們將討論如何發展有效的技術手段來識彆和過濾有害信息，以及如何建立相應的法律法規和社會機製來應對這些挑戰。 可解釋性問題： 深度學習模型往往被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。本章將介紹一些當前可解釋性研究的方嚮，例如注意力可視化、梯度分析、以及模型蒸餾等，旨在提高我們對模型內部工作機製的理解，從而更好地診斷問題、優化模型，並建立用戶對AI的信任。 本章的目的是呼籲開發者、研究者和社會各界共同思考NLP技術的健康發展之道，在追求技術進步的同時，確保AI能夠以負責任、安全、公平的方式造福人類。 結論： 《智能文本生成與理解：邁嚮更深層次的自然語言智能》是一本旨在為讀者提供對自然語言處理領域深度洞察的書籍。我們從基礎概念齣發，逐步深入到深度學習、Attention機製、Transformer架構以及最新的預訓練語言模型，並展望瞭生成式AI的未來發展方嚮。本書不僅關注技術本身的演進，更強調瞭NLP技術在推動人工智能發展、改變人類社會互動方式中的核心作用。 我們相信，通過對這些前沿技術的深入理解和不斷探索，我們能夠逐步構建齣真正具備智能的自然語言係統，實現人機之間更深層次的交流與協作，從而開啓一個更加智能、更加美好的未來。本書希望能夠激發讀者對NLP領域的興趣，並為那些緻力於研究和開發下一代智能語言技術的專業人士提供有益的參考和啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字有點繞，乍一看還以為是兩本書：《正版基於深度學習的自然語言處理》和《基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書機器學習》。不過仔細看，應該是一本書，名字裏包含瞭“正版”、“基於深度學習的自然語言處理”、“自然語言處理教程書”和“機器學習”這些關鍵詞。光看書名，我就對這本書充滿瞭期待。 作為一名對人工智能領域充滿好奇的初學者，我一直想深入瞭解自然語言處理（NLP）究竟是怎麼一迴事。市麵上關於NLP的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼就充斥著各種復雜的數學公式，讓我望而卻步。這本書名字中強調瞭“基於深度學習”，這正是我目前最感興趣的方嚮。我知道深度學習在NLP領域取得瞭巨大的成功，比如像GPT這樣的模型，能夠進行流暢的對話、創作文本，甚至寫代碼。我非常希望能通過這本書，理解深度學習是如何賦能NLP的，瞭解它的核心原理和技術。同時，“教程書”的定位也讓我看到瞭係統學習的可能性，我希望這本書能夠從基礎概念講起，逐步深入，提供清晰的講解和實操指導，讓我能夠真正掌握NLP的技能，而不是停留在錶麵。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機專業的學生，之前上過一些機器學習的基礎課程，對神經網絡和深度學習有一定的瞭解，但感覺在自然語言處理這個細分領域還比較薄弱。市麵上很多NLP的書籍要麼是偏嚮傳統方法，要麼就是直接使用現成的庫，讓我感覺少瞭點“內功”。這本書名字裏有“基於深度學習的自然語言處理”和“自然語言處理教程書”，我覺得這可能是我的一個很好的學習資源。 我希望這本書能夠提供一個循序漸進的學習路徑。從基礎的文本預處理，比如分詞、去除停用詞，到如何將文本轉換為嚮量錶示（比如Word2Vec, GloVe），再到如何利用RNN、LSTM、GRU等模型來處理序列數據，最後引申到更強大的Transformer模型。書中的講解應該清晰易懂，避免過於晦澀的數學推導，而是注重概念的闡述和原理的說明。另外，如果書中能夠提供一些實際的編程練習，比如使用Python和PyTorch/TensorFlow來實現一些經典的NLP任務，那對我來說就太有幫助瞭。我希望通過這本書，能夠真正理解深度學習是如何讓機器“讀懂”和“生成”人類語言的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機科學充滿熱情的研究生，我一直在尋找能夠深化我對機器學習理論理解的書籍，特彆是結閤到具體應用場景的。自然語言處理（NLP）是我非常感興趣的一個方嚮，因為它直接關係到人機交互的未來，也蘊含著巨大的研究潛力。我看到這本書的書名裏包含瞭“基於深度學習的自然語言處理”以及“機器學習”，這讓我覺得它可能是一本能夠連接理論與實踐的寶藏。 我特彆想瞭解這本書是如何講解深度學習模型在NLP中的應用的。是否會深入探討像詞嵌入（Word Embeddings）這樣的基礎概念，以及它們如何捕捉詞語的語義信息？對於更復雜的任務，比如文本生成、機器翻譯、情感分析等，書中是否會介紹當前最先進的深度學習架構，例如Transformer及其變種？我希望這本書不僅僅是停留在“使用”層麵，而是能引導我理解模型背後的“為什麼”，理解算法的精妙之處，從而為我未來的研究提供紮實的理論基礎和創新的靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一個業餘的編程愛好者，一直對人工智能領域非常著迷，尤其對讓機器理解和生成人類語言的技術非常感興趣。之前也嘗試過一些關於機器學習的基礎教程，但總覺得和NLP的實際應用還有一段距離。這本書的名字《正版 基於深度學習的自然語言處理 基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書 機器學習》雖然有點重復，但“基於深度學習的自然語言處理”和“自然語言處理教程書”這兩個關鍵詞一下子就抓住瞭我的眼球。 我期待這本書能夠讓我這個初學者也能看得懂。我希望它能從最基本的地方講起，比如什麼是自然語言處理，它能做什麼，以及為什麼深度學習在其中如此重要。是不是會介紹一些大傢熟知的NLP應用，比如聊天機器人、機器翻譯、文本摘要等等，然後解釋它們是如何通過深度學習實現的？我不太懂那些復雜的數學公式，所以希望書中的講解更側重於直觀的理解和實際的例子。如果有一些簡單的代碼演示，或者能告訴我如何安裝和使用一些常用的NLP庫，那我就更開心瞭。我想通過這本書，能夠對NLP有一個初步但清晰的認識，並且能動手嘗試一些簡單的NLP任務，感受AI的魅力。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在關注AI在內容創作領域的應用，特彆是像AI寫作、智能問答這些方麵，感覺技術發展得非常快。我的工作性質也需要我經常處理大量的文本信息，比如分析用戶反饋、撰寫報告等等，如果能有一個工具或者一種方法，讓這些過程變得更高效、更智能，那將是極大的福音。我看到這本書的名字裏有“自然語言處理”和“深度學習”，我就覺得它可能能幫我解決一些實際工作中的痛點。 我尤其好奇這本書是如何將“深度學習”和“自然語言處理”結閤在一起的。是會介紹一些經典的深度學習模型，比如RNN、LSTM、Transformer嗎？這些模型在處理序列數據，也就是我們日常交流的語言方麵，到底有什麼優勢？這本書會不會有實際的代碼示例，讓我能夠跟著操作，親手實現一些NLP的功能？比如，能不能教我如何構建一個簡單的文本分類器，或者一個基本的問答係統？我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠提供一些可落地、可實踐的方法，讓我能夠將學到的知識運用到實際工作中，提升工作效率。