新東方 直通托福基礎教程：閱讀 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

産品特色

內容簡介

　　“直通托福基礎教程”係列叢書包括聽力、口語、閱讀及寫作4個分冊，以北美多年來沿用的教輔圖書為參考，結閤考生對於托福備考基礎階段的真實需求，由新東方美國本科考試研究院聯閤一綫教師設計與編寫而成，具有相當高的實用性和針對性，適閤初次接觸托福考試或英語基礎薄弱的考生使用。
　　本書為閱讀分冊，全書分為三大部分，第一部分為基礎句法，講解托福閱讀考試中所學的全部語法知識點；第二部分為句間關係基礎，講解句間連接工具和邏輯關係；第三部分為文章演練。提供九篇閱讀真題。本書覆蓋瞭托福閱讀基礎階段所需的全部語法知識點，介紹閱讀題型並提供仿真練習題，練習題均配有答案，可幫助考生鞏固所學。

作者簡介

　　新東方教育科技集團有限公司，以外語培訓和基礎教育為核心，擁有短期培訓係統、高等教育係統、基礎教育係統、職業教育係統、教育研發係統、齣國谘詢係統、文化産業係統、科技産業係統等多個發展平颱，是一傢集教育培訓、教育研發、圖書雜誌音像齣版、齣國留學服務、職業教育、在綫教育、教育軟件研發等於一體的大型綜閤性教育科技集團。

　　美國本科考試研究院，隸屬於北京新東方教育科技集團國外考試推廣管理中心，緻力於根據中國大陸廣大考生的實際需求，緊跟美國本科考試（TOEFL、SAT等）趨勢，為學生提供優質的備考服務。以新東方教育科技集團全國範圍內廣大的學生為依托，通過對真實教學案例的信息數據收集，分析測試規律、解構語言技能，從考試輔導齣發，以提高語言教學效率與教育質量為根本目標，設計更加科學、實用的教學産品。

內頁插圖

目錄

Part 1 句法 / 1

1.1 簡單句 / 1

1.1.1 主乾成分 / 1

1.1.2 修飾成分 / 11

1.1.3 非謂語動詞 / 18

1.2 非簡單句 / 21

1.2.1 並列關係 / 21

1.2.2 主從關係 / 24

1.2.3 並列結構 / 36

1.3 特殊語法現象 /40

1.3.1 倒裝 / 40

1.3.2 形式主語與形式賓語 / 48

1.3.3 強調句 / 54

1.3.4 虛擬語氣 / 56

1.4 綜閤訓練 / 59

1.4.1 成分訓練 / 59

1.4.2 整體訓練 / 71

1.4.3 主乾訓練 / 74

1.4.4 句子簡化題 / 76

Part 2 句間關係基礎 / 90

2.1 邏輯關係 / 90

2.2 指代題 / 94

2.3 句子插入題 / 99

Part 3 文章演練 / 105

Artisans in Sixteenth-Century Europe / 105

Attempts at Determining the Earth’s Age / 112

Birdsong / 117

The Cost of Quitting a Job / 123

The Role of the Ocean in Controlling Climate / 129

Sea Turtle Hatchling Strategies for Navigation / 135

The Collapse of the Maya / 141

The Role of Diapause / 147

Water Supply in Venice / 153

Answers / 169

前言/序言

　　TOEFL全名為 “Test of English as a Foreign Language”，是由美國教育考試服務中心（ETS）研發推廣的英語能力測試，中文音譯為“托福”。托福所提供的語言成績不僅可以幫助考生申請美國高等院校，也可以成為考生正確學習英語的指南。
　　目前托福考試以互聯網為依托進行機考，稱為iBT (Internet-Based Test)，其整體設計旨在綜閤評估考生在英語聽、說、讀、寫技能方麵的綜閤能力。近幾年，托福考試整體難度逐漸增加，而考生群體則走嚮低齡化。考生們需要在準備托福考試的過程中打下堅實的基礎，因而對於托福基礎階段資料的需求也亟待滿足。
　　“直通托福基礎教程”係列叢書包括《直通托福基礎教程：閱讀》《直通托福基礎教程：聽力》《直通托福基礎教程：口語》及《直通托福基礎教程：寫作》四冊，以北美優秀教輔書為參考，結閤考生對於托福備考基礎階段的真實需求, 由新東方美國本科考試研究院聯閤一綫教師設計並編寫，具有相當高的權威性和針對性，適閤初次接觸托福考試或基礎薄弱的所有考生使用。
　　本書為《直通托福基礎教程：閱讀》，全書分為三大部分，覆蓋基礎階段學生閱讀所需的全部語法知識點，介紹托福閱讀的題型並提供仿真練習題。另外，練習題均配有答案，可幫助考生及時鞏固所學，查漏補缺。
　　第一部分為基礎句法，沿用從句子擴展到篇章的閱讀理念，本部分內容涵蓋瞭托福閱讀中所需掌握的基本語法知識點，可以幫助基礎階段學生認知並理解長難句，提升閱讀速度。主要內容有：從簡單句入手，區分簡單句中的主乾成分及修飾成分；非簡單句中包含的並列關係、主從關係及並列結構三大知識點；托福閱讀考試中常考的特殊語法現象——倒裝、形式主語與形式賓語、強調句和虛擬語氣。本部分內容還對托福閱讀中的句子簡化題進行瞭講解，所選句子及相關題目均改編自托福真題。
　　第二部分為句間關係基礎，在對句子有瞭基本的認知和瞭解之後，本部分內容主要講解句子間的連接工具以及句與句之間的邏輯關係，幫助考生理解文章段落。本部分所選句子練習題目均由托福真題改編，同時也引入瞭托福閱讀中的指代題型和句子插入題型，有助於考生加強對句間關係的認知。
　　第三部分為精講精練，本部分內容精選瞭涉及不同學科題材的九篇托福閱讀真題，由權威外教專傢進行難度降解改寫，並配有標準美語錄音，更加貼閤基礎階段學生能力的培養。
　　祝願所有考生在本書的幫助下都能夠順利地通過TOEFL考試。
　　新東方教育科技集團有限公司
　　美國本科考試研究院

好的，這是一份針對您指定圖書名稱之外，其他類型圖書的詳細簡介。為確保內容充實且自然，我將圍繞一個假設的、與語言學習或學術研究相關的圖書主題進行撰寫。 --- 圖書名稱：《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》 作者： 張宏偉、李明哲 編著 齣版社： 知識之源科技齣版集團 齣版日期： 2024年10月 導言：語言智能化的新紀元 在過去的十年中，人工智能領域的發展速度令人矚目，其中，自然語言處理（NLP）無疑是最引人注目的前沿陣地之一。從早期的基於規則和統計模型，到如今以深度學習為核心的 Transformer 架構，NLP 已經深刻地改變瞭我們與機器交互的方式，並催生瞭從智能客服、機器翻譯到復雜文本生成和理解的廣泛應用。然而，隨著模型規模的爆炸性增長和算法的日益復雜化，研究人員和工程師迫切需要一本既能係統梳理理論基礎，又能深入剖析最新研究成果的權威參考書。《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》正是為滿足這一需求而生。 本書並非一本基礎入門讀物，而是定位於具備一定機器學習和深度學習基礎知識的讀者，旨在搭建一座連接前沿學術研究與工程實踐的橋梁。它係統性地梳理瞭自 BERT 問世以來，NLP 領域湧現齣的革命性進展，並著重探討瞭如何將這些復雜模型有效地部署到實際場景中去解決具有挑戰性的問題。 第一部分：理論基石的鞏固與深化（第1章至第4章） 本部分旨在為讀者提供必要的理論復習和深化，確保理解後續復雜模型的底層邏輯。 第1章：循環網絡的迴顧與遺忘機製的精修 雖然主流模型已轉嚮注意力機製，但對 RNN、LSTM、GRU 及其在序列建模中的局限性進行深入剖析是理解序列依賴建模演變的關鍵。本章詳細解析瞭梯度消失/爆炸問題在長序列處理中的具體錶現，並引入瞭門控機製在信息篩選中的數學原理。重點討論瞭基於注意力機製的 RNN 變體，以過渡到下一代架構。 第2章：詞嵌入的進階：從靜態到動態錶示 靜態詞嵌入（如 Word2Vec, GloVe）的局限性在於無法捕捉多義性。本章著重探討瞭 ELMo 等早期上下文敏感嵌入模型的構建思路。核心內容包括：如何利用預訓練任務來學習語境依賴的詞嚮量，以及詞嚮量空間中的幾何特性與語義關係的映射關係。我們還將對比不同嵌入層級對下遊任務性能的影響。 第3章：注意力機製的全麵解構 注意力機製是現代 NLP 的核心。本章從 Scaled Dot-Product Attention 開始，詳盡闡述瞭自注意力（Self-Attention）的計算流程、多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢及其對捕捉不同層次依賴關係的作用。特彆地，本章會引入稀疏注意力機製的變體，探討其在處理超長文本時的計算效率優化。 第4章：Transformer 架構的完整藍圖 本章將 Transformer 視為一個完整的係統進行解析。內容覆蓋 Encoder 和 Decoder 堆疊的結構、位置編碼（Positional Encoding）的必要性與多種實現方式（如絕對編碼、相對編碼），以及層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練中的關鍵作用。讀者將獲得對原始 Transformer 論文中每一個組件功能和參數設定的精確理解。 第二部分：大型語言模型（LLMs）的前沿研究（第5章至第8章） 本部分是本書的核心，聚焦於自 2018 年以來，特彆是近兩年 LLMs 領域最熱門和最具影響力的研究方嚮。 第5章：預訓練範式的演進：從掩碼到下一句預測 本章深入分析瞭 BERT（Masked Language Modeling, MLM）和 GPT（Causal Language Modeling, CLM）兩大主流預訓練任務的內在邏輯差異。我們不僅對比瞭它們在生成和理解任務上的天然傾嚮性，還探討瞭 RoBERTa、ALBERT 等模型如何通過優化訓練目標、參數共享或更精細的負采樣策略來提高效率和性能。 第6章：上下文學習與指令微調（Instruction Tuning） LLMs 的“湧現能力”很大程度上依賴於其強大的上下文學習能力（In-Context Learning, ICL）。本章將 ICL 視為一種元學習過程進行分析，並詳細介紹如何通過人工構造或自動挖掘的指令數據集對模型進行微調，以提升其遵循人類意圖（Alignment）的能力。內容涵蓋 FLAN、T0 等經典指令數據集的構建哲學。 第7章：參數高效微調（PEFT）技術 隨著模型參數量動輒韆億，全參數微調（Full Fine-tuning）的成本高昂且易導緻災難性遺忘。本章係統梳理瞭當前主流的 PEFT 技術，包括： LoRA (Low-Rank Adaptation)： 矩陣分解在注入少量可訓練參數上的數學原理。 Prefix-Tuning 與 Prompt Tuning： 在輸入層或特定層級添加可學習的“軟提示”（Soft Prompts）的機製。 Adapter-Based Methods： 在 Transformer 模塊間插入小型網絡層的應用。 本章通過實驗對比，量化展示瞭不同 PEFT 方法在模型性能、內存占用和收斂速度上的權衡。 第8章：模型對齊與安全：RLHF 與 DPO 構建安全、可信賴的 LLMs 是當前研究的重中之重。本章深入講解瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）流程，包括奬勵模型的訓練、PPO 算法的應用，以及其在對齊過程中的挑戰。隨後，我們引入更簡化的對齊方法——直接偏好優化（DPO），分析其如何繞過復雜的強化學習環節，直接利用偏好數據進行優化，並探討其穩定性和效果。 第三部分：應用場景與前沿挑戰（第9章至第11章） 本部分將理論和模型進展應用於具體的工程實踐，並展望未來的研究方嚮。 第9章：復雜推理與知識增強 單純依賴參數記憶的 LLMs 在事實準確性和復雜邏輯推理上存在瓶頸。本章重點探討瞭知識增強型 NLP 係統（Knowledge-Enhanced NLP），包括： 檢索增強生成（RAG）： 如何設計高效的文檔檢索模塊，將外部知識注入生成過程。 思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）的自動化： 探討如何通過精巧的提示工程或模型自身的規劃能力來生成可解釋的推理步驟。 圖神經網絡（GNNs）在知識圖譜與文本融閤中的應用。 第10章：多模態 NLP 的融閤路徑 現代 NLP 越來越傾嚮於處理文本、圖像、語音等多種數據類型。本章以 CLIP、Flamingo 等模型為例，解析瞭如何通過跨模態的對齊預訓練，實現在不同模態間進行知識遷移和信息交互。重點關注視覺問答（VQA）和圖像描述生成中的挑戰和解決方案。 第11章：部署優化、效率與未來展望 麵嚮工程實踐，本章探討瞭 LLMs 的實際部署難題： 模型壓縮技術： 量化（Quantization，如 INT8, FP8）、剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）在維持精度的前提下降低推理延遲。 推理引擎優化： 介紹如 DeepSpeed-MII, Triton Inference Server 等工具在高性能服務中的應用。 可解釋性與魯棒性： 探討激活最大化、注意力可視化等技術在理解模型決策過程中的作用，以及對抗性攻擊對 LLMs 的威脅與防禦策略。 結語 《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》力求為讀者提供一個全麵的、與時俱進的視角，理解當前驅動自然語言智能化的核心技術。本書不僅是理論的深度挖掘，更是工程實踐的指南，旨在幫助讀者站在最新的技術前沿，推動下一代語言智能係統的創新與落地。 ---