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店铺： 布克专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593737

商品编码：28468187824

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2018-05-01

商品参数

基于深度学习的自然语言处理
	定价	69.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年05月
	开本	16开
	作者	（以）约阿夫·戈尔德贝格（Yoav Goldberg）
	装帧	平装-胶订
	页数
	字数
	ISBN编码	9787111593737
	重量	493

内容介绍

..........

目录

译者序

前言

致谢 

章引言

1��1自然语言处理的挑战

1��2神经网络和深度学习

1��3自然语言处理中的深度学习

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数学符号

注释

部分有监督分类与前馈神经网络

第2章学习基础与线性模型

2��1有监督学习和参数化函数

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独热和稠密向量表示

2��6对数线性多分类

2��7训练和优化

2��7��1损失函数

2��7��2正则化

2��8基于梯度的优化

2��8��1梯度下降

2��8��2实例

2��8��3其他训练方法

第3章从线性模型到多层感知器

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核方法 

3��4可训练的映射函数 

第4章前馈神经网络

4��1一个关于大脑的比喻

4��2数学表示

4��3表达能力

4��4常见的非线性函数

4��5损失函数

4��6正则化与丢弃法

4��7相似和距离层

4��8嵌入层

第5章神经网络训练

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实践经验

5��2��1优化算法的选择

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饱和神经元与死神经元

5��2��6打乱

5��2��7学习率

5��2��8minibatch

第2部分处理自然语言数据

第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可推断的语言学特征

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

第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：命名实体识别

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

第8章从文本特征到输入

8��1编码分类特征

8��1��1独热编码

8��1��2稠密编码（特征嵌入）

8��1��3稠密向量与独热表示

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独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

第9章语言模型

9��1语言模型任务

9��2语言模型评估：困惑度

9��3语言模型的传统方法

9��3��1延伸阅读

9��3��2传统语言模型的限制

9��4神经语言模型

9��5使用语言模型进行生成

9��6副产品：词的表示

0章预训练的词表示

10��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词嵌入算法

10��4��1分布式假设和词表示

10��4��2从神经语言模型到分布式表示

10��4��3词语联系

10��4��4其他算法

10��5上下文的选择

10��5��1窗口方法

10��5��2句子、段落或文档

10��5��3句法窗口

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分布式方法的限制

1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

2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

第三部分特殊的结构

3章n元语法探测器：卷积神经网络

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

4章循环神经网络：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双向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

5章实际的循环神经网络结构

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的丢弃机制

6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主谓一致语法检查

16��2作为特征提取器的RNN

16��2��1词性标注

16��2��2RNN�睳文本分类

16��2��3弧分解依存句法分析

7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结合注意力机制的条件生成

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机制的模型

17��5��1机器翻译

17��5��2形态屈折

17��5��3句法分析

第四部分其他主题

8章用递归神经网络对树建模

18��1形式化定义

18��2扩展和变体

18��3递归神经网络的训练

18��4一种简单的替代——线性化树

18��5前景

9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：一阶依存句法分析

19��4��2基于Neural�睠RF的命名实体识别

19��4��3基于柱搜索的NER�睠RF近似

第20章级联、多任务与半监督学习

20��1模型级联

20��2多任务学习

20��2��1多任务设置下的训练

20��2��2选择性共享

20��2��3作为多任务学习的词嵌入预训练

20��2��4条件生成中的多任务学习

20��2��5作为正则的多任务学习

20��2��6注意事项

20��3半监督学习

20��4实例

20��4��1眼动预测与句子压缩

20��4��2弧标注与句法分析

20��4��3介词词义消歧与介词翻译预测

20��4��4条件生成：多语言机器翻译、句法分析以及图像描述生成

20��5前景

第21章结论

21��1我们学到了什么

21��2未来的挑战

参考文献 

《智能文本生成与理解：迈向更深层次的自然语言智能》 引言： 在这个信息爆炸的时代，如何让机器真正理解和运用人类的语言，一直是人工智能领域最核心也是最具挑战性的课题之一。自然语言处理（NLP）技术的发展，正以前所未有的速度改变着我们与计算机互动的方式。从智能语音助手到个性化内容推荐，从机器翻译到情感分析，NLP的触角已经延伸到生活的方方面面。然而，当前的NLP技术在理解语言的细微之处、生成富有创造性和逻辑性的文本、以及处理复杂多变的语境方面，仍有巨大的提升空间。 本书《智能文本生成与理解：迈向更深层次的自然语言智能》旨在探索当前NLP前沿的最新进展，聚焦于如何构建更智能、更具理解力和生成能力的自然语言模型。我们将深入剖析当前技术框架的局限性，并着眼于未来可能的发展方向，为读者提供一个全面而深入的视角，了解如何跨越现有技术的边界，迈向真正意义上的自然语言智能。 第一章：自然语言处理的基石：传统方法与局限性回顾 在深入探讨前沿技术之前，有必要回顾一下NLP领域的一些基础性方法。本章将对词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等经典的文本表示方法进行梳理，并介绍基于规则和统计的早期NLP模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在序列标注任务中的应用。 我们将重点分析这些传统方法在处理语言的语义、语法、语境以及长期依赖性方面的固有局限性。例如，词袋模型忽略了词语的顺序和上下文信息，导致无法捕捉词语之间的复杂关系。基于规则的方法往往难以覆盖所有语言现象，并且维护成本高昂。统计模型虽然在一定程度上缓解了这些问题，但在面对海量、多样化的语言数据时，其学习能力和泛化能力也显得捉襟见肘。 本章的目的是为读者建立一个清晰的对比背景，理解为何需要更强大的模型和更先进的技术来克服这些挑战，从而为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二章：深度学习浪潮中的NLP：从词向量到循环神经网络 深度学习的崛起为NLP带来了革命性的突破。本章将聚焦于深度学习在NLP领域的早期应用，特别是词向量（Word Embeddings）的诞生及其重要性。我们将详细介绍Word2Vec、GloVe等模型的原理，阐述它们如何将离散的词语映射到低维连续向量空间，从而捕捉词语之间的语义关系。 接着，我们将深入探讨循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型能够有效地处理序列数据，捕捉文本中的时序信息和长期依赖性，为机器翻译、文本生成等任务带来了显著的提升。我们将通过具体的模型架构和工作原理，展示RNN家族是如何克服传统模型在处理序列问题上的不足。 本章将强调词向量和RNN等技术如何从根本上改变了NLP的研究范式，使得模型能够从数据中自主学习语言的深层特征，而非依赖于人工设计的规则或特征。 第三章：Attention机制的魔力：聚焦重要信息，提升模型效率 在处理长序列文本时，RNN模型仍然面临着梯度消失/爆炸以及信息遗忘的问题。Attention机制的出现，为解决这些难题提供了优雅而强大的解决方案。本章将详细介绍Attention机制的核心思想，即让模型在处理输入信息时，能够根据当前任务的需要，动态地“关注”输入序列中最重要的部分。 我们将从标准的Bahdanau Attention和Luong Attention开始，逐步深入到自注意力（Self-Attention）机制。自注意力机制允许模型在同一个序列内部进行信息交互，从而更好地捕捉句子内部词语之间的关系，无论它们在序列中的距离有多远。我们将通过图示和数学推导，清晰地解释Attention机制的工作原理，以及它如何显著提升模型在机器翻译、文本摘要等任务上的表现。 本章的重点在于理解Attention机制如何赋予模型“选择性记忆”的能力，使其能够更有效地聚焦于关键信息，从而提升模型的效率和性能。 第四章：Transformer架构的统治：并行计算与全连接的革命 Transformer模型是近年来NLP领域最具颠覆性的创新之一。本章将深入剖析Transformer架构的核心组成部分，包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈神经网络（Feed-Forward Networks）。 我们将重点解释Transformer如何完全摒弃了循环结构，转而依赖于Attention机制进行序列建模。这使得模型能够进行高度并行化的计算，极大地缩短了训练时间，并能够处理更长的序列。同时，Transformer的“全连接”特性（相对于RNN的串行处理）也使其能够更充分地捕捉全局信息。 本章还将介绍Transformer模型在各种NLP任务中取得的辉煌成就，如BERT、GPT系列模型的出现，它们是如何通过预训练-微调的范式，在海量无标注数据上学习通用的语言知识，并能高效地迁移到下游任务中。我们将详细分析这些预训练模型的设计理念、训练策略以及它们带来的影响。 第五章：预训练语言模型的进化：从BERT到GPT-4及更远 预训练语言模型（PLM）已经成为现代NLP的基石。本章将深入探讨PLM的发展历程和关键技术。我们将从BERT模型的双向编码器（Encoder-only）架构出发，分析其掩码语言模型（Masked Language Model）和下一句预测（Next Sentence Prediction）等预训练任务如何使其获得强大的上下文理解能力。 随后，我们将转向GPT系列模型，探讨其自回归（Autoregressive）的解码器（Decoder-only）架构，以及如何通过大量的文本数据进行无监督的预测式训练，从而生成连贯、富有创造性的文本。我们将讨论GPT模型在文本生成、对话系统、内容创作等领域的广泛应用。 本章还将展望更先进的PLM，例如多模态预训练模型，它们如何融合文本、图像、音频等多种信息，以期实现更全面、更深入的语言理解。我们还将探讨模型规模、训练数据、以及算法优化对PLM性能的影响，并讨论当前PLM面临的挑战，如幻觉（Hallucination）问题、偏见（Bias）问题以及高昂的计算成本。 第六章：生成式AI的未来：创造力、对话与人机协作 生成式AI的浪潮正席卷而来，其核心驱动力正是先进的NLP模型。本章将聚焦于生成式AI在文本生成领域的最新进展和未来趋势。我们将探讨如何通过微调和Prompt Engineering等技术，引导大型语言模型生成特定风格、特定主题的文本，并实现个性化的内容创作。 我们将深入分析对话系统的最新发展，包括如何构建更自然、更具共情能力的聊天机器人，以及如何利用大型语言模型来提升对话的连贯性、逻辑性和信息丰富度。我们还将讨论多轮对话管理、上下文追踪以及情感理解等关键技术。 更重要的是，本章将着眼于人机协作的未来。我们设想，未来的AI将不再仅仅是工具，而是能够与人类协同工作的伙伴。我们将探讨如何设计能够理解人类意图、辅助人类决策、甚至激发人类创意的AI系统。例如，在科研、设计、编程等领域，AI将如何成为人类的得力助手，共同推动知识的进步和创造力的释放。 第七章：挑战与机遇：伦理、安全与可解释性 随着NLP技术的飞速发展，我们也必须正视其带来的挑战。本章将深入探讨NLP领域的伦理、安全和可解释性问题。 伦理问题： 我们将分析大型语言模型中存在的偏见问题，例如性别、种族、地域等方面的刻板印象，以及这些偏见如何被模型放大并传播。我们将讨论如何检测和缓解模型中的偏见，以及如何构建更公平、更具包容性的AI系统。 安全问题： 本章将探讨AI生成内容的潜在滥用风险，例如虚假信息传播、网络欺诈、恶意内容生成等。我们将讨论如何发展有效的技术手段来识别和过滤有害信息，以及如何建立相应的法律法规和社会机制来应对这些挑战。 可解释性问题： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。本章将介绍一些当前可解释性研究的方向，例如注意力可视化、梯度分析、以及模型蒸馏等，旨在提高我们对模型内部工作机制的理解，从而更好地诊断问题、优化模型，并建立用户对AI的信任。 本章的目的是呼吁开发者、研究者和社会各界共同思考NLP技术的健康发展之道，在追求技术进步的同时，确保AI能够以负责任、安全、公平的方式造福人类。 结论： 《智能文本生成与理解：迈向更深层次的自然语言智能》是一本旨在为读者提供对自然语言处理领域深度洞察的书籍。我们从基础概念出发，逐步深入到深度学习、Attention机制、Transformer架构以及最新的预训练语言模型，并展望了生成式AI的未来发展方向。本书不仅关注技术本身的演进，更强调了NLP技术在推动人工智能发展、改变人类社会互动方式中的核心作用。 我们相信，通过对这些前沿技术的深入理解和不断探索，我们能够逐步构建出真正具备智能的自然语言系统，实现人机之间更深层次的交流与协作，从而开启一个更加智能、更加美好的未来。本书希望能够激发读者对NLP领域的兴趣，并为那些致力于研究和开发下一代智能语言技术的专业人士提供有益的参考和启发。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在关注AI在内容创作领域的应用，特别是像AI写作、智能问答这些方面，感觉技术发展得非常快。我的工作性质也需要我经常处理大量的文本信息，比如分析用户反馈、撰写报告等等，如果能有一个工具或者一种方法，让这些过程变得更高效、更智能，那将是极大的福音。我看到这本书的名字里有“自然语言处理”和“深度学习”，我就觉得它可能能帮我解决一些实际工作中的痛点。 我尤其好奇这本书是如何将“深度学习”和“自然语言处理”结合在一起的。是会介绍一些经典的深度学习模型，比如RNN、LSTM、Transformer吗？这些模型在处理序列数据，也就是我们日常交流的语言方面，到底有什么优势？这本书会不会有实际的代码示例，让我能够跟着操作，亲手实现一些NLP的功能？比如，能不能教我如何构建一个简单的文本分类器，或者一个基本的问答系统？我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够提供一些可落地、可实践的方法，让我能够将学到的知识运用到实际工作中，提升工作效率。

评分☆☆☆☆☆

我是一个业余的编程爱好者，一直对人工智能领域非常着迷，尤其对让机器理解和生成人类语言的技术非常感兴趣。之前也尝试过一些关于机器学习的基础教程，但总觉得和NLP的实际应用还有一段距离。这本书的名字《正版 基于深度学习的自然语言处理 基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书 机器学习》虽然有点重复，但“基于深度学习的自然语言处理”和“自然语言处理教程书”这两个关键词一下子就抓住了我的眼球。 我期待这本书能够让我这个初学者也能看得懂。我希望它能从最基本的地方讲起，比如什么是自然语言处理，它能做什么，以及为什么深度学习在其中如此重要。是不是会介绍一些大家熟知的NLP应用，比如聊天机器人、机器翻译、文本摘要等等，然后解释它们是如何通过深度学习实现的？我不太懂那些复杂的数学公式，所以希望书中的讲解更侧重于直观的理解和实际的例子。如果有一些简单的代码演示，或者能告诉我如何安装和使用一些常用的NLP库，那我就更开心了。我想通过这本书，能够对NLP有一个初步但清晰的认识，并且能动手尝试一些简单的NLP任务，感受AI的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机专业的学生，之前上过一些机器学习的基础课程，对神经网络和深度学习有一定的了解，但感觉在自然语言处理这个细分领域还比较薄弱。市面上很多NLP的书籍要么是偏向传统方法，要么就是直接使用现成的库，让我感觉少了点“内功”。这本书名字里有“基于深度学习的自然语言处理”和“自然语言处理教程书”，我觉得这可能是我的一个很好的学习资源。 我希望这本书能够提供一个循序渐进的学习路径。从基础的文本预处理，比如分词、去除停用词，到如何将文本转换为向量表示（比如Word2Vec, GloVe），再到如何利用RNN、LSTM、GRU等模型来处理序列数据，最后引申到更强大的Transformer模型。书中的讲解应该清晰易懂，避免过于晦涩的数学推导，而是注重概念的阐述和原理的说明。另外，如果书中能够提供一些实际的编程练习，比如使用Python和PyTorch/TensorFlow来实现一些经典的NLP任务，那对我来说就太有帮助了。我希望通过这本书，能够真正理解深度学习是如何让机器“读懂”和“生成”人类语言的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机科学充满热情的研究生，我一直在寻找能够深化我对机器学习理论理解的书籍，特别是结合到具体应用场景的。自然语言处理（NLP）是我非常感兴趣的一个方向，因为它直接关系到人机交互的未来，也蕴含着巨大的研究潜力。我看到这本书的书名里包含了“基于深度学习的自然语言处理”以及“机器学习”，这让我觉得它可能是一本能够连接理论与实践的宝藏。 我特别想了解这本书是如何讲解深度学习模型在NLP中的应用的。是否会深入探讨像词嵌入（Word Embeddings）这样的基础概念，以及它们如何捕捉词语的语义信息？对于更复杂的任务，比如文本生成、机器翻译、情感分析等，书中是否会介绍当前最先进的深度学习架构，例如Transformer及其变种？我希望这本书不仅仅是停留在“使用”层面，而是能引导我理解模型背后的“为什么”，理解算法的精妙之处，从而为我未来的研究提供扎实的理论基础和创新的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字有点绕，乍一看还以为是两本书：《正版基于深度学习的自然语言处理》和《基于深度学习的自然语言处理 自然语言处理教程书机器学习》。不过仔细看，应该是一本书，名字里包含了“正版”、“基于深度学习的自然语言处理”、“自然语言处理教程书”和“机器学习”这些关键词。光看书名，我就对这本书充满了期待。 作为一名对人工智能领域充满好奇的初学者，我一直想深入了解自然语言处理（NLP）究竟是怎么一回事。市面上关于NLP的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么就充斥着各种复杂的数学公式，让我望而却步。这本书名字中强调了“基于深度学习”，这正是我目前最感兴趣的方向。我知道深度学习在NLP领域取得了巨大的成功，比如像GPT这样的模型，能够进行流畅的对话、创作文本，甚至写代码。我非常希望能通过这本书，理解深度学习是如何赋能NLP的，了解它的核心原理和技术。同时，“教程书”的定位也让我看到了系统学习的可能性，我希望这本书能够从基础概念讲起，逐步深入，提供清晰的讲解和实操指导，让我能够真正掌握NLP的技能，而不是停留在表面。