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出版者:

作者:(美)哈罗德·科兹纳著

出品人:

页数:920

译者:杨爱华等译（北京航空航天大学）

出版时间:2002-9

价格:108.00元

装帧:

isbn号码:9787505378100

丛书系列:

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• 成本控制
• 计划制定
• 执行力

好的，这是一本关于《深度学习在自然语言处理中的应用》的图书简介，内容详尽，绝不涉及《项目管理》相关主题： 深度学习在自然语言处理中的应用 前言：语言的智能涌现 人类文明的基石，信息传递的载体，逻辑推理的温床——语言，一直是人工智能领域最核心、也最具挑战性的目标之一。在过去十年中，随着计算能力的飞速提升和海量文本数据的积累，深度学习技术如同催化剂，彻底革新了自然语言处理（NLP）的面貌。 本书《深度学习在自然语言处理中的应用》旨在为读者提供一个从理论基础到前沿实践的完整路线图。我们不仅会深入剖析支撑现代NLP系统的核心神经网络架构，更会详细阐述如何将这些复杂的模型应用于解决现实世界中纷繁复杂的语言理解与生成任务。这不是一本停留在表面概念介绍的入门读物，而是一本面向研究人员、资深工程师以及致力于将NLP技术转化为生产力的行业专家的深度技术手册。 我们期望读者在阅读完本书后，不仅能熟练运用现有的主流框架（如PyTorch/TensorFlow），更能深刻理解Transformer架构背后的数学原理，并有能力设计、训练和部署属于自己的、针对特定领域优化的语言模型。 第一部分：NLP的深度基石——从词汇到向量空间 本部分着重于建立理解现代NLP的数学和模型基础。我们认为，任何高级应用都必须建立在对基础表示法（Representation）的深刻认识之上。 第一章：词汇表示的演进 本章回顾了从传统的词袋模型（BoW）到现代分布式表示的演变历程。 1.1 传统方法回顾： 探讨One-Hot编码的局限性及其在高维稀疏性问题上的瓶颈。 1.2 经典词嵌入技术： 详述Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的原理、负采样与层次化Softmax的优化策略。深入分析GloVe模型中基于全局矩阵因式分解的思想，并对比Word2Vec与GloVe在捕捉语义和句法关系上的差异。 1.3 上下文依赖的初步尝试： 引入早期的循环神经网络（RNN）结构，如标准RNN的梯度消失与梯度爆炸问题，并过渡到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的精妙结构，解释它们如何通过“门控机制”解决长期依赖问题。 第二章：深度序列建模架构 本章聚焦于如何利用深度网络结构有效处理序列数据，这是理解现代大型语言模型的关键。 2.1 深入理解RNN/LSTM的计算图： 详细拆解序列反向传播（BPTT）的数学细节，并讨论如何利用截断BPTT（TBPTT）进行高效训练。 2.2 卷积神经网络在文本中的应用（TextCNN）： 探讨卷积核（Filter）在捕获局部特征（如n-gram信息）方面的作用，以及如何通过池化层（Pooling）提取关键信息，适用于文本分类任务。 2.3 注意力机制（Attention Mechanism）的诞生与核心： 解释注意力机制如何打破序列编码器的信息瓶颈，允许模型在解码时动态关注输入序列中最相关的部分。详细讲解“软注意力”的计算流程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的交互。 第二部分：Transformer革命与预训练模型 本部分是本书的核心，全面解析了自注意力机制如何催生出Transformer架构，并引领了预训练模型（Pre-trained Models）的浪潮。 第三章：Transformer的全面解构 本章将Transformer架构拆解为最基本的组成单元，探究其高效性和并行化的根源。 3.1 自注意力机制（Self-Attention）的精妙： 详细推导Scaled Dot-Product Attention的公式，并解释缩放因子在稳定训练中的作用。 3.2 多头注意力（Multi-Head Attention）： 阐释并行处理不同“表示子空间”的意义，如何增强模型的捕获能力和鲁棒性。 3.3 Transformer的完整结构： 结合编码器（Encoder）堆栈和解码器（Decoder）堆栈，讨论层归一化（Layer Normalization）、残差连接（Residual Connections）以及位置编码（Positional Encoding）在保持信息流和引入顺序信息上的关键作用。 第四章：大规模预训练模型的范式转移 本章探讨如何利用海量数据通过无监督方式训练出具有强大通用能力的语言表示。 4.1 从ELMo到BERT： 深入分析双向LSTM上下文嵌入（ELMo）的局限，以及BERT如何通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）实现真正的双向上下文建模。 4.2 GPT系列与自回归生成： 对比BERT的掩码策略与GPT的自回归（单向）训练目标，解释为何GPT更适合文本生成任务。探讨Transformer解码器在生成过程中的采样策略（如贪婪搜索、束搜索、Top-K/Nucleus采样）。 4.3 迁移学习与微调策略（Fine-tuning）： 详细介绍如何将预训练模型高效地迁移到下游特定任务（如命名实体识别、问答系统）上，包括参数冻结、Adapter Tuning等高效微调方法。 第三部分：前沿应用与高级技术 本部分将理论应用于复杂的实际场景，并探讨当前NLP研究的热点领域和工程实现挑战。 第五章：信息抽取与语义理解 聚焦于如何从非结构化文本中精确提取结构化信息。 5.1 命名实体识别（NER）的深度方法： 结合Bi-LSTM-CRF模型与基于Transformer的序列标注，分析条件随机场（CRF）在保证输出标签全局一致性方面的价值。 5.2 关系抽取（Relation Extraction）： 探讨如何利用注意力机制增强实体对之间的上下文关联性，实现精确的实体间关系分类。 5.3 问答系统（Question Answering）： 区分抽取式问答（如SQuAD）与生成式问答。重点解析基于BERT的抽取式问答模型如何通过预测文本片段的起始和结束位置来定位答案。 第六章：文本生成与机器翻译的优化 探讨语言模型在创造性输出和跨语言处理中的最新进展。 6.1 神经机器翻译（NMT）： 详细对比基于Seq2Seq-Attention的模型和纯Transformer架构在处理长句和低资源语言对时的性能表现。讨论束搜索（Beam Search）的解码优化，以及覆盖率惩罚（Coverage Penalty）在避免重复生成中的作用。 6.2 文本摘要生成： 深入分析抽取式摘要与抽象式摘要的技术差异。重点剖析抽象式摘要中常见的“复制机制”（Pointer-Generator Networks），以解决模型容易“幻觉”（Hallucination）或生成不准确信息的问题。 6.3 对话系统与意图识别： 如何利用对话历史作为上下文，结合Transformer对多轮对话状态进行跟踪和建模，实现连贯自然的交互。 第七章：模型部署、效率与伦理考量 一个实用的深度学习系统必须是高效且负责任的。 7.1 模型量化与剪枝： 探讨如何将大型模型（如数十亿参数）压缩至可在边缘设备或低延迟服务器上运行的规模。详细介绍权重剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术流程。 7.2 算力优化与并行训练： 介绍数据并行、模型并行和流水线并行的原理，以及如何利用DeepSpeed等框架管理和优化超大规模模型的分布式训练。 7.3 偏见、公平性与可解释性（XAI in NLP）： 讨论预训练数据中固有的社会偏见如何通过模型放大。介绍LIME、SHAP等可解释性工具在分析模型决策依据方面的应用，并讨论减轻模型偏见的工程对策。 结语 深度学习驱动的NLP正处于一个爆炸性增长的阶段，新模型、新架构层出不穷。本书提供的不仅是知识，更是一种解决复杂语言问题的思维框架。我们坚信，掌握了这些底层原理和前沿技术，读者将能够驾驭这场由数据和算法驱动的语言智能革命。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

花了很长时间才看完这本书。对于项目管理的方方面面讲的都很详细，也是一本不错的PMP补充教材，很多在PMBOK没有细说，但是在考试中可能碰到的内容在书中都有很好的论述。 但是这本书的翻译和用词实在让我觉得很别扭，让书的价值降低了不少，希望有机会找本原版书来看看。  

评分☆☆☆☆☆

书总体上很好，很值得一看。 但是，有些地方翻译的不准确，建议大家结合英文版阅读。碰到语句不顺的地方，看看英文版。 如multi-functional在书中有些地方被翻译中“多功能”，其实应该翻译为“跨职能的”。  

评分☆☆☆☆☆

花了很长时间才看完这本书。对于项目管理的方方面面讲的都很详细，也是一本不错的PMP补充教材，很多在PMBOK没有细说，但是在考试中可能碰到的内容在书中都有很好的论述。 但是这本书的翻译和用词实在让我觉得很别扭，让书的价值降低了不少，希望有机会找本原版书来看看。  

评分☆☆☆☆☆

太枯燥无味了，大而全，我看了几章，实在没有耐心看下去。虽然觉得很多地方讲的很有道理，但是，感觉好教条啊。 我以为这是本软件项目管理，买了，结果发现是广义的项目管理，如建筑、软件等通用的方式和方法。 不过话又说回来，这本书建议有一定管理实践的人买来...  

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书纯粹是跟风，我的团队里大家都在讨论，我也想了解一下“最佳实践”到底是什么。这本书给我的感觉是，它非常“接地气”，有一种深入一线、摸爬滚打出来的实在感。它没有过多纠缠于PMBOK那些复杂的术语，而是聚焦于“人”和“沟通”。我最欣赏的是其中关于“冲突解决”的那几章，作者非常坦诚地承认了项目管理中冲突的必然性，而不是一味地宣传和谐。书中提供了一套非常实用的“非暴力沟通”在项目干系人管理中的应用模型，比如如何处理来自上层领导的临时需求变更，以及如何平衡技术团队和市场部门之间的矛盾。书里有一段话我印象深刻：“一个完美的计划，死于一次糟糕的晨会。”这精准地戳中了我们团队的痛点——我们总是在会议室里把事情想得太好，一旦回到工位就陷入混乱。这本书更像是一个经验丰富的老项目经理坐在你旁边，用他自己的血泪史告诉你避开哪些坑。它的语言风格非常口语化，甚至带着点南方人的细腻和韧劲，读起来完全没有负担，节奏把握得张弛有度，非常适合在通勤的地铁上阅读。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏向于技术实现和细节控的“完美主义者”，对那些浮于表面的管理“口号式”书籍向来嗤之以鼻。当我拿起这本《项目管理》，最初的印象是它的厚度，份量十足，预示着这是一部需要下苦功去啃的“硬菜”。这本书的结构组织得极其严谨，知识体系的构建如同精密的钟表，每一个齿轮（概念）都与其他部分紧密咬合，逻辑链条几乎无懈可击。它深入探讨了风险识别矩阵的构建，以及如何量化那些看似不可量化的“不确定性因子”，这一点对我这种需要经常做技术预研的岗位来说，价值巨大。作者对挣值管理（EVM）的阐述，简直是教科书级别的清晰，没有丝毫的含糊其辞，通过大量的数学公式推导和实际数据模拟，彻底打消了我过去对EVM的畏惧感。阅读过程中，我常常需要对照着纸笔进行推演，才能完全消化其中的精髓。对于追求理论深度和严密性的读者来说，这本书提供了一个坚实的知识底座，它不是教你“怎么做”，而是告诉你“为什么这么做是正确的”。这本书的讨论深度，已经超越了一般企业内训所能提供的范畴，更像是一本高级研讨会的会议记录，需要读者具备一定的专业背景才能领略其全貌。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我买这本书时，其实是在为我的职业转型做准备，希望能够从一个执行者顺利过渡到管理者。这本书的价值，体现在它对“管理者的心智模型”的塑造上。它花了很大篇幅来讨论领导力在项目成功中的作用，指出技术能力只是基础，而情商和远见才是区分优秀项目经理和普通项目协调员的关键。书中关于“授权的艺术”的章节尤其引人入胜，作者提出了一个“责任梯度”模型，清晰地界定了在不同阶段应该下放多少决策权给团队成员，既能激发潜能，又能有效控制风险。读这本书，我感觉自己完成了一次深度的心理辅导，它帮我理顺了作为管理者的焦虑和迷茫。它不提供快速的答案，而是引导你去问正确的问题。比如，在启动一个新项目时，它引导我思考的不是“我们要多久完成”，而是“我们真正要解决的核心价值是什么？”这种由内而外的驱动力，比任何时间表都来得更具约束力和指导意义。这本书的文字简洁有力，没有一句废话，读完后，我感觉自己不只是学到了知识，更是完成了一次认知上的跃迁。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的“时间杀手”！我承认，我是一个重度拖延症患者，面对堆积如山的工作任务，常常感到不知所措，唯一的解决方案就是……刷剧。这本书的封面设计得相当朴实，甚至有点“学术化”的严肃感，让我一开始并没有抱太大期望。然而，当我翻开第一章，那种沉浸式的体验立刻抓住了我。它没有上来就抛出一堆晦涩难懂的理论框架，而是通过一系列极其贴近生活的案例，比如如何规划一次说走就走的旅行，如何组织一场完美的家庭聚会，来循序渐进地引入项目管理的思维。我尤其喜欢书中对“范围蔓延”的描述，作者用了一个非常生动的比喻——想象你在做披萨，本来只想加香肠，结果手一滑，把冰箱里所有的配料都扔进去了，最后出来的成品不是披萨，而是一个“宇宙大杂烩”。这种幽默又不失深度的表达，让那些原本枯燥的流程图和甘特图变得活灵活现。读完这本书，我没有立刻变成项目管理大师，但我发现自己开始有意识地去拆解那些曾经让我望而生畏的大目标了。它教会我的不是工具的使用，而是一种看待待办事项的全新视角，仿佛有了一张清晰的航海图，不再只是在迷雾中盲目航行。唯一的小遗憾是，书里的字体排版偶尔显得有些密集，长时间阅读需要时不时地闭目养神。

评分☆☆☆☆☆

我过去对“管理”这件事一直抱持着一种审视甚至略带批判的态度，认为过度的流程和文档会扼杀创新和效率。这本书的出现，让我开始重新审视结构化的力量。它并非传统意义上的流程灌输，而更像是一本关于“约束之美”的哲学探讨。作者在开篇就提出了一个非常大胆的观点：真正的敏捷不是没有计划，而是拥有能够快速响应变化的计划。书中对不同管理范式的比较分析极为精彩，特别是对瀑布模型、敏捷以及混合模式的优缺点进行了多维度的交叉分析，甚至引入了复杂适应系统（CAS）的理论来解释项目环境的动态性。我发现它并没有强迫读者选择哪一种最好，而是提供了一套工具箱，鼓励读者根据项目的复杂度和不确定性来“混搭”和定制自己的管理方法论。这种开放性和包容性，彻底打破了我对管理书籍“非黑即白”的刻板印象。这本书的图表设计非常精妙，很多概念是通过信息流动的示意图来展现的，视觉化的冲击力很强，让我对那些抽象的治理结构有了更直观的理解。

评分☆☆☆☆☆

考前燃烧自己，考完烧书。。。 哈。。。哈。。。 哈。。。

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感觉这本比PMBOK更有用

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......用4个小时翻完......

评分☆☆☆☆☆

还不错吧

评分☆☆☆☆☆

项目管理类的书籍，很喜欢项目管理，所以看了很多这类书，具体操作是总是差很多，因为一半不是按照这些步骤去操作的，也没有办法告诉领导这样这样做应该。大家都在拍脑袋。