计算机视觉与模式识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:郑南宁

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-03-01

价格:45.0

装帧:

isbn号码:9787118017915

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《自然语言处理：从理论到实践》 简介： 在信息爆炸的时代，如何让计算机理解、处理和生成人类语言，是人工智能领域最核心的挑战之一。本书《自然语言处理：从理论到实践》正是为了系统性地解答这一难题而编写。它旨在为读者提供一个全面、深入且实用的自然语言处理（NLP）知识体系，涵盖从基础理论到前沿技术的方方面面，无论您是计算机科学专业的学生、对人工智能充满好奇的开发者，还是希望将NLP应用于实际业务的研究者，都能从中获益。 本书的写作目标并非仅仅是罗列技术名词，而是力求构建一个清晰的逻辑框架，让读者不仅知其然，更知其所以然。我们将从语言学的基本概念出发，逐步过渡到计算机如何“看待”和“理解”文本。从最早基于规则的系统，到统计学的兴起，再到如今深度学习的统治地位，本书将历史的脉络清晰地呈现出来，让读者能够理解NLP技术发展的演进轨迹和背后的驱动力。 核心内容概述： 第一部分：自然语言处理基础 语言的本质与计算机的隔阂： 这一章节将探讨人类语言的复杂性，包括其多义性、歧义性、语法的灵活性以及语境的依赖性。同时，我们将分析计算机在处理这些特性时所面临的根本性挑战，为后续的技术学习奠定基础。 文本预处理： 任何NLP任务的起点都是对原始文本数据的处理。我们将详细介绍分词（Tokenization）、词性标注（Part-of-Speech Tagging）、词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）等核心预处理技术。此外，还会探讨去除停用词（Stop Word Removal）和噪声等策略，以提高数据质量。 文本表示： 如何将离散的文本数据转化为计算机可以理解的数值形式，是NLP的关键一步。本书将深入讲解词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等传统表示方法，并重点阐述词向量（Word Embeddings）的革命性贡献，如Word2Vec、GloVe以及FastText的原理、优势与应用。 语言模型： 语言模型是衡量一个序列出现概率的模型，是许多NLP任务的基础。我们将从N-gram语言模型开始，介绍其概率计算和存在的问题，然后转向更强大的神经网络语言模型（Neural Language Models），包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在语言建模中的应用。 第二部分：核心NLP任务与技术 句法分析（Parsing）： 理解句子结构是理解句子含义的关键。本书将详细介绍依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing），讲解各种解析算法的原理，如Earley算法、CKY算法以及基于深度学习的解析方法。 语义角色标注（Semantic Role Labeling）： 识别句子中的谓语、论元及其语义角色，是更深层次的语义理解。我们将探讨不同的语义框架，并介绍实现语义角色标注的传统和现代方法。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等，是信息抽取和知识图谱构建的基础。本书将深入讲解基于规则、统计模型（如HMM, CRF）以及深度学习（如BiLSTM-CRF）的NER方法。 关系抽取（Relation Extraction）： 识别实体之间存在的特定关系，如“创始人”、“位于”等。我们将介绍各种关系抽取方法，包括基于模板、监督学习和远程监督的方法。 情感分析（Sentiment Analysis）： 判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。本书将涵盖基于词典、机器学习以及深度学习（如CNN, RNN）的情感分析技术，并讨论细粒度情感分析和方面级情感分析。 文本分类（Text Classification）： 将文本分配到预定义的类别中，是信息检索、垃圾邮件过滤等应用的核心。我们将介绍朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等传统分类器，并重点讲解基于深度学习的文本分类模型，如TextCNN、HAN等。 机器翻译（Machine Translation, MT）： 实现不同语言之间的自动翻译，是NLP领域最具挑战性的任务之一。本书将追溯从统计机器翻译（SMT）到神经机器翻译（NMT）的演进，详细讲解序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制（Attention Mechanism）以及Transformer模型的原理及其在机器翻译中的突破性进展。 问答系统（Question Answering, QA）： 让计算机能够理解用户提出的问题并从给定的文本或知识库中找到答案。我们将探讨不同类型的问答系统，如基于信息检索的QA、基于知识图谱的QA以及基于阅读理解的QA，并介绍相关的模型和技术。 文本生成（Text Generation）： 让计算机能够生成自然流畅的文本，如写新闻报道、创作诗歌或进行对话。本书将重点介绍基于语言模型的文本生成技术，包括beam search、temperature sampling等生成策略，以及GPT等大型语言模型的生成能力。 第三部分：前沿进展与应用 深度学习在NLP中的统治地位： 随着计算能力的提升和海量数据的涌现，深度学习已成为NLP领域的绝对主流。本书将深入探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）在处理序列数据方面的优势，以及Transformer架构的革命性意义，特别是其在并行计算和长距离依赖处理上的优越性。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）： BERT、GPT系列、RoBERTa、XLNet等预训练语言模型的出现，极大地推动了NLP的发展。本书将详细解析这些模型的架构、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）以及微调（Fine-tuning）策略，让读者理解如何利用这些强大的模型解决下游NLP任务。 多模态NLP： 探索结合文本与其他模态（如图像、语音）来增强理解和生成能力。例如，图像描述生成、视觉问答等。 NLP的应用领域： 除了上述核心任务，本书还将探讨NLP在实际生活中的广泛应用，包括但不限于： 智能助手与聊天机器人： 构建能够理解并回应用户指令的对话系统。 信息检索与搜索引擎优化： 提升搜索的准确性和用户体验。 舆情分析与文本挖掘： 从海量文本数据中洞察趋势和观点。 内容推荐与个性化服务： 根据用户偏好推荐相关内容。 自动化报告生成与内容创作： 辅助人类完成文本创作任务。 教育与辅助阅读： 提供智能化的学习辅助工具。 伦理与挑战： 在享受NLP带来的便利的同时，我们也必须关注其潜在的伦理问题，如偏见（Bias）、隐私泄露、虚假信息传播等。本书将对这些问题进行探讨，并介绍应对策略。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解NLP的理论基础，还通过丰富的代码示例（如使用Python的NLTK、spaCy、PyTorch、TensorFlow等库）和实际案例，指导读者如何将理论知识转化为可执行的代码，解决实际问题。 循序渐进的学习路径： 从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的模型和算法，确保不同背景的读者都能找到适合自己的切入点。 涵盖最新技术： 紧跟NLP领域的发展步伐，重点介绍Transformer、预训练语言模型等当前最热门的技术。 语言通俗易懂： 尽管涉及大量技术细节，但本书力求使用清晰、简洁的语言进行解释，避免晦涩难懂的术语。 面向广泛读者： 无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从本书中获得有价值的信息和启发。 通过阅读《自然语言处理：从理论到实践》，您将不仅掌握NLP的核心技术，更能深刻理解语言与人工智能的联系，为解决现实世界中的各种语言挑战做好准备。本书是您探索自然语言处理无限可能性的理想向导。

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这本书的实战指导意义，坦白说，比我预期的要“虚”一些，但这种“虚”恰恰是它的高明之处。它没有花篇幅去介绍最新的深度学习框架如何调参，而是着重探讨了系统设计层面的“底层共识”。有一部分内容集中讨论了“异构数据流的融合与去噪”，这部分涉及的不仅仅是信号处理，更包含了数据源可信度的贝叶斯评估。作者提出了一种非常激进的观点：在许多工业应用中，数据预处理阶段的哲学选择（即你相信哪个传感器，相信它在什么环境下的误差模型）比模型本身的复杂度更关键。我花了整整一个周末才消化完关于“时间序列依赖性对空间特征提取的反馈抑制”这一小节，它挑战了我过去对静态图像分析的固有思维。这本书的语言风格非常严谨，充满了学术论文的精确性，但又带着一种对技术边界的无限探索欲，读起来像是在跟随一位资深研究员进行高强度的思维体操训练，时不时地需要停下来，在草稿纸上推演作者提出的那些精妙的逻辑链条。

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我必须承认，这本书的某些章节对于我这个偏重于应用层开发的工程师来说，简直就是一剂“强心剂”和一盆“冷水”。它用极其简洁的笔触勾勒出了概率图模型在解决高维稀疏数据匹配问题时的优雅性，这种优雅性在当前的“黑箱”深度学习热潮中，几乎已经绝迹了。作者对早期统计学习理论的梳理，精妙绝伦，特别是关于“最小描述长度原则”在特征选择中的应用，让我重新审视了我们团队日常工作中过度拟合的根源。更让我印象深刻的是，书中对“鲁棒性”的定义进行了深刻的拓展，不再将其视为简单的抗噪能力，而是延伸到了对概念漂移（Concept Drift）的长期适应能力。这本书的排版和引文索引做得极好，参考文献的广度和深度体现了作者深厚的学术积累，很多都是我从未涉猎过的经典著作，这让这本书成为了我个人知识体系补充的绝佳工具书。

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这本书的叙事结构非常具有层次感，它仿佛在引导读者逐步揭开“智能”的面纱。开始时，它从最基础的边缘检测和纹理分析讲起，但其切入点是生物视觉皮层的细胞反应模型，而非传统的梯度计算。随着章节深入，重点逐渐转向高层语义理解，特别是对“意图识别”和“叙事生成”中的模式关联。我特别喜欢其中关于“因果推断在视觉序列预测中的应用”的讨论，它有力地反驳了许多仅依赖相关性模型的局限性。这本书的文笔如同散文一般流畅，即便是相对枯燥的证明过程，也被作者巧妙地融入到对历史研究人物的轶事介绍中，使得阅读过程充满了探索的乐趣。它不是一本教你如何快速解决问题的工具书，而是一本教你如何“提出正确问题”的思维模型构建指南，其最终目标，似乎是希望读者能够建立起一套属于自己的、能够抵御技术迭代冲击的、坚实的认知框架。

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这本书的内容远超出了我对“计算机视觉与模式识别”的传统认知，它像是一趟深入人类感知核心的旅程。作者并没有仅仅停留在算法和模型的堆砌上，而是巧妙地将认知科学、心理学的前沿发现融入到图像处理的逻辑中。我尤其欣赏其中关于“上下文依赖的视觉推理”这一章节，它深入剖析了人类大脑如何在信息缺失的情况下，利用已有知识框架快速构建对场景的理解。书中通过大量的案例研究，展示了诸如“锚定效应”和“信息过滤机制”如何在模式识别系统中被模拟和应用，这让我意识到，传统的基于特征提取的方法在面对复杂、模糊的真实世界数据时是多么的脆弱。这种跨学科的视角，使得这本书不再是一本纯粹的工程手册，而更像是一部关于“如何让机器真正‘看懂’世界”的哲学思辨录。阅读体验上，虽然技术深度很高，但作者的叙事节奏非常舒缓，大量使用类比和历史渊源来解释复杂的数学概念，即便是对统计学有一定基础的读者也能感到亲切，这种对知识的“去神秘化”处理，是它最吸引人的地方。

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这本书给我的最大感受是其强大的“批判性”精神。它丝毫不留情面地指出了当前主流算法的“甜蜜陷阱”，尤其是在“对抗性样本”的防御机制探讨中，作者没有满足于展示几种防御策略，而是深入挖掘了为什么现有的防御机制总是滞后于攻击手段的根本原因——即我们对数据分布边界的理解依然是模糊的。作者引用了大量的非主流研究成果，构建了一个与主流教科书截然不同的知识地图，强调了“信息熵的不可压缩性”在所有模式识别任务中的核心地位。阅读过程中，我常常停下来思考，如果用书中提出的“信息几何”视角来看待我们目前正在处理的特定业务问题，会产生什么样的全新优化路径。这本书的行文略显晦涩，特别是涉及微分几何和黎曼流形的章节，需要极强的数学背景才能完全领会其精髓，但正是这种对理论深度的坚持，让它在同类书籍中脱颖而出，成为一本值得反复研读的案头宝典。

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内容很多，书很厚。

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导师的书，还是得支持一下，呵呵