高中英语作文步步高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国地质大学出版社

作者:姜发兵

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2005-4

价格:14.8

装帧:平装

isbn号码:9787562520016

丛书系列:

图书标签:

• 高中英语
• 英语作文
• 写作技巧
• 写作指导
• 应试英语
• 学习辅导
• 教材
• 教辅
• 升学考试
• 英语学习

《深度学习在自然语言处理中的前沿进展》 内容提要： 本书全面而深入地探讨了近年来自然语言处理（NLP）领域基于深度学习的最新研究成果与技术突破。全书结构严谨，内容翔实，旨在为计算机科学、语言学以及人工智能领域的学生、研究人员和工程师提供一份既具理论深度又兼具实践指导价值的参考指南。 第一部分：深度学习基础与序列建模回顾 本部分首先系统回顾了深度学习在处理序列数据方面的核心理论基础，为后续复杂模型的理解奠定坚实基础。 第一章：神经网络基础回顾 本章从信息论和统计学习的视角重新审视了前馈神经网络（FNN）。重点阐述了激活函数的选择对模型非线性拟合能力的影响，详细对比了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的数学特性与在实际应用中的优缺点。同时，深入剖析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，并讨论了现代优化器（如AdamW、RAdam）相对于标准SGD的优势，包括动量（Momentum）和自适应学习率机制的引入如何加速收敛并提高泛化能力。 第二章：循环神经网络（RNN）及其局限性 本章专注于NLP的经典序列模型——循环神经网络。通过对标准RNN结构的详细剖析，我们解释了它如何处理上下文依赖。随后，重点分析了梯度消失和梯度爆炸问题，这是RNN应用于长文本处理的主要瓶颈。在此基础上，本章详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制（输入门、遗忘门、输出门），并提供了使用PyTorch框架构建和训练基本LSTM模型的代码示例，展示其在机器翻译和文本生成任务中的初步应用。 第三章：注意力机制的兴起与演变 注意力机制是现代NLP的基石。本章追溯了注意力机制从Seq2Seq模型中的应用开始，阐述了其核心思想——动态地关注输入序列中最相关的部分。本章详细区分了加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention，如Scaled Dot-Product Attention）。通过数学公式推导，清晰展示了注意力权重的计算过程，并论证了它如何有效解决了RNN在长距离依赖捕获上的结构性缺陷，为Transformer模型的诞生铺平了道路。 第二部分：Transformer架构及其衍生模型 本部分是全书的核心，聚焦于彻底改变NLP领域的Transformer架构及其基于此发展出的预训练语言模型（PLMs）。 第四章：Transformer：自注意力机制的革命 本章对2017年提出的Transformer模型进行全面的解构。详细解释了Encoder和Decoder堆叠结构的设计哲学。核心内容在于“多头自注意力”（Multi-Head Self-Attention）机制，分析了多头如何允许模型从不同的表示子空间学习信息。此外，本章还深入讨论了位置编码（Positional Encoding）的重要性，阐明了模型如何不依赖于循环结构来获取序列顺序信息，以及层归一化（Layer Normalization）在训练稳定中的作用。 第五章：基于Transformer的预训练语言模型（PLMs） 本章聚焦于当前NLP领域的统治性技术——基于大规模语料库预训练的模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 深入解析BERT的双向训练策略，详细讲解了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）这两个预训练任务的原理与设计考量。讨论了其在下游任务中进行微调（Fine-tuning）的流程与最佳实践。 GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）： 侧重于单向、自回归的生成式预训练。分析了GPT-3在参数规模、上下文学习（In-Context Learning）和指令遵循（Instruction Following）方面的飞跃，并讨论了Transformer Decoder结构在生成任务中的关键优势。 跨模态与多任务预训练： 简要介绍了RoBERTa、ELECTRA等对BERT的改进，并扩展讨论了如UniLM和BART等在统一模型中处理不同NLP任务（如NLU和NLG）的尝试。 第六章：高效训练与模型压缩技术 随着模型规模的爆炸式增长，如何高效地训练和部署这些巨型模型成为关键挑战。本章探讨了多项前沿技术： 分布式训练策略： 详细介绍了数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism，包括张量并行和流水线并行）的实现细节，以及如何使用DeepSpeed等框架优化内存和计算效率。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 讲解了如何将大型“教师”模型的知识迁移给小型“学生”模型的理论基础，并对比了软标签蒸馏和基于注意力分布的蒸馏方法。 量化与稀疏化： 探讨了权重剪枝（Pruning）和低精度量化（如INT8）技术，如何显著减少模型推理时的计算量和内存占用，同时尽可能保持性能。 第三部分：前沿应用与新兴研究方向 本部分将理论与实践紧密结合，探索深度学习在复杂NLP任务中的前沿应用。 第七章：问答系统（QA）与信息抽取（IE） 本章深入研究深度学习模型如何实现对非结构化文本的精确理解和推理。 抽取式问答： 阐述了如何利用BERT等模型对给定上下文识别答案的起止位置（Span Prediction）。 生成式问答（QA Generation）： 讨论了Seq2Seq模型在需要合成新答案时的应用，包括检索增强生成（RAG）模型的架构，它如何结合外部知识库来提高生成答案的准确性和事实性。 命名实体识别（NER）与关系抽取： 分析了基于条件随机场（CRF）层与Transformer结合的序列标注方法，以及图神经网络（GNNs）在复杂关系抽取中的应用潜力。 第八章：文本生成与可控性研究 高质量的文本生成是深度学习的标志性成就之一。本章着重探讨了控制生成内容的技术。 解码策略： 对比了贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的优缺点，并详细介绍了Top-K和Nucleus Sampling（Top-P）如何平衡生成文本的流畅性与多样性。 可控文本生成： 探讨了如何通过引入外部约束（如情感极性、主题标签或关键词）来指导生成过程，包括使用对抗性训练或结构化损失函数的方法。 摘要生成： 区分了抽取式和抽象式摘要的深度学习实现，并讨论了评估生成文本质量的指标（如ROUGE）。 第九章：NLP模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。 注意力可视化： 展示了如何通过观察Transformer层中的注意力权重分布，来推断模型在处理特定输入时的“关注点”。 局部可解释性方法： 详细介绍了LIME和SHAP在分析特定预测背后的特征重要性上的原理和局限性。 对抗性攻击与防御： 讨论了如何通过微小的、人眼难以察觉的扰动来使NLP模型做出错误分类（如同义词替换攻击），并介绍了通过对抗性训练来增强模型鲁棒性的技术。 附录：NLP工具与资源 本附录提供了一个实用的工具箱，涵盖Hugging Face Transformers库的深入使用指南、主流数据集的介绍，以及在主流GPU硬件上进行大规模实验的资源配置建议。 本书内容紧跟当前学术界热点，理论推导严谨，代码示例清晰，是深度学习NLP领域研究者不可或缺的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失活力的色彩搭配，拿在手里分量十足，一看就是下了功夫的用心之作。封面那种磨砂的质感，摸上去非常舒服，而且不容易留下指纹，细节之处见真章。我记得我第一次在书店看到它的时候，就是被它那种低调奢华的风格吸引住了。内页的纸张选择也很有考究，不是那种容易反光的廉价纸，阅读起来眼睛非常舒适，即便是长时间盯着看，也不会感到强烈的视觉疲劳。排版布局上，作者或者说编者显然也深谙阅读体验的重要性，字号大小适中，段落之间的留白恰到好处，使得原本可能略显枯燥的理论知识和范文展示，在视觉上显得井井有条，层次分明。特别是那些需要重点记忆的语法点或者高频词汇，都有用醒目的边框或者不同的字体颜色来突出显示，这对于我们这种需要反复翻阅和记忆的学生来说，简直是福音。这种对物理形态的重视，让一本学习资料摆脱了“工具书”的刻板印象，更像是一件值得珍藏的知识载体。从书的侧边脊柱可以看到清晰的分类标识，即使是随意放在书架上，也能迅速定位到我需要的模块，这无疑大大提升了查找效率，毕竟高中学习任务繁重，时间就是生命啊。总而言之，光是捧着它，就已经能感受到一种积极的学习氛围被烘托起来了。

评分☆☆☆☆☆

与其他市面上那些动辄强调“应试技巧”的书籍相比，这本书在培养真正的“语感”方面做得更为扎实和深入，这一点从它对语篇连贯性的强调就能看出来。很多辅导书只教你如何使用过渡词，但这本书更进一步，它会解析为什么在特定的段落之间使用“Moreover”比使用“Also”更显高级和自然，甚至会对比“However”和“On the contrary”在语境强度上的细微差别。我特别关注了它关于高级修辞手法的讲解部分，原以为这部分内容会过于晦涩难懂，没想到作者用了很多贴近高中生生活或者经典文学作品中的例子来做类比，让我一下子就抓住了“比喻”、“排比”这些手法在实际写作中的应用场景。这种由浅入深，由点到面的讲解方式，让我的写作不再是零散句子的堆砌，而真正开始具备了篇章的美感和内在的逻辑张力。我甚至发现，仅仅是模仿书里范文中那些看似不经意的转折和铺垫，我的作文分数就有了一个肉眼可见的提升，这绝不是简单套用模板能带来的效果，而是真正的内化了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源服务可以说是物超所值，这在很大程度上弥补了纸质书在即时反馈上的不足。我指的是它提供的在线音频和解析服务，这对于听力训练固然有帮助，但更关键的是，它对那些范文的“朗读版本”的示范性作用。听着那种标准的、抑扬顿挫的发音来阅读那些精妙的句子结构，能极大地帮助我理解句子背后的节奏感和重音分布，这对于培养语感和记忆长难句非常有益。此外，我印象深刻的是它为每个写作主题都准备了大量的“素材库”。这些素材不是干巴巴的知识点，而是以“论据卡片”的形式呈现，涵盖了历史、科技、环保等多个领域，并且每张卡片都配有精炼的英文表达。这就解决了我们平时最头疼的问题：有了观点，却找不到有力的“弹药”来支撑。我只需要在考前翻阅这些素材，就能迅速构建起一篇有深度、有广度的文章的知识储备，大大减少了临时抱佛脚的焦虑感。这种线上线下联动的学习闭环，让学习效率得到了几何级的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排逻辑，简直是为我这种“考试导向型”学习者量身定制的。它不是那种堆砌知识点的老式教材，而是非常清晰地将作文的“输入”与“输出”环节进行了精细的划分和打磨。起初我对于“步步高”这个名字有点疑虑，觉得会不会只是徒有其表，但实际阅读后发现，它的进阶设计非常科学。初级部分聚焦于基础句型的多样化替换和高级词汇的场景化运用，这一点我特别喜欢，因为它教会的不是死记硬背，而是如何“活学活用”。每一个小模块后面都会紧跟着几组针对性的练习，确保你刚学到的技巧能立刻得到巩固，而不是学完就忘。更令人称道的是，它对不同体裁作文的分析，简直细致入微。比如议论文的论证结构展开、说明文的逻辑衔接，甚至书信体的语气把握，都有详尽的图表和流程图辅助说明，一下子就把抽象的写作要求具象化了。我尝试按照它给出的“三段式”或“五段式”框架去套用一些我自己的想法，结果发现，原本总觉得“无话可说”的作文，突然间就有了骨架和血肉，下笔也变得从容许多。它似乎真的把我从“能看懂英文”到“能写出漂亮英文”这个鸿沟上，架起了一座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期受困于英语写作的学生角度来看，这本书最可贵的一点是它的“反焦虑”属性。许多学习材料会制造一种紧迫感和恐慌感，仿佛不掌握某种“秘籍”就会在考场上全军覆没。然而，这本书的整体基调是鼓励和引导性的。它没有过度强调那些难度极高的、在实际考试中很少出现的“炫技”表达，而是聚焦于如何用清晰、准确、得体的语言去完成一个高中生应该完成的任务。它对“失分点”的分析尤其到位，比如动词时态的混乱、冠词的遗漏、主谓一致的错误——这些看似基础却常常失分的“硬伤”，它都做了专题性的、非常耐心的解析，并附带了大量辨析练习。通过这些练习，我发现自己那些长期存在的低级错误，竟然在不知不觉中得到了矫正。阅读完这本书后，我不再害怕写作文，而是开始期待能用更优美的结构去表达自己的思考。它给予的，不仅是技术指导，更是一种自信心上的重建。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆