Modeling With NLP pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Meta Publications

作者:Robert Dilts

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:1998-7-1

价格:USD 29.95

装帧:

isbn号码:9780916990466

丛书系列:

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 机器学习
• 深度学习
• 文本建模
• Python
• 数据科学
• 模型构建
• 语言模型
• Transformer

深度探索语言的奥秘：一本关于自然语言处理（NLP）的全面指南 这是一本旨在揭示自然语言处理（NLP）核心概念、技术与应用的书籍，它将带领读者穿越语言的复杂迷宫，理解机器如何“阅读”和“理解”人类文本。本书并非专注于某个特定领域或工具，而是提供一个广泛而深入的概览，让您能够构建坚实的理论基础，并为进一步的学习和实践打下坚实的基础。 核心内容概览： 第一部分：理解语言的基石——文本表示与预处理 在开始任何NLP任务之前，我们必须先处理原始文本数据。本部分将深入探讨如何将非结构化的文本转化为机器可以理解的数字形式。 词汇学与文本的结构： 了解单词、句子、段落等语言单位如何组织，以及标点符号、大小写等对文本含义的影响。 文本清洗与规范化： 学习如何去除噪声（如HTML标签、特殊字符）、处理拼写错误、统一大小写、以及词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）等技术，以提高后续处理的准确性。 分词（Tokenization）： 掌握将文本分割成有意义的词语或子词单位的方法，探讨不同分词策略的优劣。 词汇表示： 独热编码（One-Hot Encoding）： 理解其基本原理、优点与局限性。 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 学习如何构建词频矩阵，以及TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）如何衡量词语的重要性。 N-grams： 探索捕捉词语序列信息的方法，理解bi-grams, tri-grams等如何增强语言模型的表达能力。 第二部分：揭示词语的含义——词向量与语义空间 词语不仅仅是孤立的符号，它们之间存在着丰富的语义关系。本部分将介绍如何利用向量空间来捕捉这些关系。 词嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec (Skip-gram, CBOW)： 深入理解这些经典模型的架构、训练过程以及它们如何学习到词语的语义和句法关系（例如“国王-男人+女人=王后”）。 GloVe： 探索基于全局共现统计的词向量模型。 FastText： 了解其如何利用子词信息来处理未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）和罕见词。 上下文感知词向量： ELMo, BERT, GPT系列： 简要介绍这些深度学习模型如何生成上下文相关的词向量，以及它们在理解语言的上下文信息方面的突破。 第三部分：构建更强大的语言理解模型——深度学习在NLP中的应用 深度学习的飞速发展为NLP带来了革命性的进步。本部分将聚焦于在NLP任务中发挥关键作用的深度学习架构。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 基础RNN： 理解其处理序列数据的能力，以及长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长距离依赖。 应用场景： 文本分类、序列标注、机器翻译等。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 在NLP中的应用： 解释CNN如何通过卷积核捕捉文本的局部特征，适用于文本分类、情感分析等任务。 注意力机制（Attention Mechanism）： 核心思想： 学习模型如何动态地关注输入序列的不同部分，从而提高模型在长序列处理上的性能。 Transformer架构： 详细解析Transformer的自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制，理解其在并行计算和捕捉长距离依赖方面的优势，以及它如何成为现代NLP模型（如BERT, GPT）的基石。 第四部分：NLP的实际应用——构建解决现实问题的模型 掌握了基础理论和模型，本部分将带领读者了解NLP在各个领域的实际应用。 文本分类： 情感分析（判断文本的情感倾向）、垃圾邮件检测、新闻主题分类等。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 识别文本中的人名、地名、组织名等特定实体。 关系抽取（Relation Extraction）： 识别实体之间的语义关系。 机器翻译（Machine Translation, MT）： 将一种语言的文本翻译成另一种语言。 文本生成（Text Generation）： 自动生成连贯、有意义的文本，如摘要生成、对话生成、诗歌创作等。 问答系统（Question Answering, QA）： 理解用户提出的问题，并从文本中提取或生成答案。 文本摘要（Text Summarization）： 自动生成文本的简短摘要。 第五部分：进阶主题与未来展望 为了让读者对NLP有更全面的认识，本部分将触及一些更前沿的领域和未来的发展趋势。 迁移学习与预训练模型： 探讨如何利用大规模预训练模型（如BERT, GPT）加速特定NLP任务的开发，并理解其强大的泛化能力。 多模态NLP： 简要介绍如何结合文本与其他模态（如图像、音频）进行理解和生成。 低资源NLP： 探讨在数据量有限的情况下如何进行有效的NLP建模。 NLP伦理与公平性： 讨论NLP模型中可能存在的偏见、隐私问题以及如何构建更负责任的AI系统。 本书将以清晰的逻辑、翔实的解释和严谨的论证，引导您逐步构建起对自然语言处理的全面认知。无论您是学生、研究人员还是开发者，都能从中获得宝贵的知识和启示，为解决现实世界中的语言挑战做好准备。

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比较基础。书中附带了dilts模仿领导力的例子。

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