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页数:265

译者:

出版时间:2010-2

价格:36.00元

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isbn号码:9787121100864

丛书系列:

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• 空间数据
• 空间数据库
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• 数据库技术
• 地理信息系统
• 空间分析
• PostGIS
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• 数据库
• 数据管理

好的，这是一本关于现代计算语言学与自然语言处理的图书简介，内容详实，力求专业、深入，且不涉及空间数据库技术。 --- 书籍名称：现代计算语言学与自然语言处理：理论基石与前沿应用 内容概述 本书旨在为读者系统性地构建一套关于现代计算语言学（Computational Linguistics, CL）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的知识框架。它不仅深入探讨了支撑现代人工智能领域语言理解与生成任务的数学、统计学及认知科学基础，更全面覆盖了从经典句法分析到前沿深度学习模型（如Transformer架构）的演进历程与核心技术细节。 本书的定位是连接语言学理论与工程实践的桥梁，适合于计算机科学、信息工程、认知科学专业的高年级本科生、研究生，以及希望深入理解NLP核心机制的软件工程师和研究人员。 --- 第一部分：计算语言学的理论基石与语料学 本部分奠定理解复杂语言模型所需的理论基础，重点关注语言的结构化表示与大规模数据的采集、标注和管理。 第一章：计算语言学的学科边界与历史沿革 本章首先界定计算语言学与自然语言处理的内涵与外延，探讨其在认知科学、人工智能和语言学（特别是生成语法和认知语法）之间的交叉点。重点回顾了从基于规则的早期系统到统计模型兴起，再到当前深度学习范式的关键转折点。此外，将详细讨论语言处理中面临的歧义性问题（如词义歧义、结构歧义）的本质与计算挑战。 第二章：形式语言理论与句法分析的数学基础 深入解析形式语言学的核心概念，包括Chomsky层级、正则文法、上下文无关文法（CFG）和上下文相关文法。本章侧重于如何将这些理论转化为可计算的算法。详细介绍诸如CYK算法、Earley解析器的工作原理，并探讨在实际应用中，如何处理CFG的低效性问题，引入概率上下文无关文法（PCFG）及其参数估计方法。 第三章：语料库的构建、标注与语言资源管理 高质量的数据是现代NLP系统的生命线。本章详述语料库的收集原则、清洗流程与规范化处理。详细讲解不同粒度的标注体系，包括词性标注（POS Tagging）的隐马尔可夫模型（HMM）应用、命名实体识别（NER）的BIO标注模式。同时，讨论大规模语料库（如BrOWn、Penn Treebank的演进）的管理策略、版本控制及跨语言资源对齐的挑战。 第四章：词汇语义学的计算模型 词汇层面的理解是所有高级任务的基础。本章将介绍早期基于词典和本体的语义表示方法（如WordNet）。核心内容聚焦于现代的词嵌入（Word Embedding）技术：从早期基于频率的共现矩阵方法（如LSA/LSI），到革命性的Word2Vec（CBOW与Skip-gram）模型的数学细节与优化策略。深入分析这些向量表示如何捕获词汇的句法和语义关系。 --- 第二部分：统计模型与机器学习在NLP中的应用 本部分聚焦于将概率论和传统机器学习方法应用于语言任务的成熟技术。 第五章：序列标注任务的概率建模 序列标注是NLP中的核心问题之一。本章详细分析最大熵马尔可夫模型（MEMM）的结构，并重点阐述条件随机场（CRF）作为判别式模型的优势，特别是在解决MEMM的“标签偏置问题”方面的作用。通过具体的词性标注和命名实体识别案例，展示如何构建和训练这些图模型。 第六章：浅层语义分析与信息抽取 本章探讨如何从文本中提取结构化信息。内容包括句法依存分析（Dependency Parsing）的结构化预测方法，以及如何使用这些依存关系进行更深层次的语义角色标注（SRL）。此外，详述信息抽取（IE）中的关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）的统计方法，例如使用特征工程结合支持向量机（SVM）的分类框架。 第七章：机器翻译的演进：从统计到神经 本章回顾了机器翻译（MT）的发展轨迹。详细介绍基于短语的统计机器翻译（PBMT）的模型架构，包括源端、目标端模型和重排序机制。为后续的神经机器翻译（NMT）做铺垫，引入了早期的循环神经网络（RNN）在序列到序列（Seq2Seq）架构中的应用与局限性。 --- 第三部分：深度学习时代的自然语言处理前沿 这是本书最核心和最前沿的部分，全面解析深度学习模型如何重塑NLP领域。 第八章：循环神经网络（RNN）及其变体 深入剖析RNN的内部机制，重点解决梯度消失和爆炸问题。详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的单元结构、遗忘门、输入门和输出门的具体计算公式及作用。讨论RNN在文本生成和序列建模任务中的具体实现。 第九章：注意力机制与Transformer架构的革命 本章是理解现代NLP的关键。首先阐述注意力机制（Attention Mechanism）的原理，即如何动态加权输入序列的不同部分。随后，全面拆解Transformer模型的Encoder-Decoder结构，重点分析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程，以及位置编码（Positional Encoding）的作用。本章将强调其相对于RNNs在并行计算和长距离依赖捕获上的巨大优势。 第十章：预训练语言模型的范式（Pre-trained Language Models, PLMs） 系统介绍预训练范式的核心思想——大规模无监督预训练加上下游任务的微调（Fine-tuning）。详述BERT（基于Transformer的Encoder结构）的双向训练目标（MLM与NSP）和GPT系列（基于Transformer的Decoder结构）的自回归生成原理。讨论PLMs在文本分类、问答系统（QA）和自然语言推理（NLI）中的性能飞跃。 第十一章：面向特定任务的先进模型应用 本章展示如何将PLMs应用于复杂的应用场景： 1. 生成任务的优化： 探讨解码策略（如束搜索、Top-K/Top-P采样）在文本生成、摘要（Abstractive Summarization）中的应用。 2. 知识增强与可解释性： 介绍如何将外部知识图谱与神经模型结合（Knowledge-Enhanced NMT/QA），以及模型可解释性（Explainable NLP）的方法，如梯度可视化和注意力权重分析。 3. 多模态与跨语言处理的挑战： 简要介绍视觉语言模型（如CLIP的文本部分）和大规模多语言模型的构建思路。 --- 附录 附录部分提供实用的工程指导和数学工具回顾，包括Python环境下主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）中实现上述模型的核心API调用、高效GPU编程基础，以及自然语言处理任务的标准评估指标（如BLEU, ROUGE, GLUE Benchmark）。 --- 本书特色： 理论深度与工程实战并重： 每个核心算法都辅以严谨的数学推导和实际代码片段演示。 清晰的知识脉络： 系统性地梳理了从符号主义到联结主义的演进，帮助读者理解当前技术的历史根源。 前沿性与时效性： 确保了Transformer架构、BERT/GPT等最新模型介绍的准确性和深度，完全覆盖了当前NLP研究的主流方向。

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天呐，这本书简直是近十年来我读过的最令人振奋的奇幻史诗！想象力之丰富，世界观构建之宏大，简直令人叹为观止。那些原创的种族、独特的魔法体系、复杂错综的政治格局，每一个设定都经过了精心打磨，逻辑自洽，细节满满，完全没有敷衍了事的感觉。我最佩服的是作者对于冲突的调度，战争场面描写得气势磅礴，既有宏观的战略部署，又不乏微观的个体英雄主义，读起来热血沸腾。而且，它成功地避免了传统奇幻作品中“正邪对立”的脸谱化处理，很多反派都有其深刻的动机和复杂的背景故事，让人在痛恨之余又生出几分理解。如果你是追求沉浸式阅读体验和高质量世界构建的读者，这本书绝对是你的不二之选，赶紧入手吧！

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这是一本关于“时间”与“记忆”的哲学散文集，语言风格非常清新自然，像是在和一位睿智的朋友进行一次深入的午后交谈。作者没有宏大的叙事，而是聚焦于日常生活中那些转瞬即逝的瞬间：清晨的阳光，一段被遗忘的旋律，一次偶然的回眸。通过对这些微小事物的敏锐捕捉和深入剖析，引申出了关于存在、流逝和价值重塑的深刻思考。它的阅读体验非常放松，不需要紧绷神经去追情节，而是可以随时停下来，回味作者对生活哲学的独特见解。排版和装帧设计也极其考究，每一页都散发着一种朴素而高级的美感，让人爱不释手。这本书更像是一剂心灵的抚慰剂，适合在忙碌的生活中，给自己留出一段宁静的“慢时光”来沉淀思绪。

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这本书的独特之处在于它极度冷静的笔触和对历史事件近乎冷酷的还原。它不像传统历史读物那样堆砌史料，而是将历史人物置于一个高度人性化的困境中，探讨在特定时代背景下，个体所能做出的道德抉择。作者似乎有一种魔力，能将已经尘封的往事重新赋予生命力和温度，让你感觉仿佛身处那个风云变幻的年代，亲眼见证那些关键时刻的发生。它的学术严谨性毋庸置疑，参考资料之详尽令人咋舌，但所有的研究成果都巧妙地融入了流畅的叙事之中，丝毫没有枯燥感。我特别欣赏它对“史料的解读”这一过程的展示，它引导读者思考，历史并非铁板一块，而是无数次解释和再诠释的结果。读完后，对那个时代和那些人物的理解深度得到了极大的提升。

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这部小说简直是神来之笔！作者对人性的刻画入木三分，每一个角色的内心挣扎都让人感同身受。我尤其欣赏那种细腻到极致的情感描写，仿佛每一个细微的触动都能透过文字直达心底。故事的节奏张弛有度，高潮迭起，悬念设置得恰到好处，让人一拿到书就完全停不下来，恨不得一口气读完。更难得的是，它在讲述一个引人入胜的故事的同时，还探讨了一些关于命运、选择与救赎的深刻命题，读完之后久久不能平静，需要时间去回味那些意味深长的哲思。书中的场景描绘也极其生动，仿佛置身其中，那种地域特有的风土人情跃然纸上，让人对那个虚构的世界充满了向往。总而言之，这是一本集文学性、故事性和思想性于一体的杰作，绝对值得反复品读。

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说实话，我本来对这类题材持保留态度的，但这本书完全颠覆了我的认知。它的叙事手法极其大胆创新，大量运用了意识流和多线叙事结构，初读可能需要集中注意力去梳理人物和时间线索，但一旦进入状态，那种宏大叙事的魅力便会彻底抓住你。作者的语言功底扎实得惊人，各种典故信手拈来，文笔华丽而不失精准，很多句子读起来都像诗歌一样富有韵律感和美感。我特别喜欢它对社会现象的犀利批判，那种不动声色的讽刺和反思，比直接的说教更有力量。虽然篇幅较长，但每一个章节都信息量巨大，毫不拖泥带水，为后续情节的发展埋下了无数伏笔，显示出作者精密的布局能力。这是一部需要“慢读”的作品，值得收藏并细细研磨，每一次重读都会有新的发现和感悟。

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废话总是看得飞快；技术活儿总是看得头晕；话说里面有些图怎么很诡异呢= =？

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