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郑捷 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 汉语处理
• 计算语言学
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 文本分析
• 信息抽取
• 知识图谱

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121307652

版次：1

商品编码：12035241

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：544

字数：816000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。

NLP，让人类与智能机器的交互不再遥远；深度学习，让语言解析不再是智能系统的瓶颈!

本书核心内容

NLP中的开源系统及其应用

中文分词源码解析

概率图模型的理论与算法

使用概率图模型进行序列标注

语料库的介绍与建设

深度学习与NLP

NLP与认知理论

汉语的句法与语义的解析

内容简介

　　本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是，本书是迄今为止**本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。

作者简介

　　郑捷，threedweb网站的负责人，研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率为85%~95%）的统一架构的NLP认知系统，已经出版专著《机器学习算法原理与编程实践》，希望能与在NLP这方面有兴趣的读者一起学习交流。

目录

第1章 中文语言的机器处理 1
1．1 历史回顾 2
1．1．1 从科幻到现实 2
1．1．2 早期的探索 3
1．1．3 规则派还是统计派 3
1．1．4 从机器学习到认知
计算 5
1．2 现代自然语言系统简介 6
1．2．1 NLP流程与开源框架 6
1．2．2 哈工大NLP平台及其
演示环境 9
1．2．3 Stanford NLP团队及其
演示环境 11
1．2．4 NLTK开发环境 13
1．3 整合中文分词模块 16
1．3．1 安装Ltp Python组件 17
1．3．2 使用Ltp 3．3进行中文
分词 18
1．3．3 使用结巴分词模块 20
1．4 整合词性标注模块 22
1．4．1 Ltp 3．3词性标注 23
1．4．2 安装StanfordNLP并
编写Python接口类 24
1．4．3 执行Stanford词性
标注 28
1．5 整合命名实体识别模块 29
1．5．1 Ltp 3．3命名实体识别 29
1．5．2 Stanford命名实体
识别 30
1．6 整合句法解析模块 32
1．6．1 Ltp 3．3句法依存树 33
1．6．2 Stanford Parser类 35
1．6．3 Stanford短语结构树 36
1．6．4 Stanford依存句法树 37
1．7 整合语义角色标注模块 38
1．8 结语 40
第2章 汉语语言学研究回顾 42
2．1 文字符号的起源 42
2．1．1 从记事谈起 43
2．1．2 古文字的形成 47
2．2 六书及其他 48
2．2．1 象形 48
2．2．2 指事 50
2．2．3 会意 51
2．2．4 形声 53
2．2．5 转注 54
2．2．6 假借 55
2．3 字形的流变 56
2．3．1 笔与墨的形成与变革 56
2．3．2 隶变的方式 58
2．3．3 汉字的符号化与结构 61
2．4 汉语的发展 67
2．4．1 完整语义的基本
形式――句子 68
2．4．2 语言的初始形态与
文言文 71
2．4．3 白话文与复音词 73
2．4．4 白话文与句法研究 78
2．5 三个平面中的语义研究 80
2．5．1 词汇与本体论 81
2．5．2 格语法及其框架 84
2．6 结语 86
第3章 词汇与分词技术 88
3．1 中文分词 89
3．1．1 什么是词与分词规范 90
3．1．2 两种分词标准 93
3．1．3 歧义、机械分词、语言
模型 94
3．1．4 词汇的构成与未登录
词 97
3．2 系统总体流程与词典结构 98
3．2．1 概述 98
3．2．2 中文分词流程 99
3．2．3 分词词典结构 103
3．2．4 命名实体的词典
结构 105
3．2．5 词典的存储结构 108
3．3 算法部分源码解析 111
3．3．1 系统配置 112
3．3．2 Main方法与例句 113
3．3．3 句子切分 113
3．3．4 分词流程 117
3．3．5 一元词网 118
3．3．6 二元词图 125
3．3．7 NShort算法原理 130
3．3．8 后处理规则集 136
3．3．9 命名实体识别 137
3．3．10 细分阶段与最短
路径 140
3．4 结语 142
第4章 NLP中的概率图模型 143
4．1 概率论回顾 143
4．1．1 多元概率论的几个
基本概念 144
4．1．2 贝叶斯与朴素贝叶斯
算法 146
4．1．3 文本分类 148
4．1．4 文本分类的实现 151
4．2 信息熵 154
4．2．1 信息量与信息熵 154
4．2．2 互信息、联合熵、
条件熵 156
4．2．3 交叉熵和KL散度 158
4．2．4 信息熵的NLP的
意义 159
4．3 NLP与概率图模型 160
4．3．1 概率图模型的几个
基本问题 161
4．3．2 产生式模型和判别式
模型 162
4．3．3 统计语言模型与NLP
算法设计 164
4．3．4 极大似然估计 167
4．4 隐马尔科夫模型简介 169
4．4．1 马尔科夫链 169
4．4．2 隐马尔科夫模型 170
4．4．3 HMMs的一个实例 171
4．4．4 Viterbi算法的实现 176
4．5 最大熵模型 179
4．5．1 从词性标注谈起 179
4．5．2 特征和约束 181
4．5．3 最大熵原理 183
4．5．4 公式推导 185
4．5．5 对偶问题的极大似然
估计 186
4．5．6 GIS实现 188
4．6 条件随机场模型 193
4．6．1 随机场 193
4．6．2 无向图的团（Clique）
与因子分解 194
4．6．3 线性链条件随机场 195
4．6．4 CRF的概率计算 198
4．6．5 CRF的参数学习 199
4．6．6 CRF预测标签 200
4．7 结语 201
第5章 词性、语块与命名实体
识别 202
5．1 汉语词性标注 203
5．1．1 汉语的词性 203
5．1．2 宾州树库的词性标注
规范 205
5．1．3 stanfordNLP标注
词性 210
5．1．4 训练模型文件 213
5．2 语义组块标注 219
5．2．1 语义组块的种类 220
5．2．2 细说NP 221
5．2．3 细说VP 223
5．2．4 其他语义块 227
5．2．5 语义块的抽取 229
5．2．6 CRF的使用 232
5．3 命名实体识别 240
5．3．1 命名实体 241
5．3．2 分词架构与专名
词典 243
5．3．3 算法的策略――词典
与统计相结合 245
5．3．4 算法的策略――层叠
式架构 252
5．4 结语 259
第6章 句法理论与自动分析 260
6．1 转换生成语法 261
6．1．1 乔姆斯基的语言观 261
6．1．2 短语结构文法 263
6．1．3 汉语句类 269
6．1．4 谓词论元与空范畴 274
6．1．5 轻动词分析理论 279
6．1．6 NLTK操作句法树 280
6．2 依存句法理论 283
6．2．1 配价理论 283
6．2．2 配价词典 285
6．2．3 依存理论概述 287
6．2．4 Ltp依存分析介绍 290
6．2．5 Stanford依存转换、
解析 293
6．3 PCFG短语结构句法分析 298
6．3．1 PCFG短语结构 298
6．3．2 内向算法和外向
算法 301
6．3．3 Viterbi算法 303
6．3．4 参数估计 304
6．3．5 Stanford 的PCFG算法
训练 305
6．4 结语 310
第7章 建设语言资源库 311
7．1 语料库概述 311
7．1．1 语料库的简史 312
7．1．2 语言资源库的分类 314
7．1．3 语料库的设计实例：
国家语委语料库 315
7．1．4 语料库的层次加工 321
7．2 语法语料库 323
7．2．1 中文分词语料库 323
7．2．2 中文分词的测评 326
7．2．3 宾州大学CTB简介 327
7．3 语义知识库 333
7．3．1 知识库与HowNet
简介 333
7．3．2 发掘义原 334
7．3．3 语义角色 336
7．3．4 分类原则与事件
分类 344
7．3．5 实体分类 347
7．3．6 属性与分类 352
7．3．7 相似度计算与实例 353
7．4 语义网与百科知识库 360
7．4．1 语义网理论介绍 360
7．4．2 维基百科知识库 364
7．4．3 DBpedia抽取原理 365
7．5 结语 368
第8章 语义与认知 370
8．1 回顾现代语义学 371
8．1．1 语义三角论 371
8．1．2 语义场论 373
8．1．3 基于逻辑的语义学 376
8．2 认知语言学概述 377
8．2．1 象似性原理 379
8．2．2 顺序象似性 380
8．2．3 距离象似性 380
8．2．4 重叠象似性 381
8．3 意象图式的构成 383
8．3．1 主观性与焦点 383
8．3．2 范畴化：概念的
认知 385
8．3．3 主体与背景 390
8．3．4 意象图式 392
8．3．5 社交中的图式 396
8．3．6 完形：压缩与省略 398
8．4 隐喻与转喻 401
8．4．1 隐喻的结构 402
8．4．2 隐喻的认知本质 403
8．4．3 隐喻计算的系统
架构 405
8．4．4 隐喻计算的实现 408
8．5 构式语法 412
8．5．1 构式的概念 413
8．5．2 句法与构式 415
8．5．3 构式知识库 417
8．6 结语 420
第9章 NLP中的深度学习 422
9．1 神经网络回顾 422
9．1．1 神经网络框架 423
9．1．2 梯度下降法推导 425
9．1．3 梯度下降法的实现 427
9．1．4 BP神经网络介绍和
推导 430
9．2 Word2Vec简介 433
9．2．1 词向量及其表达 434
9．2．2 Word2Vec的算法
原理 436
9．2．3 训练词向量 439
9．2．4 大规模上下位关系的
自动识别 443
9．3 NLP与RNN 448
9．3．1 Simple-RNN 449
9．3．2 LSTM原理 454
9．3．3 LSTM的Python
实现 460
9．4 深度学习框架与应用 467
9．4．1 Keras框架介绍 467
9．4．2 Keras序列标注 471
9．4．3 依存句法的算法
原理 478
9．4．4 Stanford依存解析的
训练过程 483
9．5 结语 488
第10章 语义计算的架构 490
10．1 句子的语义和语法预处理 490
10．1．1 长句切分和融合 491
10．1．2 共指消解 496
10．2 语义角色 502
10．2．1 谓词论元与语义
角色 502
10．2．2 PropBank简介 505
10．2．3 CPB中的特殊
句式 506
10．2．4 名词性谓词的语义
角色 509
10．2．5 PropBank展开 512
10．3 句子的语义解析 517
10．3．1 语义依存 517
10．3．2 完整架构 524
10．3．3 实体关系抽取 527
10．4 结语 531

前言/序言

推荐序

自然语言处理是人工智能领域的一颗明珠，现在已经成为人工智能研究中最为活跃的领域。几十年来，随着计算机技术和人工智能技术的发展，自然语言处理取得了长足的进步。现在，自然语言处理技术正处在一个新的历史转折点，随着可获取信息量的爆炸性增长，信息过载问题愈发严重，以词法分析和词义理解为主的传统自然语言处理技术已经难以满足解决实际问题的需要，句子级乃至篇章级语义理解技术即将成为人工智能技术发展的新趋势。

自然语言处理作为人工智能与语言学的综合学科，理应从两个学科中汲取营养来推动自身的进步。但目前概率和数据驱动的方法在自然语言处理领域占据绝对的主流，加之近几年深度学习的异军突起，语言学知识在自然语言处理领域中受到的重视程度愈发不足。而以我在自然语言处理领域工作的经验来看，越深入研究，越能感觉到语言学知识不足的掣肘。特别是深层次的语义理解，脱离了语言学知识，就会变成无源之水、无本之木。常见的自然语言处理书籍对于解决具体问题的方法讲解已经足够丰富，但对于语言学基础理论的介绍和思考还略显不足。一些前辈虽然一直在思考语言和认知的本质，但其发表出来的内容只限于思考结果的一鳞半爪，较少结集成书。加之现在自然语言处理领域的学习者大多是计算机背景，极少系统地学习过语言学的基础理论。这样造成的现状就是从事自然语言处理的技术人员越来越多，但相互之间的讨论和经验分享多集中于具体的技术手段或算法的数学原理，而极少涉及语言学的基础理论和语义理解的本质问题。

本书作者通过对前人语言学理论和自然语言处理技术的深入梳理，形成了自己对于语义理解，特别是汉语语义理解独特的思考和一整套理论体系，提出了语义理解的系统解决之道。尽管如何才能让计算机理解语义，在学术界还没有定论，但作者系统性的思考和解决思路是非常难能可贵的。本书在内容上保证了理论和技术的平衡，在介绍术的同时，充分展示了作者对于道的思考成果。此书是自然语言处理书籍中的一股新风，希望其可以对语义理解的研究和发展起到积极的推动作用，同时引导自然语言处理领域的研究者，特别是初学者，加强对于语言学的理论的学习，更多地从问题的本源来寻求新的解决思路，而不仅仅满足于在传统解决思路上尝试新的技术手段。

愿每一位有志于从事自然语言处理的研究者，都能从此书中获得一些启示。

贾文杰：早年在富士通研发中心，著名的1998年人民日报语料库的研发单位之一，任高级研究员，负责情感分析，后进入360搜索引擎自然语言处理部，项目核心成员之一，主持搜索引擎分词，纠错等核心模块研发工作，历时3年，对搜索效果的提升起到重要作用。目前，转入移动互联领域，负责猎豹移动的自然语言处理部，任负责人。

前 言

写作本书的动机

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，主要研究如何让计算机处理和运用自然语言。自然语言处理广义上分为两大部分，第一部分为自然语言理解，是指让电脑“懂”人类的语言；第二部分为自然语言生成，是指把计算机数据转化为自然语言。本书重点讲解汉语自然语言处理方面的最新理论、技术和进展。

自然语言处理作为一个独立的学科诞生至今，已经半个多世纪了。与绝大多数传统学科的最大不同是，在这半个世纪中，它始终离问题的终结遥遥无期，当人们千辛万苦地获得一次又一次的突破后，又会被新出现的问题无情地阻拦，而再次陷入迷惘之中。在NLP中，问题好像没有最终解决方案，甚至连最佳实践也没有，而只有最新现状（State of art）。而近些年，那些历史上的State of art 正被不断地刷新、不断地超越。

就在十多年前，商业化的人机交互都是人们可望而不可即的目标，但现在智能机器人正逐渐走入市场，走入人们的生活。虽然这些技术还不够成熟，还要解决诸多问题，即便普通大众也能意识到，我们离人工智能的终极目标越来越近了。

面对市场上诸多的人工智能系统，以及背后的各种算法理论，使我想起了一部获奖的英国电影《模仿游戏》。这不是一部艺术上的State of art ，却赢得了第87届奥斯卡金像奖最佳改编剧本奖。在肯定这部作品的诸多因素中，我认为最重要的是，它宣誓了现阶段人工智能的本质：模仿。这也是本书自始至终贯穿的主题：模仿→象似性→算法理论。

但从另一个角度，我们希望能够终结一些问题，即便这些问题还未得到百分之百的解决（当然，从概率论的角度而言，没有百分之百），否则，我们很难进入以下阶段的研究，整个学科只会停滞不前。幸运的是，近些年，在序列标注上的全面突破，使我们有幸将目光放到了句子的范畴，最近提出的语义依存理论，更使汉语自然语言处理，无论理论还是实践都迎来了新的曙光。汉语的句子分析，终于跨越了句法的误区，走向了语义解析的道路。相信不久的将来，在语义解析的道路上，汉语NLP将会获得更大的突破。

本书的受众与特色

本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。为此，我们设定本书的读者为如下几种：

? 具有一定计算机编程基础，对自然语言处理感兴趣的非专业人员。

? 希望构建完整的NLP应用系统的专业工程技术人员。

? 高校计算机专业和自然语言处理专业的大学生、研究生。

? 高校自然语言处理专业的教师。

需要指出的是，本书是一本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。

内容及体系结构

为兼顾各方面的需求，我们对全书各部分做了精心的安排。从结构上，全书分为如下三大部分。

（1）语言理论部分：涉及4个章节，第2章为汉语的发展历史；第6章为传统的句法理论；第7章为语料库和知识库的构建理论；第8章为认知语言学理论。

（2）算法部分：涉及4个章节，第3章为中文分词算法；第4章为NLP中的概率图模型算法体系；第6章为句法的自动分析算法，包括转换生成语法的算法原理，以及依存句法的应用；第9章系统介绍了神经网络到深度学习算法体系，以及使用LSTM实现序列标注和依存句法。本书介绍的算法都提供开源的代码，具体下载地址已在每章介绍算法的时候指出，读者可参考书籍和网址的讲解内容进行调试，快速应用于实践中。

（3）案例部分：涉及4个章节，第1章为开源NLP系统概览及入门代码；第5章为使用概率图模型算法进行词性标注、语义组块、命名实体识别等序列标注；第9章为使用Word2Vec的训练词向量模型；第10章为使用SVM进行长句切分、使用语义角色标注分析汉语句子等。

基本上每段理论讲解之后都辟出专门的案例讲解，以加深理论认识。对于重要的理论，甚至开辟专门的章节讲解其实现。案例分为两大部分，一部分是程序代码，读者可以参考书中的代码，将其直接应用到实践中；另一部分是语料，读者可以按书中指定的网络链接下载。

《人工智能的奥秘：从底层逻辑到前沿探索》 书籍简介 在这信息爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的科幻概念，而是悄然渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着世界。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的每一次决策，再到医疗诊断的精准预测，AI的力量无处不在。然而，有多少人真正理解这股强大力量的根源？它的“智慧”究竟是如何诞生的？又将把人类引向何方？ 《人工智能的奥秘：从底层逻辑到前沿探索》一书，旨在为渴望深入了解AI核心机制的读者提供一本全面、深入且富有洞察力的指南。本书并非局限于某一特定技术分支，而是将目光投向人工智能的宏观图景，从最基础的数学与逻辑基石，一步步剖析AI的演进历程、关键算法原理，直至当前最令人激动的研究前沿与未来发展趋势。我们希望通过这本书，帮助读者构建起对人工智能的清晰认知，理解其潜能与局限，并激发对这一颠覆性技术进行更深入探索的兴趣。 第一部分：人工智能的思想根源与逻辑基石 本书的起点，将带领读者穿越时空，回溯人工智能的思想萌芽。我们将探讨早期哲学家和数学家关于“思维”与“计算”的哲学思辨，如图灵的“计算”概念及其对“机器智能”的设想，以及哥德尔不完备定理对形式化逻辑的深刻影响。 接着，我们将深入剖析支撑现代AI的数学基石： 线性代数：作为处理高维数据和复杂模型的核心工具，我们将详细讲解向量、矩阵、张量等基本概念，以及它们在AI中的应用，例如特征表示、降维（如PCA）和模型参数的组织。 概率论与数理统计：理解AI模型的“不确定性”和“学习”能力，离不开概率论。我们将介绍概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计等核心概念，并阐述它们在模型构建、不确定性量化以及决策制定中的关键作用。 微积分：作为优化算法的数学语言，梯度下降等核心算法的理解离不开微积分。本书将聚焦于导数、偏导数、链式法则以及梯度概念，解释它们如何指导AI模型通过迭代优化来“学习”数据中的模式。 信息论：信息熵、交叉熵、KL散度等概念，不仅是衡量信息量和数据分布差异的工具，更是许多AI算法（如决策树、概率模型）设计的重要依据。我们将揭示信息论如何为AI提供理解和量化信息的方法。 本部分将通过生动形象的比喻和清晰的数学推导，让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，为后续更复杂的AI理论打下坚实的基础。 第二部分：构建智能的引擎：核心算法与模型解析 在掌握了AI的底层逻辑之后，本书将逐一剖析构建智能的“引擎”——那些驱动AI工作的核心算法和模型。我们将按照技术发展脉络和应用领域，系统地介绍： 机器学习基础： 监督学习：从最经典的线性回归、逻辑回归，到强大的决策树、支持向量机（SVM）和集成学习方法（如随机森林、梯度提升），我们将深入讲解其原理、优缺点及适用场景。 无监督学习：聚类算法（K-means、DBSCAN）、降维算法（PCA、t-SNE）以及关联规则挖掘等，将帮助读者理解如何从无标注数据中发现潜在的结构和模式。 强化学习：代理（Agent）如何通过与环境交互、试错来学习最优策略。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）等核心概念，并探讨其在游戏、机器人和推荐系统中的应用。 深度学习的崛起： 神经网络的基础：从感知机到多层感知机，我们将详细介绍神经元的结构、激活函数、前向传播和反向传播算法，揭示深度学习的“学习”机制。 卷积神经网络（CNN）：为何CNN能如此高效地处理图像？本书将深入解析卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及其在图像识别、目标检测等领域的巨大成功。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：理解序列数据的关键。我们将探讨RNN如何处理时间序列信息，以及LSTM如何克服梯度消失问题，并分析它们在文本处理、语音识别中的作用。 Transformer模型与注意力机制：当前AI领域最令人瞩目的革新之一。本书将详细解释自注意力机制（Self-Attention）如何突破RNN的顺序限制，实现并行计算和长距离依赖的建模，并介绍其在自然语言处理（NLP）乃至其他领域的广泛影响。 生成模型： 生成对抗网络（GAN）：如何让机器“创造”？我们将深入揭示GAN的生成器与判别器之间的博弈过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的惊人表现。 变分自编码器（VAE）：另一类强大的生成模型，我们将阐述其如何学习数据的潜在表示（Latent Representation），并用于数据生成和异常检测。 在讲解每一个模型和算法时，本书都力求做到： 1. 原理清晰：提供数学上的严谨推导，同时辅以直观的图解和类比。 2. 应用场景：结合实际案例，说明该技术在不同领域的落地情况。 3. 优缺点分析：客观评价算法的局限性，引导读者思考何时选择何种技术。 4. 代码实现思路：虽然不直接提供代码，但会引导读者理解实现的关键步骤和数据流向。 第三部分：人工智能的前沿探索与未来展望 在全面了解了AI的核心理论和算法之后，本书的第三部分将带领读者一同窥探人工智能的未来图景，探索当前最活跃的研究方向和最具潜力的发展趋势： AI伦理与安全：随着AI能力的不断增强，其带来的伦理挑战也日益凸显。本书将探讨AI的偏见问题、隐私保护、可解释性（Explainable AI, XAI）、以及AI的安全性与可控性等重要议题，引导读者思考如何负责任地发展和应用AI。 多模态AI：AI不再局限于单一类型的数据。我们将介绍如何融合文本、图像、声音、视频等多种模态的信息，构建更全面、更智能的AI系统，例如能够理解图像并进行描述的AI，或能根据文本生成图像的AI。 AI for Science：AI在科学发现中的角色越来越重要。本书将探讨AI在药物研发、材料科学、天文学、气候模拟等领域如何加速研究进程，突破科学瓶颈。 通用人工智能（AGI）的探索：AGI是人类对AI的终极目标之一。我们将讨论AGI的概念、实现的挑战，以及当前在通用学习、推理和迁移学习等方面的研究进展。 AI与人类社会的未来：AI将如何重塑教育、医疗、交通、就业等各个领域？本书将进行前瞻性的分析，探讨AI与人类协作的模式，以及可能出现的社会变革。 本书特色 体系完整：从基础数学原理到前沿技术，构建了一套AI知识的完整体系。 理论与实践并重：在深入讲解理论的同时，通过丰富的案例和应用场景，展现AI的实践价值。 循序渐进：设计了清晰的学习路径，适合不同背景的读者。 前瞻性视角：关注AI的最新发展动态和未来趋势，激发读者的思考。 严谨而不失趣味：力求数学推导的准确性，同时采用生动形象的语言和图示，降低阅读难度。 目标读者 本书适合以下读者群体： 对人工智能技术充满好奇，希望系统了解其底层原理的科技爱好者。 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的学生和研究者。 希望将AI技术应用于实际工作中的开发者、产品经理和工程师。 关注科技发展趋势，希望理解AI对社会未来影响的决策者和行业观察者。 《人工智能的奥秘：从底层逻辑到前沿探索》将是一次引人入胜的学习之旅，带您深入理解人工智能的本质，洞察其无限的潜能，并共同展望一个由智能驱动的美好未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书《NLP汉语自然语言处理原理与实践》的知识广度和深度令人惊叹，它并没有止步于基础的文本处理，而是将触角伸向了更复杂的NLP任务。书中关于文本生成、机器翻译、问答系统以及对话系统等高阶应用的部分，都进行了详尽的阐述。我被书中介绍的Seq2Seq模型以及注意力机制在机器翻译中的应用所吸引，它清晰地解释了如何将源语言的句子编码成一个固定长度的向量，再解码成目标语言的句子。随后，书中又引入了更加先进的Transformer架构，并详细解释了其如何通过自注意力机制突破了Seq2Seq模型的瓶颈。对于问答系统，书中探讨了不同类型的问答，如抽取式问答和生成式问答，并提供了相应的模型构建思路。而对话系统部分，更是深入浅出地讲解了意图识别、槽位填充、对话状态追踪以及回复生成等关键环节。书中提供的代码示例，即使是对于这些复杂的系统，也力求清晰易懂，这让我能够快速地理解和实现这些功能。这本书无疑为我打开了通往更高级NLP应用的大门，让我看到了NLP技术在各个领域的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《NLP汉语自然语言处理原理与实践》给我最大的惊喜在于它对NLP伦理和偏见问题的关注。在当前AI技术飞速发展的同时，其潜在的伦理风险也日益凸显，而本书却能够站在一个更加宏观和负责任的角度来探讨NLP技术。书中专门开辟章节讨论了NLP模型中可能存在的偏见，比如数据偏见、算法偏见等，以及这些偏见如何影响模型的公平性和可信度。它不仅指出了问题，还提供了一些识别和缓解偏见的方法，例如公平性指标的定义、对抗性训练等。这让我意识到，在追求技术突破的同时，我们也必须时刻保持警惕，确保NLP技术能够为社会带来积极的影响。书中还探讨了NLP技术的应用边界和潜在的滥用风险，以及如何通过负责任的AI设计和使用来规避这些风险。对于一个将NLP技术视为未来发展方向的从业者来说，这种前瞻性的思考和对社会责任的强调，让我更加深刻地理解了NLP技术的真正意义和价值。这本书不仅仅教会我如何做NLP，更教会我如何更好地利用NLP。

评分☆☆☆☆☆

读完《NLP汉语自然语言处理原理与实践》后，我最大的感受是它对汉语特性在NLP中的考量做得非常到位。与许多只关注通用NLP模型，而忽略了中文特有的分词、词性标注、句法分析等基础环节的书籍不同，本书花了相当大的篇幅来探讨如何有效地处理中文文本的这些挑战。它详细介绍了各种中文分词算法的优劣，包括基于词典、基于统计和基于深度学习的方法，并给出了具体的实现思路和代码参考。我尤其对书中关于中文句法分析部分印象深刻，它阐述了依存句法分析和成分句法分析的不同，以及如何利用深度学习模型来构建更准确的中文句法分析器。对于长期以来在处理中文NLP任务时遇到的“中文特性”难题，这本书提供了非常系统和实用的解决方案。书中还讨论了中文语料库的特点和处理技巧，以及如何利用这些语料库来训练和评估NLP模型。这对于那些想要在中国市场开发NLP产品或服务的开发者来说，这本书简直是不可或缺的宝藏。它让我意识到，在追求前沿算法的同时，回归语言本身的特性，才是构建真正有效的中文NLP系统的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本《NLP汉语自然语言处理原理与实践》真是让我受益匪浅，尤其是对深度学习在中文NLP领域应用的讲解，可以说是目前市面上最详尽和深入的了。我一直对Transformer模型和BERT在文本分类、序列标注等任务上的强大能力很好奇，这本书从原理到实践，一步一步地拆解了这些模型的内部构造，包括多头自注意力机制、位置编码、预训练任务的设计等等，都解释得清清楚楚，逻辑性极强。更难能可贵的是，书中提供了大量的代码示例，从数据预处理、模型搭建到训练调优，每一个环节都有详细的Python代码实现，并且很多都基于PyTorch和TensorFlow等主流深度学习框架，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。我跟着书中的例子，成功地复现了一些经典的NLP任务，比如情感分析和命名实体识别，这极大地增强了我对NLP技术应用的信心。书中不仅限于理论知识，更侧重于如何将这些理论落地，解决实际问题，这一点对于想将NLP技术应用到工作中，或者希望在NLP领域深耕的开发者来说，是非常宝贵的。它不仅仅是一本书，更像是一个手把手的导师，引领我进入NLP的迷人世界。

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏《NLP汉语自然语言处理原理与实践》在实践层面的详细指导。书中不仅仅是理论的堆砌，而是真正地将理论知识转化为可操作的步骤。我跟着书中的案例，学习如何利用预训练模型进行迁移学习，如何针对特定任务对模型进行微调，以及如何进行模型评估和优化。书中对于数据增强、模型选择、超参数调整等实用的工程化建议，都是在实际项目中非常宝贵的经验。例如，在处理小规模数据集时，书中给出的几种数据增强方法，如回译、同义词替换等，都非常有效。此外，书中还涉及到了模型部署和推理的优化，这对于将NLP模型投入实际生产环境非常重要。它提供了一些关于如何提高推理速度和降低资源消耗的技巧，这些都是在实际开发中经常会遇到的问题。这本书的实践部分，让我从一个理论学习者，逐渐成长为一个能够独立完成NLP项目开发的实践者。它的指导是循序渐进的，即使是初学者，也能在书中找到前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，可以可以，满分好评！努力学习，加油！

评分☆☆☆☆☆

适合入门吧，我感觉讲的有点拖沓

评分☆☆☆☆☆

书很贵，，，，

评分☆☆☆☆☆

很好，很多实际应用例子，方便入门

评分☆☆☆☆☆

昨天买的书，今天就到了，京东物流是真的快！而且5.31有活动，买199减100，可以说是非常划算了

评分☆☆☆☆☆

NLP汉语自然语言处理原理与实践一般般吧

评分☆☆☆☆☆

应该不错，看看再说

评分☆☆☆☆☆

书还没看，应该不错吧，希望学到东西

评分☆☆☆☆☆

书很一般，不建议买，上当了