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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121307652

商品编码：11260632402

出版时间：2017-02-01

页数：1

字数：1

NLP汉语自然语言处理原理与实践+深度学习:原理与应用实践 

深度学习：原理与应用实践

内容简介深度学习：原理与应用实践》全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在3 个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。
目录

深度学习基础篇

第1 章 绪论 2

1．1 引言 2

1．1．1 Google 的深度学习成果 2

1．1．2 Microsoft 的深度学习成果 3

1．1．3 国内公司的深度学习成果 3

1．2 深度学习技术的发展历程 4

1．3 深度学习的应用领域 6

1．3．1 图像识别领域 6

1．3．2 语音识别领域 6

1．3．3 自然语言理解领域 7

1．4 如何开展深度学习的研究和应用开发 7

本章参考文献 11

第2 章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势 13

2．1 Google 在深度学习领域的研发现状 13

2．1．1 深度学习在Google 的应用 13

2．1．2 Google 的TensorFlow 深度学习平台 14

2．1．3 Google 的深度学习芯片TPU 15

2．2 Facebook 在深度学习领域的研发现状 15

2．2．1 Torchnet 15

2．2．2 DeepText 16

2．3 百度在深度学习领域的研发现状 17

2．3．1 光学字符识别 17

2．3．2 商品图像搜索 17

2．3．3 在线广告 18

2．3．4 以图搜图 18

2．3．5 语音识别 18

2．3．6 百度开源深度学习平台MXNet 及其改进的深度语音识别系统Warp-CTC 19

2．4 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状 19

2．4．1 拍立淘 19

2．4．2 阿里小蜜――智能客服Messenger 20

2．5 京东在深度学习领域的研发现状 20

2．6 腾讯在深度学习领域的研发现状 21

2．7 科创型公司（基于深度学习的人脸识别系统） 22

2．8 深度学习的硬件支撑――NVIDIA GPU 23

本章参考文献 24

深度学习理论篇

第3 章 神经网络 30

3．1 神经元的概念 30

3．2 神经网络 31

3．2．1 后向传播算法 32

3．2．2 后向传播算法推导 33

3．3 神经网络算法示例 36

本章参考文献 38

第4 章 卷积神经网络 39

4．1 卷积神经网络特性 39

4．1．1 局部连接 40

4．1．2 权值共享 41

4．1．3 空间相关下采样 42

4．2 卷积神经网络操作 42

4．2．1 卷积操作 42

4．2．2 下采样操作 44

4．3 卷积神经网络示例：LeNet-5 45

本章参考文献 48

深度学习工具篇

第5 章 深度学习工具Caffe 50

5．1 Caffe 的安装 50

5．1．1 安装依赖包 51

5．1．2 CUDA 安装 51

5．1．3 MATLAB 和Python 安装 54

5．1．4 OpenCV 安装（可选） 59

5．1．5 Intel MKL 或者BLAS 安装 59

5．1．6 Caffe 编译和测试 59

5．1．7 Caffe 安装问题分析 62

5．2 Caffe 框架与源代码解析 63

5．2．1 数据层解析 63

5．2．2 网络层解析 74

5．2．3 网络结构解析 92

5．2．4 网络求解解析 104

本章参考文献 109

第6 章 深度学习工具Pylearn2 110

6．1 Pylearn2 的安装 110

6．1．1 相关依赖安装 110

6．1．2 安装Pylearn2 112

6．2 Pylearn2 的使用 112

本章参考文献 116

深度学习实践篇（入门与进阶）

第7 章 基于深度学习的手写数字识别 118

7．1 数据介绍 118

7．1．1 MNIST 数据集 118

7．1．2 提取MNIST 数据集图片 120

7．2 手写字体识别流程 121

7．2．1 模型介绍 121

7．2．2 操作流程 126

7．3 实验结果分析 127

本章参考文献 128

第8 章 基于深度学习的图像识别 129

8．1 数据来源 129

8．1．1 Cifar10 数据集介绍 129

8．1．2 Cifar10 数据集格式 129

8．2 Cifar10 识别流程 130

8．2．1 模型介绍 130

8．2．2 操作流程 136

8．3 实验结果分析 139

本章参考文献 140

第9 章 基于深度学习的物体图像识别 141

9．1 数据来源 141

9．1．1 Caltech101 数据集 141

9．1．2 Caltech101 数据集处理 142

9．2 物体图像识别流程 143

9．2．1 模型介绍 143

9．2．2 操作流程 144

9．3 实验结果分析 150

本章参考文献 151

第10 章 基于深度学习的人脸识别 152

10．1 数据来源 152

10．1．1 AT＆T Facedatabase 数据库 152

10．1．2 数据库处理 152

10．2 人脸识别流程 154

10．2．1 模型介绍 154

10．2．2 操作流程 155

10．3 实验结果分析 159

本章参考文献 160

深度学习实践篇（高级应用）

第11 章 基于深度学习的人脸识别――DeepID 算法 162

11．1 问题定义与数据来源 162

11．2 算法原理 163

11．2．1 数据预处理 163

11．2．2 模型训练策略 164

11．2．3 算法验证和结果评估 164

11．3 人脸识别步骤 165

11．3．1 数据预处理 165

11．3．2 深度网络结构模型 168

11．3．3 提取深度特征与人脸验证 171

11．4 实验结果分析 174

11．4．1 实验数据 174

11．4．2 实验结果分析 175

本章参考文献 176

第12 章 基于深度学习的表情识别 177

12．1 表情数据 177

12．1．1 Cohn-Kanade（CK+）数据库 177

12．1．2 JAFFE 数据库 178

12．2 算法原理 179

12．3 表情识别步骤 180

12．3．1 数据预处理 180

12．3．2 深度神经网络结构模型 181

12．3．3 提取深度特征及分类 182

12．4 实验结果分析 184

12．4．1 实现细节 184

12．4．2 实验结果对比 185

本章参考文献 188

第13 章 基于深度学习的年龄估计 190

13．1 问题定义 190

13．2 年龄估计算法 190

13．2．1 数据预处理 190

13．2．2 提取深度特征 192

13．2．3 提取LBP 特征 196

13．2．4 训练回归模型 196

13．3 实验结果分析 199

本章参考文献 199

第14 章 基于深度学习的人脸关键点检测 200

14．1 问题定义和数据来源 200

14．2 基于深度学习的人脸关键点检测的步骤 201

14．2．1 数据预处理 201

14．2．2 训练深度学习网络模型 206

14．2．3 预测和处理关键点坐标 207

本章参考文献 212

NLP汉语自然语言处理原理与实践

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。

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·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

................

深入探索中文自然语言的奥秘：算法、模型与前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的中文自然语言处理（NLP）知识体系。从语言学的基本概念出发，逐步引导读者理解自然语言在计算机世界中遇到的挑战，以及如何通过科学的方法加以解决。我们不拘泥于单一的技术流派，而是力求展现NLP领域从传统方法到深度学习驱动的演进历程，并聚焦于那些在理解和生成中文文本方面取得突破性进展的算法与模型。 第一部分：中文自然语言处理的基石 在正式进入复杂的算法和模型之前，我们首先需要建立起坚实的语言学基础。本部分将详细阐述中文语言的独特性，这与很多基于空格分隔词语的西方语言有着显著的区别。我们将从以下几个关键方面展开： 中文的文字系统与表义特征： 探讨汉字的象形、指事、会意、形声等造字法，分析汉字作为表意文字的特点，以及这为计算机理解带来的挑战。我们将深入理解词语的构成，如单音节词、双音节词及其组合规律，这与拼音文字的词汇边界问题有着本质的不同。 分词（Word Segmentation）： 这是中文NLP中最基础也是最关键的一步。我们将详细介绍各种分词算法的原理，包括基于词典的最大匹配法、最小匹配法，以及更加精细的隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等统计模型。还会探讨深度学习方法在分词任务上的最新进展，例如使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来捕捉词语的上下文信息，以及Attention机制如何帮助模型聚焦关键信息。我们还将讨论分词的歧义性问题，以及如何通过词性标注等辅助信息来提高分词的准确率。 词性标注（Part-of-Speech Tagging）： 在分词之后，识别词语的词性（如名词、动词、形容词等）是理解句子结构的重要环节。本部分将介绍传统的隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在词性标注中的应用，并深入分析基于神经网络的方法，如Bi-LSTM-CRF模型，是如何通过双向LSTM捕捉词语的双向上下文，并通过CRF层来保证标注序列的平滑性和一致性。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 识别文本中的人名、地名、机构名、时间等具有特定意义的实体是信息提取的核心任务。我们将介绍基于规则、基于词典的方法，以及更为强大的机器学习和深度学习模型，例如使用BiLSTM-CRF进行端到端命名实体识别。我们会深入探讨如何利用词语的形态、上下文信息以及预训练的词向量来提升NER的性能。 句法分析（Syntactic Parsing）： 理解句子的语法结构，即词语之间的组合关系，对于深入理解句子含义至关重要。本部分将介绍不同类型的句法分析，如依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）。我们将详细讲解早期的基于规则和上下文无关文法（CFG）的方法，以及更现代的基于深度学习的方法，包括如何使用图神经网络（GNN）或Attention机制来构建句法树。 语义理解基础（Basic Semantic Understanding）： 在掌握了词语和句子的结构后，我们将初步探讨语义理解。这包括词义消歧（Word Sense Disambiguation）、语义角色标注（Semantic Role Labeling）等基本任务，为后续更复杂的语义分析奠定基础。 第二部分：深度学习驱动的NLP革命 深度学习的兴起极大地推动了NLP领域的进步。本部分将聚焦于深度学习在处理中文NLP任务中的核心技术和模型。 词向量与词嵌入（Word Vectors and Embeddings）： 词向量是深度学习模型理解词语含义的关键。我们将详细介绍Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等经典词向量模型的原理，以及如何通过这些模型将离散的词语映射到低维度的连续向量空间，从而捕捉词语之间的语义和句法关系。特别会强调中文词向量的训练在分词后进行的必要性，以及如何处理未登录词（OOV）问题。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： RNN是处理序列数据的强大工具，非常适合NLP任务。我们将详细解释RNN的基本结构，以及其在处理长序列时存在的梯度消失/爆炸问题。随后，我们将深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，理解它们是如何通过门控机制有效捕捉长期依赖关系，从而在文本分类、序列标注等任务中取得优异表现。 卷积神经网络（CNN）在NLP中的应用： 虽然CNN在图像处理领域更为人熟知，但其在NLP领域同样发挥着重要作用，尤其是在捕捉局部特征方面。我们将探讨CNN如何通过卷积核在词向量序列上滑动，提取n-gram特征，以及池化操作如何保留重要的特征信息。我们将分析CNN在文本分类、情感分析等任务中的优势，例如其并行计算能力和对局部模式的敏感性。 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制是现代NLP模型中的核心组件，它赋予模型聚焦于输入序列中最相关部分的能力。我们将从Seq2Seq模型中的Encoder-Decoder架构出发，详细介绍不同类型的注意力机制，如Bahdanau Attention和Luong Attention。我们将阐述注意力机制如何解决长序列处理中的信息瓶颈问题，并成为Transformer模型的基础。 Transformer模型与预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）： Transformer模型完全摒弃了RNN的顺序处理方式，而是基于自注意力机制（Self-Attention）来实现并行计算，这在处理长序列和捕捉全局依赖方面具有显著优势。我们将深入剖析Transformer的Encoder和Decoder结构，理解多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的作用。在此基础上，我们将重点介绍基于Transformer的预训练语言模型，如BERT、GPT系列等。我们将详细讲解这些模型的预训练任务（如掩码语言模型MLM、下一句预测NSP等）和微调（Fine-tuning）策略，以及它们是如何在各种下游NLP任务中实现“通用智能”的。我们将重点关注BERT及其变种在中文NLP任务上的强大表现，例如中文BERT、RoBERTa-wwm-ext等。 第三部分：中文自然语言处理的进阶主题与实践 在本部分，我们将超越基础算法和模型，深入探讨一些更高级的NLP主题，并结合实际应用进行讲解。 文本生成（Text Generation）： 从机器翻译、对话系统到内容创作，文本生成是NLP领域最具挑战性也最具吸引力的任务之一。我们将介绍基于Seq2Seq模型的文本生成，以及如何利用Beam Search等解码策略提高生成文本的质量。我们将重点分析基于Transformer和大型预训练模型的文本生成能力，例如GPT系列模型在生成连贯、有逻辑的中文文本方面的出色表现。 对话系统（Dialogue Systems）： 从简单的问答系统到复杂的智能助手，对话系统需要理解用户意图、管理对话状态并生成自然流畅的回复。我们将介绍基于规则、基于检索和基于生成的方法，以及如何结合深度学习模型构建端到端的对话系统。 信息抽取与知识图谱（Information Extraction and Knowledge Graphs）： 将非结构化文本中的信息转化为结构化知识，是构建智能系统的关键。我们将深入讲解关系抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等技术，以及如何将抽取的信息构建成知识图谱，从而支持更高级的推理和问答。 情感分析与观点挖掘（Sentiment Analysis and Opinion Mining）： 理解文本中蕴含的情感色彩和用户观点，在舆情分析、产品评论挖掘等方面具有重要价值。我们将介绍基于词典、基于机器学习和基于深度学习的情感分析方法，并探讨如何进行细粒度的情感分析和观点指向性分析。 实际应用案例分析： 通过分析多个真实的中文NLP应用场景，例如新闻推荐系统、智能客服、内容审核、智能写作助手等，来展示本书所介绍的技术如何实际落地，解决现实世界的问题。我们将深入剖析这些系统在数据处理、模型选择、效果评估等方面的经验。 中文NLP的挑战与未来趋势： 最后，我们将总结中文NLP领域面临的独特挑战，如数据稀疏性、方言和口语的复杂性、低资源语言的处理等，并展望未来的研究方向，包括跨语言NLP、多模态NLP、可解释NLP以及更强大的通用人工智能模型的发展。 本书力求理论与实践相结合，通过清晰的讲解和案例分析，帮助读者建立起对中文自然语言处理的系统认知，并掌握运用前沿技术解决实际问题的能力。无论是对NLP领域的研究者、开发者，还是对人工智能技术感兴趣的读者，本书都将是您探索中文语言智慧宝库的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

最近我读到一本关于自然语言处理的书，虽然书名我记不太清了，但它给我留下了深刻的印象。这本书最大的亮点在于它能够将抽象的理论与具体的实践巧妙地结合起来。我一直对 NLP 领域充满了好奇，但很多时候都会被那些晦涩难懂的数学公式和理论概念所劝退。然而，这本书似乎深谙此道，它并没有一开始就抛出大量的公式，而是循序渐进地引导读者进入 NLP 的世界。从最基础的文本预处理，到词向量的生成，再到更复杂的模型构建，每一个步骤都辅以生动易懂的例子。我尤其喜欢书中关于词向量的部分，它不仅解释了 Word2Vec、GloVe 等经典模型的原理，还分享了如何利用这些向量来解决实际问题，比如文本分类、情感分析等。更难能可贵的是，作者在介绍这些技术时，并没有回避其局限性，而是坦诚地指出了它们的不足，并引导读者思考如何改进。这种实事求是的态度，让我觉得这本书非常靠谱，值得信赖。我从中学习到了很多，也对 NLP 的应用有了更深入的理解，感觉自己离掌握这门技术又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在对 NLP 基础概念的讲解上做得相当出色。它不像一些入门书籍那样流于表面，而是深入浅出地剖析了许多核心原理。比如，在讲到语言模型时，它不仅介绍了 N-gram 模型，还详细阐述了其面临的稀疏性问题，并由此引出了更强大的基于神经网络的语言模型。我对书中关于循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）的介绍印象尤为深刻。作者用非常清晰的逻辑，解释了 RNN 如何处理序列数据，以及 LSTM 和 GRU 如何克服了传统 RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题。书中还通过大量的代码示例，展示了如何在 Python 中实现这些模型，这对于我这个动手能力较强的人来说，简直是福音。我尝试着跟着书中的代码进行复现和修改，在实践中加深了对这些模型的理解。这本书让我明白，要真正掌握 NLP，扎实的基础知识是必不可少的，而这本书恰恰提供了这样一个坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践性非常强，让我感觉自己不仅仅是在“读书”，更像是在“做项目”。它提供的案例非常有针对性，涵盖了 NLP 领域的多个热门应用场景。我特别喜欢书中关于文本情感分析的部分，作者从数据收集、预处理，到特征工程，再到模型选择和训练，提供了一个完整的解决方案。他没有只给出一个“黑箱”模型，而是详细解释了每一步的 rationale，以及为什么这样做会有效。而且，书中还分享了一些调优技巧，比如如何处理类别不平衡问题，如何进行交叉验证等等，这些都是在实际项目中非常宝贵的经验。我尝试着将书中的方法应用到我自己的一个小型项目中，结果非常令人满意。这让我觉得，这本书不仅仅是理论的堆砌，更是可以直接转化为生产力的工具。我非常期待未来能够继续利用书中学的知识，去解决更复杂、更有挑战性的 NLP 问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了全新的视角，尤其是在深度学习与 NLP 结合的层面。我之前对深度学习有初步了解，但总觉得它与文本数据的结合总有些隔阂。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它详细地阐述了卷积神经网络（CNN）是如何被巧妙地应用于文本处理的，这让我大开眼界。书中对 CNN 在文本分类、情感分析以及命名实体识别等任务上的应用进行了深入剖析，通过图文并茂的方式，清晰地展示了卷积核如何在文本序列中提取特征，池化层如何压缩信息，以及最终的分类层如何进行预测。我非常赞赏作者在讲解 CNN 的过程中，并没有仅仅停留在模型结构上，而是花了大量篇幅去解释每一个组件的作用，以及它们是如何协同工作的。更让我惊喜的是，书中还探讨了如何调整 CNN 的超参数，以及如何优化模型以获得更好的性能。这对于我这样想要深入理解并实际应用深度学习解决 NLP 问题的人来说，简直是宝藏。读完这本书，我感觉自己对如何利用深度学习来处理和理解文本有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常吸引人，读起来一点都不枯燥。作者善于用类比和直观的比喻来解释复杂的概念，让即便是初学者也能轻松理解。我尤其喜欢它在介绍一些高级模型时，并没有一开始就抛出长篇大论的数学推导，而是先从宏观上介绍模型解决什么问题，核心思想是什么，然后再逐步深入到细节。这种“由表及里”的讲解方式，让我能够更快地抓住重点，而不是被海量的公式吓倒。而且，书中穿插了一些作者在学术界和工业界的工作经历和思考，这让这本书充满了人情味，也让我看到了 NLP 领域的前沿动态和发展趋势。读这本书，我感觉自己不仅是在学习技术，更是在与一位经验丰富的 NLP 专家进行思想的交流。这种体验是很多纯技术书籍所无法比拟的。