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圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 深度學習
• 捲積神經網絡
• 漢語處理
• 機器學習
• 文本分析
• 計算語言學
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• 人工智能

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121307652

商品編碼：11260632402

齣版時間：2017-02-01

頁數：1

字數：1

NLP漢語自然語言處理原理與實踐+深度學習:原理與應用實踐 

深度學習：原理與應用實踐

內容簡介深度學習：原理與應用實踐》全麵、係統地介紹深度學習相關的技術，包括人工神經網絡，捲積神經網絡，深度學習平颱及源代碼分析，深度學習入門與進階，深度學習高級實踐，所有章節均附有源程序，所有實驗讀者均可重現，具有高度的可操作性和實用性。通過學習本書，研究人員、深度學習愛好者，能夠在3 個月內，係統掌握深度學習相關的理論和技術。
目錄

深度學習基礎篇

第1 章 緒論 2

1．1 引言 2

1．1．1 Google 的深度學習成果 2

1．1．2 Microsoft 的深度學習成果 3

1．1．3 國內公司的深度學習成果 3

1．2 深度學習技術的發展曆程 4

1．3 深度學習的應用領域 6

1．3．1 圖像識彆領域 6

1．3．2 語音識彆領域 6

1．3．3 自然語言理解領域 7

1．4 如何開展深度學習的研究和應用開發 7

本章參考文獻 11

第2 章 國內外深度學習技術研發現狀及其産業化趨勢 13

2．1 Google 在深度學習領域的研發現狀 13

2．1．1 深度學習在Google 的應用 13

2．1．2 Google 的TensorFlow 深度學習平颱 14

2．1．3 Google 的深度學習芯片TPU 15

2．2 Facebook 在深度學習領域的研發現狀 15

2．2．1 Torchnet 15

2．2．2 DeepText 16

2．3 百度在深度學習領域的研發現狀 17

2．3．1 光學字符識彆 17

2．3．2 商品圖像搜索 17

2．3．3 在綫廣告 18

2．3．4 以圖搜圖 18

2．3．5 語音識彆 18

2．3．6 百度開源深度學習平颱MXNet 及其改進的深度語音識彆係統Warp-CTC 19

2．4 阿裏巴巴在深度學習領域的研發現狀 19

2．4．1 拍立淘 19

2．4．2 阿裏小蜜――智能客服Messenger 20

2．5 京東在深度學習領域的研發現狀 20

2．6 騰訊在深度學習領域的研發現狀 21

2．7 科創型公司（基於深度學習的人臉識彆係統） 22

2．8 深度學習的硬件支撐――NVIDIA GPU 23

本章參考文獻 24

深度學習理論篇

第3 章 神經網絡 30

3．1 神經元的概念 30

3．2 神經網絡 31

3．2．1 後嚮傳播算法 32

3．2．2 後嚮傳播算法推導 33

3．3 神經網絡算法示例 36

本章參考文獻 38

第4 章 捲積神經網絡 39

4．1 捲積神經網絡特性 39

4．1．1 局部連接 40

4．1．2 權值共享 41

4．1．3 空間相關下采樣 42

4．2 捲積神經網絡操作 42

4．2．1 捲積操作 42

4．2．2 下采樣操作 44

4．3 捲積神經網絡示例：LeNet-5 45

本章參考文獻 48

深度學習工具篇

第5 章 深度學習工具Caffe 50

5．1 Caffe 的安裝 50

5．1．1 安裝依賴包 51

5．1．2 CUDA 安裝 51

5．1．3 MATLAB 和Python 安裝 54

5．1．4 OpenCV 安裝（可選） 59

5．1．5 Intel MKL 或者BLAS 安裝 59

5．1．6 Caffe 編譯和測試 59

5．1．7 Caffe 安裝問題分析 62

5．2 Caffe 框架與源代碼解析 63

5．2．1 數據層解析 63

5．2．2 網絡層解析 74

5．2．3 網絡結構解析 92

5．2．4 網絡求解解析 104

本章參考文獻 109

第6 章 深度學習工具Pylearn2 110

6．1 Pylearn2 的安裝 110

6．1．1 相關依賴安裝 110

6．1．2 安裝Pylearn2 112

6．2 Pylearn2 的使用 112

本章參考文獻 116

深度學習實踐篇（入門與進階）

第7 章 基於深度學習的手寫數字識彆 118

7．1 數據介紹 118

7．1．1 MNIST 數據集 118

7．1．2 提取MNIST 數據集圖片 120

7．2 手寫字體識彆流程 121

7．2．1 模型介紹 121

7．2．2 操作流程 126

7．3 實驗結果分析 127

本章參考文獻 128

第8 章 基於深度學習的圖像識彆 129

8．1 數據來源 129

8．1．1 Cifar10 數據集介紹 129

8．1．2 Cifar10 數據集格式 129

8．2 Cifar10 識彆流程 130

8．2．1 模型介紹 130

8．2．2 操作流程 136

8．3 實驗結果分析 139

本章參考文獻 140

第9 章 基於深度學習的物體圖像識彆 141

9．1 數據來源 141

9．1．1 Caltech101 數據集 141

9．1．2 Caltech101 數據集處理 142

9．2 物體圖像識彆流程 143

9．2．1 模型介紹 143

9．2．2 操作流程 144

9．3 實驗結果分析 150

本章參考文獻 151

第10 章 基於深度學習的人臉識彆 152

10．1 數據來源 152

10．1．1 AT＆T Facedatabase 數據庫 152

10．1．2 數據庫處理 152

10．2 人臉識彆流程 154

10．2．1 模型介紹 154

10．2．2 操作流程 155

10．3 實驗結果分析 159

本章參考文獻 160

深度學習實踐篇（高級應用）

第11 章 基於深度學習的人臉識彆――DeepID 算法 162

11．1 問題定義與數據來源 162

11．2 算法原理 163

11．2．1 數據預處理 163

11．2．2 模型訓練策略 164

11．2．3 算法驗證和結果評估 164

11．3 人臉識彆步驟 165

11．3．1 數據預處理 165

11．3．2 深度網絡結構模型 168

11．3．3 提取深度特徵與人臉驗證 171

11．4 實驗結果分析 174

11．4．1 實驗數據 174

11．4．2 實驗結果分析 175

本章參考文獻 176

第12 章 基於深度學習的錶情識彆 177

12．1 錶情數據 177

12．1．1 Cohn-Kanade（CK+）數據庫 177

12．1．2 JAFFE 數據庫 178

12．2 算法原理 179

12．3 錶情識彆步驟 180

12．3．1 數據預處理 180

12．3．2 深度神經網絡結構模型 181

12．3．3 提取深度特徵及分類 182

12．4 實驗結果分析 184

12．4．1 實現細節 184

12．4．2 實驗結果對比 185

本章參考文獻 188

第13 章 基於深度學習的年齡估計 190

13．1 問題定義 190

13．2 年齡估計算法 190

13．2．1 數據預處理 190

13．2．2 提取深度特徵 192

13．2．3 提取LBP 特徵 196

13．2．4 訓練迴歸模型 196

13．3 實驗結果分析 199

本章參考文獻 199

第14 章 基於深度學習的人臉關鍵點檢測 200

14．1 問題定義和數據來源 200

14．2 基於深度學習的人臉關鍵點檢測的步驟 201

14．2．1 數據預處理 201

14．2．2 訓練深度學習網絡模型 206

14．2．3 預測和處理關鍵點坐標 207

本章參考文獻 212

NLP漢語自然語言處理原理與實踐

內容簡介

　本書是一本研究漢語自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涉及NLP的語言理論、算法和工程實踐的方方麵麵，內容繁雜。 本書包括NLP的語言理論部分、算法部分、案例部分，涉及漢語的發展曆史、傳統的句法理論、認知語言學理論。需要指齣的是，本書是迄今為止**本係統介紹認知語言學和算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的視角重新認識和分析瞭NLP的句法和語義相結閤的數據結構。這也是本書的創新之處。 本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智能實驗室、軟件學院等專業機構。

目錄

第1章 中文語言的機器處理 1
1．1 曆史迴顧 2
1．1．1 從科幻到現實 2
1．1．2 早期的探索 3
1．1．3 規則派還是統計派 3
1．1．4 從機器學習到認知
計算 5
1．2 現代自然語言係統簡介 6
1．2．1 NLP流程與開源框架 6
1．2．2 哈工大NLP平颱及其
演示環境 9
1．2．3 Stanford NLP團隊及其
演示環境 11
1．2．4 NLTK開發環境 13
1．3 整閤中文分詞模塊 16
1．3．1 安裝Ltp Python組件 17
1．3．2 使用Ltp 3．3進行中文
分詞 18
1．3．3 使用結巴分詞模塊 20
1．4 整閤詞性標注模塊 22
1．4．1 Ltp 3．3詞性標注 23
1．4．2 安裝StanfordNLP並
編寫Python接口類 24
1．4．3 執行Stanford詞性
標注 28
1．5 整閤命名實體識彆模塊 29
1．5．1 Ltp 3．3命名實體識彆 29
1．5．2 Stanford命名實體
識彆 30
1．6 整閤句法解析模塊 32
1．6．1 Ltp 3．3句法依存樹 33
1．6．2 Stanford Parser類 35
1．6．3 Stanford短語結構樹 36
1．6．4 Stanford依存句法樹 37
1．7 整閤語義角色標注模塊 38
1．8 結語 40
第2章 漢語語言學研究迴顧 42
2．1 文字符號的起源 42
2．1．1 從記事談起 43
2．1．2 古文字的形成 47
2．2 六書及其他 48
2．2．1 象形 48
2．2．2 指事 50
2．2．3 會意 51
2．2．4 形聲 53
2．2．5 轉注 54
2．2．6 假藉 55
2．3 字形的流變 56
2．3．1 筆與墨的形成與變革 56
2．3．2 隸變的方式 58
2．3．3 漢字的符號化與結構 61
2．4 漢語的發展 67
2．4．1 完整語義的基本
形式――句子 68
2．4．2 語言的初始形態與
文言文 71
2．4．3 白話文與復音詞 73
2．4．4 白話文與句法研究 78
2．5 三個平麵中的語義研究 80
2．5．1 詞匯與本體論 81
2．5．2 格語法及其框架 84
2．6 結語 86
第3章 詞匯與分詞技術 88
3．1 中文分詞 89
3．1．1 什麼是詞與分詞規範 90
3．1．2 兩種分詞標準 93
3．1．3 歧義、機械分詞、語言
模型 94
3．1．4 詞匯的構成與未登錄
詞 97
3．2 係統總體流程與詞典結構 98
3．2．1 概述 98
3．2．2 中文分詞流程 99
3．2．3 分詞詞典結構 103
3．2．4 命名實體的詞典
結構 105
3．2．5 詞典的存儲結構 108
3．3 算法部分源碼解析 111
3．3．1 係統配置 112
3．3．2 Main方法與例句 113
3．3．3 句子切分 113
3．3．4 分詞流程 117
3．3．5 一元詞網 118
3．3．6 二元詞圖 125
3．3．7 NShort算法原理 130
3．3．8 後處理規則集 136
3．3．9 命名實體識彆 137
3．3．10 細分階段與·短
路徑 140
3．4 結語 142
第4章 NLP中的概率圖模型 143
4．1 概率論迴顧 143
4．1．1 多元概率論的幾個
基本概念 144
4．1．2 貝葉斯與樸素貝葉斯
算法 146
4．1．3 文本分類 148
4．1．4 文本分類的實現 151
4．2 信息熵 154
4．2．1 信息量與信息熵 154
4．2．2 互信息、聯閤熵、
條件熵 156
4．2．3 交叉熵和KL散度 158
4．2．4 信息熵的NLP的
意義 159
4．3 NLP與概率圖模型 160
4．3．1 概率圖模型的幾個

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

深入探索中文自然語言的奧秘：算法、模型與前沿應用 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的中文自然語言處理（NLP）知識體係。從語言學的基本概念齣發，逐步引導讀者理解自然語言在計算機世界中遇到的挑戰，以及如何通過科學的方法加以解決。我們不拘泥於單一的技術流派，而是力求展現NLP領域從傳統方法到深度學習驅動的演進曆程，並聚焦於那些在理解和生成中文文本方麵取得突破性進展的算法與模型。 第一部分：中文自然語言處理的基石 在正式進入復雜的算法和模型之前，我們首先需要建立起堅實的語言學基礎。本部分將詳細闡述中文語言的獨特性，這與很多基於空格分隔詞語的西方語言有著顯著的區彆。我們將從以下幾個關鍵方麵展開： 中文的文字係統與錶義特徵： 探討漢字的象形、指事、會意、形聲等造字法，分析漢字作為錶意文字的特點，以及這為計算機理解帶來的挑戰。我們將深入理解詞語的構成，如單音節詞、雙音節詞及其組閤規律，這與拼音文字的詞匯邊界問題有著本質的不同。 分詞（Word Segmentation）： 這是中文NLP中最基礎也是最關鍵的一步。我們將詳細介紹各種分詞算法的原理，包括基於詞典的最大匹配法、最小匹配法，以及更加精細的隱馬爾可夫模型（HMM）、條件隨機場（CRF）等統計模型。還會探討深度學習方法在分詞任務上的最新進展，例如使用循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）來捕捉詞語的上下文信息，以及Attention機製如何幫助模型聚焦關鍵信息。我們還將討論分詞的歧義性問題，以及如何通過詞性標注等輔助信息來提高分詞的準確率。 詞性標注（Part-of-Speech Tagging）： 在分詞之後，識彆詞語的詞性（如名詞、動詞、形容詞等）是理解句子結構的重要環節。本部分將介紹傳統的隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）在詞性標注中的應用，並深入分析基於神經網絡的方法，如Bi-LSTM-CRF模型，是如何通過雙嚮LSTM捕捉詞語的雙嚮上下文，並通過CRF層來保證標注序列的平滑性和一緻性。 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）： 識彆文本中的人名、地名、機構名、時間等具有特定意義的實體是信息提取的核心任務。我們將介紹基於規則、基於詞典的方法，以及更為強大的機器學習和深度學習模型，例如使用BiLSTM-CRF進行端到端命名實體識彆。我們會深入探討如何利用詞語的形態、上下文信息以及預訓練的詞嚮量來提升NER的性能。 句法分析（Syntactic Parsing）： 理解句子的語法結構，即詞語之間的組閤關係，對於深入理解句子含義至關重要。本部分將介紹不同類型的句法分析，如依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）。我們將詳細講解早期的基於規則和上下文無關文法（CFG）的方法，以及更現代的基於深度學習的方法，包括如何使用圖神經網絡（GNN）或Attention機製來構建句法樹。 語義理解基礎（Basic Semantic Understanding）： 在掌握瞭詞語和句子的結構後，我們將初步探討語義理解。這包括詞義消歧（Word Sense Disambiguation）、語義角色標注（Semantic Role Labeling）等基本任務，為後續更復雜的語義分析奠定基礎。 第二部分：深度學習驅動的NLP革命 深度學習的興起極大地推動瞭NLP領域的進步。本部分將聚焦於深度學習在處理中文NLP任務中的核心技術和模型。 詞嚮量與詞嵌入（Word Vectors and Embeddings）： 詞嚮量是深度學習模型理解詞語含義的關鍵。我們將詳細介紹Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等經典詞嚮量模型的原理，以及如何通過這些模型將離散的詞語映射到低維度的連續嚮量空間，從而捕捉詞語之間的語義和句法關係。特彆會強調中文詞嚮量的訓練在分詞後進行的必要性，以及如何處理未登錄詞（OOV）問題。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： RNN是處理序列數據的強大工具，非常適閤NLP任務。我們將詳細解釋RNN的基本結構，以及其在處理長序列時存在的梯度消失/爆炸問題。隨後，我們將深入剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，理解它們是如何通過門控機製有效捕捉長期依賴關係，從而在文本分類、序列標注等任務中取得優異錶現。 捲積神經網絡（CNN）在NLP中的應用： 雖然CNN在圖像處理領域更為人熟知，但其在NLP領域同樣發揮著重要作用，尤其是在捕捉局部特徵方麵。我們將探討CNN如何通過捲積核在詞嚮量序列上滑動，提取n-gram特徵，以及池化操作如何保留重要的特徵信息。我們將分析CNN在文本分類、情感分析等任務中的優勢，例如其並行計算能力和對局部模式的敏感性。 注意力機製（Attention Mechanism）： 注意力機製是現代NLP模型中的核心組件，它賦予模型聚焦於輸入序列中最相關部分的能力。我們將從Seq2Seq模型中的Encoder-Decoder架構齣發，詳細介紹不同類型的注意力機製，如Bahdanau Attention和Luong Attention。我們將闡述注意力機製如何解決長序列處理中的信息瓶頸問題，並成為Transformer模型的基礎。 Transformer模型與預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）： Transformer模型完全摒棄瞭RNN的順序處理方式，而是基於自注意力機製（Self-Attention）來實現並行計算，這在處理長序列和捕捉全局依賴方麵具有顯著優勢。我們將深入剖析Transformer的Encoder和Decoder結構，理解多頭注意力（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）的作用。在此基礎上，我們將重點介紹基於Transformer的預訓練語言模型，如BERT、GPT係列等。我們將詳細講解這些模型的預訓練任務（如掩碼語言模型MLM、下一句預測NSP等）和微調（Fine-tuning）策略，以及它們是如何在各種下遊NLP任務中實現“通用智能”的。我們將重點關注BERT及其變種在中文NLP任務上的強大錶現，例如中文BERT、RoBERTa-wwm-ext等。 第三部分：中文自然語言處理的進階主題與實踐 在本部分，我們將超越基礎算法和模型，深入探討一些更高級的NLP主題，並結閤實際應用進行講解。 文本生成（Text Generation）： 從機器翻譯、對話係統到內容創作，文本生成是NLP領域最具挑戰性也最具吸引力的任務之一。我們將介紹基於Seq2Seq模型的文本生成，以及如何利用Beam Search等解碼策略提高生成文本的質量。我們將重點分析基於Transformer和大型預訓練模型的文本生成能力，例如GPT係列模型在生成連貫、有邏輯的中文文本方麵的齣色錶現。 對話係統（Dialogue Systems）： 從簡單的問答係統到復雜的智能助手，對話係統需要理解用戶意圖、管理對話狀態並生成自然流暢的迴復。我們將介紹基於規則、基於檢索和基於生成的方法，以及如何結閤深度學習模型構建端到端的對話係統。 信息抽取與知識圖譜（Information Extraction and Knowledge Graphs）： 將非結構化文本中的信息轉化為結構化知識，是構建智能係統的關鍵。我們將深入講解關係抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等技術，以及如何將抽取的信息構建成知識圖譜，從而支持更高級的推理和問答。 情感分析與觀點挖掘（Sentiment Analysis and Opinion Mining）： 理解文本中蘊含的情感色彩和用戶觀點，在輿情分析、産品評論挖掘等方麵具有重要價值。我們將介紹基於詞典、基於機器學習和基於深度學習的情感分析方法，並探討如何進行細粒度的情感分析和觀點指嚮性分析。 實際應用案例分析： 通過分析多個真實的中文NLP應用場景，例如新聞推薦係統、智能客服、內容審核、智能寫作助手等，來展示本書所介紹的技術如何實際落地，解決現實世界的問題。我們將深入剖析這些係統在數據處理、模型選擇、效果評估等方麵的經驗。 中文NLP的挑戰與未來趨勢： 最後，我們將總結中文NLP領域麵臨的獨特挑戰，如數據稀疏性、方言和口語的復雜性、低資源語言的處理等，並展望未來的研究方嚮，包括跨語言NLP、多模態NLP、可解釋NLP以及更強大的通用人工智能模型的發展。 本書力求理論與實踐相結閤，通過清晰的講解和案例分析，幫助讀者建立起對中文自然語言處理的係統認知，並掌握運用前沿技術解決實際問題的能力。無論是對NLP領域的研究者、開發者，還是對人工智能技術感興趣的讀者，本書都將是您探索中文語言智慧寶庫的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常吸引人，讀起來一點都不枯燥。作者善於用類比和直觀的比喻來解釋復雜的概念，讓即便是初學者也能輕鬆理解。我尤其喜歡它在介紹一些高級模型時，並沒有一開始就拋齣長篇大論的數學推導，而是先從宏觀上介紹模型解決什麼問題，核心思想是什麼，然後再逐步深入到細節。這種“由錶及裏”的講解方式，讓我能夠更快地抓住重點，而不是被海量的公式嚇倒。而且，書中穿插瞭一些作者在學術界和工業界的工作經曆和思考，這讓這本書充滿瞭人情味，也讓我看到瞭 NLP 領域的前沿動態和發展趨勢。讀這本書，我感覺自己不僅是在學習技術，更是在與一位經驗豐富的 NLP 專傢進行思想的交流。這種體驗是很多純技術書籍所無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐性非常強，讓我感覺自己不僅僅是在“讀書”，更像是在“做項目”。它提供的案例非常有針對性，涵蓋瞭 NLP 領域的多個熱門應用場景。我特彆喜歡書中關於文本情感分析的部分，作者從數據收集、預處理，到特徵工程，再到模型選擇和訓練，提供瞭一個完整的解決方案。他沒有隻給齣一個“黑箱”模型，而是詳細解釋瞭每一步的 rationale，以及為什麼這樣做會有效。而且，書中還分享瞭一些調優技巧，比如如何處理類彆不平衡問題，如何進行交叉驗證等等，這些都是在實際項目中非常寶貴的經驗。我嘗試著將書中的方法應用到我自己的一個小型項目中，結果非常令人滿意。這讓我覺得，這本書不僅僅是理論的堆砌，更是可以直接轉化為生産力的工具。我非常期待未來能夠繼續利用書中學的知識，去解決更復雜、更有挑戰性的 NLP 問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭全新的視角，尤其是在深度學習與 NLP 結閤的層麵。我之前對深度學習有初步瞭解，但總覺得它與文本數據的結閤總有些隔閡。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它詳細地闡述瞭捲積神經網絡（CNN）是如何被巧妙地應用於文本處理的，這讓我大開眼界。書中對 CNN 在文本分類、情感分析以及命名實體識彆等任務上的應用進行瞭深入剖析，通過圖文並茂的方式，清晰地展示瞭捲積核如何在文本序列中提取特徵，池化層如何壓縮信息，以及最終的分類層如何進行預測。我非常贊賞作者在講解 CNN 的過程中，並沒有僅僅停留在模型結構上，而是花瞭大量篇幅去解釋每一個組件的作用，以及它們是如何協同工作的。更讓我驚喜的是，書中還探討瞭如何調整 CNN 的超參數，以及如何優化模型以獲得更好的性能。這對於我這樣想要深入理解並實際應用深度學習解決 NLP 問題的人來說，簡直是寶藏。讀完這本書，我感覺自己對如何利用深度學習來處理和理解文本有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在對 NLP 基礎概念的講解上做得相當齣色。它不像一些入門書籍那樣流於錶麵，而是深入淺齣地剖析瞭許多核心原理。比如，在講到語言模型時，它不僅介紹瞭 N-gram 模型，還詳細闡述瞭其麵臨的稀疏性問題，並由此引齣瞭更強大的基於神經網絡的語言模型。我對書中關於循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM、GRU）的介紹印象尤為深刻。作者用非常清晰的邏輯，解釋瞭 RNN 如何處理序列數據，以及 LSTM 和 GRU 如何剋服瞭傳統 RNN 的梯度消失和梯度爆炸問題。書中還通過大量的代碼示例，展示瞭如何在 Python 中實現這些模型，這對於我這個動手能力較強的人來說，簡直是福音。我嘗試著跟著書中的代碼進行復現和修改，在實踐中加深瞭對這些模型的理解。這本書讓我明白，要真正掌握 NLP，紮實的基礎知識是必不可少的，而這本書恰恰提供瞭這樣一個堅實的地基。

評分☆☆☆☆☆

最近我讀到一本關於自然語言處理的書，雖然書名我記不太清瞭，但它給我留下瞭深刻的印象。這本書最大的亮點在於它能夠將抽象的理論與具體的實踐巧妙地結閤起來。我一直對 NLP 領域充滿瞭好奇，但很多時候都會被那些晦澀難懂的數學公式和理論概念所勸退。然而，這本書似乎深諳此道，它並沒有一開始就拋齣大量的公式，而是循序漸進地引導讀者進入 NLP 的世界。從最基礎的文本預處理，到詞嚮量的生成，再到更復雜的模型構建，每一個步驟都輔以生動易懂的例子。我尤其喜歡書中關於詞嚮量的部分，它不僅解釋瞭 Word2Vec、GloVe 等經典模型的原理，還分享瞭如何利用這些嚮量來解決實際問題，比如文本分類、情感分析等。更難能可貴的是，作者在介紹這些技術時，並沒有迴避其局限性，而是坦誠地指齣瞭它們的不足，並引導讀者思考如何改進。這種實事求是的態度，讓我覺得這本書非常靠譜，值得信賴。我從中學習到瞭很多，也對 NLP 的應用有瞭更深入的理解，感覺自己離掌握這門技術又近瞭一步。