五筆字型學用查詞典（經典暢銷版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李宛新 著

圖書標籤:

• 五筆字型
• 輸入法
• 詞典
• 學習
• 工具書
• 漢字
• 電腦
• 辦公
• 經典
• 暢銷

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302365990

版次：1

商品編碼：11522657

品牌：清華大學

包裝：精裝

開本：64開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：408

字數：272000

正文語種：中文

編輯推薦

　　·五筆字型86版和98版編碼的清晰對照
　　·完整準確的宇根拆分
　　·獨創性錶格設計，一目瞭然
　　·全書收入7000餘漢字及詞組
　　·新華字典風格的查閱方式
　　·附錄講解五筆快速入門，簡明易學

內容簡介

　　《五筆字型學用查詞典（經典暢銷版）》內容基於最常用的王碼五筆86版和98版編寫而成，包括瞭最常用的7000餘個漢字及拼音、拆分字根、相關常用詞組及詞組的86版五筆編碼等內容。版式藉用《新華字典》的編排方式，簡單大方、方便易用。《五筆字型學用查詞典（經典暢銷版）》具有詞匯量大、檢索快捷、體積小巧、攜帶方便等特點，適閤不同類型讀者的需求。

內頁插圖

目錄

一、漢語拼音音節索引
二、部首檢字錶使用說明
（一）部首目錄
（二）部首檢字錶
（三）難檢字錶筆畫索引
三、字典正文
四、附錄
附錄A 五筆字型入門
附錄B 二級簡碼速查
附錄C 五筆字型鍵名漢字錶
附錄D 偏旁部首的拆分
附錄E 86版五筆字型字根鍵盤圖
附錄F 98版五筆字型字根鍵盤圖

前言/序言

　　目前，計算機中的漢字輸入法很多，例如紫光拼音輸入法、智能ABC、微軟拼音輸入法、五筆輸入法等。在所有的輸入法中，王永民先生發明的王碼五筆字型輸入法是專業打字人員首選的中文漢字輸入法，該輸入法具有輸入速度快、重碼率低、可以按詞組輸入等優點，是當前最快捷、最方便、最先進、最受歡迎的鍵盤漢字輸入方法。
　　在實際操作中，雖然五筆字型具有方便易用的特點，但是五筆非常注重實踐性和經驗性，要求用戶必須熟練掌握基本的口訣以及大量漢字的拆分方法，即使是使用熟練的用戶，也會經常遇到一些尚未掌握拆分方式的單字、詞及詞組，編寫本書的目的就是為讀者提供方便實用的案頭工具書，減少讀者使用過程中的麻煩。
　　本書內容基於最常用的王碼五筆86版和98版編寫而成，包括瞭最常用的7000餘個漢字及拼音、拆分字根、相關常用詞組及詞組的86版五筆編碼等內容。版式藉用《新華字典》的編排方式，簡單大方、方便易用。
　　本書具有詞匯量大、檢索快捷、體積小巧、攜帶方便等特點，適閤不同類型讀者的需求。
　　參加本手冊編寫的人員除李宛新外，還有韓高潔、王光偉、李南南、褚德華、黃明格、張旭、秦軍、武剛、黃果和唐子雅等，在此一並錶示誠懇的謝意。本書在編寫過程中參考瞭相關文獻和資料，在此對這些文獻和資料的作者深錶感謝。由於水平有限，書中難免有錯誤之處，懇請各位讀者批評指正，以便修訂並使之更加完善。
　　作 者
　　2014年3月

科技前沿：深度學習與自然語言處理的未來圖景 一、 引言：智能時代的浪潮與數據洪流 在二十一世紀的第三個十年，信息技術以前所未有的速度重塑著人類社會的麵貌。我們正處於一個由數據驅動的時代，海量信息的産生、處理與應用，成為衡量國傢競爭力和企業發展潛力的核心指標。在這個大背景下，深度學習（Deep Learning）作為人工智能領域最引人注目的分支，展現齣驚人的潛力，它不僅是模擬人類智能的工具，更是驅動下一代技術革命的核心引擎。 本書旨在為讀者構建一個清晰、深入且前瞻性的知識框架，聚焦於深度學習理論的基石、關鍵算法的精妙，以及它們在自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）領域所掀起的滔天巨浪。我們不探討傳統的信息檢索方法，而是將目光投嚮那些依賴復雜神經網絡結構，能夠理解、生成並推理人類語言的尖端技術。 二、 深度學習的理論基石與核心架構 深度學習的強大源於其多層非綫性變換的能力，這使得模型能夠自動從原始數據中提取齣高層次、抽象的特徵錶示，從而擺脫瞭傳統機器學習中繁瑣的人工特徵工程。 2.1 神經網絡的演進與優化 本書將從最基礎的感知機（Perceptron）模型齣發，逐步深入探討多層前饋神經網絡（Multilayer Feedforward Networks, MFNN）的結構。重點解析激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇對模型梯度傳播的影響，以及反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學原理與高效實現。 在優化層麵，我們不會停留在經典的隨機梯度下降（SGD）。篇幅將著重介紹如何應對復雜的損失麯麵，詳細闡述動量（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp）和當前工業界廣泛采用的Adam優化器的內部機製。對於如何避免模型在訓練過程中陷入梯度消失或梯度爆炸等睏境，書中將提供詳盡的解決方案，包括殘差連接（Residual Connections）和批標準化（Batch Normalization）技術的深入剖析。 2.2 捲積網絡（CNN）的跨界應用 盡管捲積神經網絡（CNN）最初是為圖像處理而生，但其局部連接和權重共享的特性，在處理序列數據時也顯示齣獨特的優勢。本書將探討CNN在NLP任務中的應用，例如利用一維捲積核捕捉詞序信息，應用於文本分類和特徵提取，理解其在捕獲短語結構和局部依賴性方麵的效率。 三、 自然語言處理的範式革命：從循環到注意力 自然語言的復雜性在於其序列性、長距離依賴性和歧義性。傳統的基於規則或淺層統計模型的方法已無法滿足現代應用的需求。深度學習徹底改變瞭NLP的處理範式。 3.1 循環神經網絡（RNN）及其局限性 我們將迴顧循環神經網絡（RNN）如何通過隱藏狀態維持對曆史信息的記憶。然而，重點在於分析標準RNN在處理長文本時麵臨的固有挑戰——長期依賴問題。隨後，將詳細介紹解決這一問題的兩大裏程碑式架構：長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。讀者將透徹理解輸入門、遺忘門和輸齣門是如何協同工作，精確控製信息流的流入、保留與遺忘，從而有效捕獲上下文信息。 3.2 注意力機製（Attention Mechanism）的崛起 本書認為，注意力機製是現代NLP的真正分水嶺。我們將詳盡解析注意力機製的核心思想——動態加權輸入信息，賦予模型“聚焦”於當前任務最相關部分的超能力。我們將區分軟注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention），並展示如何將注意力模塊融入到Encoder-Decoder架構中，極大地提升瞭機器翻譯和文本摘要等序列到序列（Seq2Seq）任務的性能。 四、 Transformer架構：時代的顛覆者 如果說注意力機製是關鍵組件，那麼Transformer架構則是將這些組件集大成的工程傑作。它徹底拋棄瞭循環結構，完全依賴於自注意力（Self-Attention）機製。 4.1 自注意力與多頭機製 我們將深入解析Transformer中的Multi-Head Attention模塊。讀者將理解“Q”（Query）、“K”（Key）和“V”（Value）矩陣的構建過程，以及多頭機製如何允許模型同時從不同的錶示子空間（Representation Subspaces）中學習信息，捕獲文本中不同類型的關係和依賴。 4.2 模型預訓練的黃金時代 Transformer架構的成功，與大規模預訓練（Pre-training）範式的確立密不可分。本書將重點介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）傢族模型的兩大核心預訓練任務：掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）。通過這些任務，模型在海量無標簽文本上學習到瞭深層的語言結構和語義知識。此外，還將探討基於自迴歸（Autoregressive）的生成模型，如GPT係列，以及它們在文本生成方麵的非凡能力。 五、 前沿應用與未來挑戰 基於Transformer和大型語言模型（LLMs）的進步，NLP的應用領域正在快速拓展。 5.1 高級任務的應用實例 我們將探討如何利用微調（Fine-tuning）技術，將預訓練模型應用於具體場景，如： 復雜問答係統（QA）：從閱讀理解到開放域知識檢索。 信息抽取（IE）：實體識彆、關係抽取和事件抽取的高精度實現。 文本生成與對話係統：從代碼生成到富有邏輯的復雜對話管理。 5.2 麵臨的挑戰與研究方嚮 盡管成就斐然，但深度學習在NLP領域仍麵臨嚴峻挑戰： 可解釋性（Explainability）：如何打開“黑箱”，理解模型做齣特定決策的原因。 模型的可信賴性（Trustworthiness）：處理對抗性攻擊（Adversarial Attacks）和減輕模型中固有的偏見（Bias）問題。 效率與部署：超大規模模型的推理成本與資源消耗，以及模型壓縮（Model Compression）、量化（Quantization）和蒸餾（Distillation）等技術的研究進展。 本書提供瞭一套完整的、從底層理論到前沿應用的知識體係，是技術研究者、高級工程師和希望深入理解現代人工智能核心技術的專業人士不可或缺的參考指南。它不僅教授“如何做”，更旨在啓發讀者思考“為什麼”以及“接下來會走嚮何方”。

評分☆☆☆☆☆

這本字典的裝幀設計真是讓人眼前一亮，那種老式的燙金字體配上厚實的紙張，一下子就把人帶迴瞭那個手不釋捲的年代。說實話，現在電子設備太方便瞭，很多實體工具書都漸漸淡齣瞭視綫，但當我拿起這本《五筆字型學用查詞典（經典暢銷版）》時，那種翻閱的觸感和油墨的香氣，是任何冰冷的屏幕都無法替代的。我尤其欣賞它在排版上的用心，字號適中，行距閤理，即便是長時間查找，眼睛也不會感到特彆疲勞。而且，它的封麵設計很有年代感，那種沉穩中透露著專業的態度，讓人感覺這絕對是一本經得起時間考驗的工具書。我本來是想找一本快速查閱的工具，沒想到卻收獲瞭如此美好的閱讀體驗。它不僅僅是一個工具，更像是一件值得收藏的工藝品，放在書架上，也是一道彆樣的風景。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對細節有著近乎偏執要求的人，尤其在查閱工具書時，如果信息的準確性和完整性稍有偏差，都會讓我抓狂。這本書在詞條的覆蓋麵上，展現齣瞭驚人的廣度和深度。我隨機抽取瞭一些專業領域內相對冷僻的詞匯進行測試，無論是醫學術語還是一些相對老舊的成語搭配，它都能給齣準確無誤的五筆編碼。更讓我驚喜的是，它對一些常用詞匯的不同拆分方式也進行瞭標注，這在實際輸入中非常實用，能有效避免因為輸入習慣不同而産生的睏擾。這種對“全景式”信息覆蓋的追求，體現瞭編纂者嚴謹的治學態度。比起那種隻注重熱門詞匯的工具書，這本書無疑更適閤那些追求專業性和全麵性的用戶群體，讓人用得十分放心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書的初衷是想找一本能放在辦公室裏，隨時應急的工具。然而，在使用的過程中，我發現它帶來的價值遠超我的初始預期。它的邏輯結構非常清晰，無論我是在查單字、詞組還是成語，都能在最短的時間內定位到目標區域。那種目錄的層級劃分，簡直是教科書級彆的典範，查找起來毫不拖泥帶水，直擊要害。我曾試著用手機App查閱，結果App總會彈齣一堆不相關的廣告或者需要復雜的菜單切換，非常影響工作思路。而這本實體書，一旦打開，所有的信息都清晰地擺在眼前，那種專注、高效的工作狀態，是電子設備難以復製的。它就像一個沉默而可靠的助手，永遠在那裏，準備好提供最精準的支持，沒有多餘的乾擾。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習五筆的關鍵在於理解字根的拆分邏輯，這本書在這方麵做得極其到位。它不像有些字典隻是簡單地羅列編碼，而是深入淺齣地解釋瞭為什麼某個字會被歸入特定的編碼組。我記得上次嘗試記憶一組生僻字根時總是抓不住重點，但這本書的“字根助記”部分，簡直是醍醐灌頂。它用一些非常形象的比喻和口訣來串聯那些看似毫無關聯的筆畫和結構，讓記憶過程變得不再枯燥。我試著用它提供的方法去練習瞭幾次，感覺以前那些死記硬背的晦澀難懂的編碼，現在一下子都變得清晰明瞭瞭。對於初學者來說，這本書的引導性非常強，它不僅僅教你“怎麼查”，更教你“為什麼這麼查”，這種深層次的教學理念，是很多現代快餐式學習材料所不具備的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性體現在它對不同學習階段用戶的兼容性上。作為一個已經使用五筆多年、追求效率的“老手”，我發現它在“疑難雜癥處理”上的設計非常巧妙。比如，對於一些容易混淆的形近字，它會並列給齣它們的編碼，並用簡短的提示來區分記憶點，這極大地提高瞭我的查閱效率，省去瞭我多次核對的麻煩。而對於新手來說，書中附帶的那本簡易速查手冊，簡直是救星。那本小冊子內容精煉，重點突齣，讓我這個曾經畏懼五筆的“小白”也能快速上手，至少能保證日常的文字輸入不會成為瓶頸。這種分層級的知識結構設計，讓不同水平的人都能從這本書中找到最適閤自己的切入點，真正做到瞭“老少鹹宜”。