新東方直通托福基礎教程：閱讀 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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新東方教育科技集團有限公司，美國本科考試研究院著

圖書標籤:

托福閱讀
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閱讀理解
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齣版社：浙江教育齣版社

ISBN：9787553646244

版次：1

商品編碼：11993446

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：220頁

字數：382000

具體描述

産品特色

內容簡介

　　“直通托福基礎教程”係列叢書包括聽力、口語、閱讀及寫作4個分冊，以北美多年來沿用的教輔圖書為參考，結閤考生對於托福備考基礎階段的真實需求，由新東方美國本科考試研究院聯閤一綫教師設計與編寫而成，具有相當高的實用性和針對性，適閤初次接觸托福考試或英語基礎薄弱的考生使用。
　　本書為閱讀分冊，全書分為三大部分，第一部分為基礎句法，講解托福閱讀考試中所學的全部語法知識點；第二部分為句間關係基礎，講解句間連接工具和邏輯關係；第三部分為文章演練。提供九篇閱讀真題。本書覆蓋瞭托福閱讀基礎階段所需的全部語法知識點，介紹閱讀題型並提供仿真練習題，練習題均配有答案，可幫助考生鞏固所學。

作者簡介

　　新東方教育科技集團有限公司，以外語培訓和基礎教育為核心，擁有短期培訓係統、高等教育係統、基礎教育係統、職業教育係統、教育研發係統、齣國谘詢係統、文化産業係統、科技産業係統等多個發展平颱，是一傢集教育培訓、教育研發、圖書雜誌音像齣版、齣國留學服務、職業教育、在綫教育、教育軟件研發等於一體的大型綜閤性教育科技集團。

　　美國本科考試研究院，隸屬於北京新東方教育科技集團國外考試推廣管理中心，緻力於根據中國大陸廣大考生的實際需求，緊跟美國本科考試（TOEFL、SAT等）趨勢，為學生提供優質的備考服務。以新東方教育科技集團全國範圍內廣大的學生為依托，通過對真實教學案例的信息數據收集，分析測試規律、解構語言技能，從考試輔導齣發，以提高語言教學效率與教育質量為根本目標，設計更加科學、實用的教學産品。

內頁插圖

前言/序言

　　TOEFL全名為 “Test of English as a Foreign Language”，是由美國教育考試服務中心（ETS）研發推廣的英語能力測試，中文音譯為“托福”。托福所提供的語言成績不僅可以幫助考生申請美國高等院校，也可以成為考生正確學習英語的指南。
　　目前托福考試以互聯網為依托進行機考，稱為iBT (Internet-Based Test)，其整體設計旨在綜閤評估考生在英語聽、說、讀、寫技能方麵的綜閤能力。近幾年，托福考試整體難度逐漸增加，而考生群體則走嚮低齡化。考生們需要在準備托福考試的過程中打下堅實的基礎，因而對於托福基礎階段資料的需求也亟待滿足。
　　“直通托福基礎教程”係列叢書包括《直通托福基礎教程：閱讀》《直通托福基礎教程：聽力》《直通托福基礎教程：口語》及《直通托福基礎教程：寫作》四冊，以北美優秀教輔書為參考，結閤考生對於托福備考基礎階段的真實需求, 由新東方美國本科考試研究院聯閤一綫教師設計並編寫，具有相當高的權威性和針對性，適閤初次接觸托福考試或基礎薄弱的所有考生使用。
　　本書為《直通托福基礎教程：閱讀》，全書分為三大部分，覆蓋基礎階段學生閱讀所需的全部語法知識點，介紹托福閱讀的題型並提供仿真練習題。另外，練習題均配有答案，可幫助考生及時鞏固所學，查漏補缺。
　　第一部分為基礎句法，沿用從句子擴展到篇章的閱讀理念，本部分內容涵蓋瞭托福閱讀中所需掌握的基本語法知識點，可以幫助基礎階段學生認知並理解長難句，提升閱讀速度。主要內容有：從簡單句入手，區分簡單句中的主乾成分及修飾成分；非簡單句中包含的並列關係、主從關係及並列結構三大知識點；托福閱讀考試中常考的特殊語法現象——倒裝、形式主語與形式賓語、強調句和虛擬語氣。本部分內容還對托福閱讀中的句子簡化題進行瞭講解，所選句子及相關題目均改編自托福真題。
　　第二部分為句間關係基礎，在對句子有瞭基本的認知和瞭解之後，本部分內容主要講解句子間的連接工具以及句與句之間的邏輯關係，幫助考生理解文章段落。本部分所選句子練習題目均由托福真題改編，同時也引入瞭托福閱讀中的指代題型和句子插入題型，有助於考生加強對句間關係的認知。
　　第三部分為精講精練，本部分內容精選瞭涉及不同學科題材的九篇托福閱讀真題，由權威外教專傢進行難度降解改寫，並配有標準美語錄音，更加貼閤基礎階段學生能力的培養。
　　祝願所有考生在本書的幫助下都能夠順利地通過TOEFL考試。
　　新東方教育科技集團有限公司
　　美國本科考試研究院

好的，這是一份針對您指定圖書名稱之外，其他類型圖書的詳細簡介。為確保內容充實且自然，我將圍繞一個假設的、與語言學習或學術研究相關的圖書主題進行撰寫。 --- 圖書名稱：《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》作者：張宏偉、李明哲編著齣版社：知識之源科技齣版集團齣版日期： 2024年10月導言：語言智能化的新紀元在過去的十年中，人工智能領域的發展速度令人矚目，其中，自然語言處理（NLP）無疑是最引人注目的前沿陣地之一。從早期的基於規則和統計模型，到如今以深度學習為核心的 Transformer 架構，NLP 已經深刻地改變瞭我們與機器交互的方式，並催生瞭從智能客服、機器翻譯到復雜文本生成和理解的廣泛應用。然而，隨著模型規模的爆炸性增長和算法的日益復雜化，研究人員和工程師迫切需要一本既能係統梳理理論基礎，又能深入剖析最新研究成果的權威參考書。《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》正是為滿足這一需求而生。本書並非一本基礎入門讀物，而是定位於具備一定機器學習和深度學習基礎知識的讀者，旨在搭建一座連接前沿學術研究與工程實踐的橋梁。它係統性地梳理瞭自 BERT 問世以來，NLP 領域湧現齣的革命性進展，並著重探討瞭如何將這些復雜模型有效地部署到實際場景中去解決具有挑戰性的問題。第一部分：理論基石的鞏固與深化（第1章至第4章）本部分旨在為讀者提供必要的理論復習和深化，確保理解後續復雜模型的底層邏輯。第1章：循環網絡的迴顧與遺忘機製的精修雖然主流模型已轉嚮注意力機製，但對 RNN、LSTM、GRU 及其在序列建模中的局限性進行深入剖析是理解序列依賴建模演變的關鍵。本章詳細解析瞭梯度消失/爆炸問題在長序列處理中的具體錶現，並引入瞭門控機製在信息篩選中的數學原理。重點討論瞭基於注意力機製的 RNN 變體，以過渡到下一代架構。第2章：詞嵌入的進階：從靜態到動態錶示靜態詞嵌入（如 Word2Vec, GloVe）的局限性在於無法捕捉多義性。本章著重探討瞭 ELMo 等早期上下文敏感嵌入模型的構建思路。核心內容包括：如何利用預訓練任務來學習語境依賴的詞嚮量，以及詞嚮量空間中的幾何特性與語義關係的映射關係。我們還將對比不同嵌入層級對下遊任務性能的影響。第3章：注意力機製的全麵解構注意力機製是現代 NLP 的核心。本章從 Scaled Dot-Product Attention 開始，詳盡闡述瞭自注意力（Self-Attention）的計算流程、多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢及其對捕捉不同層次依賴關係的作用。特彆地，本章會引入稀疏注意力機製的變體，探討其在處理超長文本時的計算效率優化。第4章：Transformer 架構的完整藍圖本章將 Transformer 視為一個完整的係統進行解析。內容覆蓋 Encoder 和 Decoder 堆疊的結構、位置編碼（Positional Encoding）的必要性與多種實現方式（如絕對編碼、相對編碼），以及層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練中的關鍵作用。讀者將獲得對原始 Transformer 論文中每一個組件功能和參數設定的精確理解。第二部分：大型語言模型（LLMs）的前沿研究（第5章至第8章）本部分是本書的核心，聚焦於自 2018 年以來，特彆是近兩年 LLMs 領域最熱門和最具影響力的研究方嚮。第5章：預訓練範式的演進：從掩碼到下一句預測本章深入分析瞭 BERT（Masked Language Modeling, MLM）和 GPT（Causal Language Modeling, CLM）兩大主流預訓練任務的內在邏輯差異。我們不僅對比瞭它們在生成和理解任務上的天然傾嚮性，還探討瞭 RoBERTa、ALBERT 等模型如何通過優化訓練目標、參數共享或更精細的負采樣策略來提高效率和性能。第6章：上下文學習與指令微調（Instruction Tuning） LLMs 的“湧現能力”很大程度上依賴於其強大的上下文學習能力（In-Context Learning, ICL）。本章將 ICL 視為一種元學習過程進行分析，並詳細介紹如何通過人工構造或自動挖掘的指令數據集對模型進行微調，以提升其遵循人類意圖（Alignment）的能力。內容涵蓋 FLAN、T0 等經典指令數據集的構建哲學。第7章：參數高效微調（PEFT）技術隨著模型參數量動輒韆億，全參數微調（Full Fine-tuning）的成本高昂且易導緻災難性遺忘。本章係統梳理瞭當前主流的 PEFT 技術，包括： LoRA (Low-Rank Adaptation)：矩陣分解在注入少量可訓練參數上的數學原理。 Prefix-Tuning 與 Prompt Tuning：在輸入層或特定層級添加可學習的“軟提示”（Soft Prompts）的機製。 Adapter-Based Methods：在 Transformer 模塊間插入小型網絡層的應用。本章通過實驗對比，量化展示瞭不同 PEFT 方法在模型性能、內存占用和收斂速度上的權衡。第8章：模型對齊與安全：RLHF 與 DPO 構建安全、可信賴的 LLMs 是當前研究的重中之重。本章深入講解瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）流程，包括奬勵模型的訓練、PPO 算法的應用，以及其在對齊過程中的挑戰。隨後，我們引入更簡化的對齊方法——直接偏好優化（DPO），分析其如何繞過復雜的強化學習環節，直接利用偏好數據進行優化，並探討其穩定性和效果。第三部分：應用場景與前沿挑戰（第9章至第11章）本部分將理論和模型進展應用於具體的工程實踐，並展望未來的研究方嚮。第9章：復雜推理與知識增強單純依賴參數記憶的 LLMs 在事實準確性和復雜邏輯推理上存在瓶頸。本章重點探討瞭知識增強型 NLP 係統（Knowledge-Enhanced NLP），包括：檢索增強生成（RAG）：如何設計高效的文檔檢索模塊，將外部知識注入生成過程。思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）的自動化：探討如何通過精巧的提示工程或模型自身的規劃能力來生成可解釋的推理步驟。圖神經網絡（GNNs）在知識圖譜與文本融閤中的應用。第10章：多模態 NLP 的融閤路徑現代 NLP 越來越傾嚮於處理文本、圖像、語音等多種數據類型。本章以 CLIP、Flamingo 等模型為例，解析瞭如何通過跨模態的對齊預訓練，實現在不同模態間進行知識遷移和信息交互。重點關注視覺問答（VQA）和圖像描述生成中的挑戰和解決方案。第11章：部署優化、效率與未來展望麵嚮工程實踐，本章探討瞭 LLMs 的實際部署難題：模型壓縮技術：量化（Quantization，如 INT8, FP8）、剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）在維持精度的前提下降低推理延遲。推理引擎優化：介紹如 DeepSpeed-MII, Triton Inference Server 等工具在高性能服務中的應用。可解釋性與魯棒性：探討激活最大化、注意力可視化等技術在理解模型決策過程中的作用，以及對抗性攻擊對 LLMs 的威脅與防禦策略。結語《深度學習在自然語言處理中的前沿進展與實踐應用》力求為讀者提供一個全麵的、與時俱進的視角，理解當前驅動自然語言智能化的核心技術。本書不僅是理論的深度挖掘，更是工程實踐的指南，旨在幫助讀者站在最新的技術前沿，推動下一代語言智能係統的創新與落地。 ---

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對“基礎教程”這四個字心裏是有些打怵的，總怕它內容過於膚淺，無法支撐起後期的進階學習。但深入使用後發現，這套書對“基礎”的理解非常到位，它不是停留在簡單的詞匯記憶上，而是從根本上重塑瞭我們對英語長難句的解析能力。它有一塊專門的模塊，我個人覺得是全書的精華所在，就是針對托福閱讀中常見的復雜句式結構進行拆解和重構。比如，那些層層嵌套的定語從句、狀語從句，它會用不同的顔色或者符號來標記主乾成分、修飾成分，然後逐步還原成一個清晰的邏輯鏈條。這種“手術刀式”的分析方法，讓我這個原本對復雜句子感到頭疼的考生，看到瞭清晰的解構路徑。它不是簡單地告訴你“這個句子怎麼翻譯”，而是教會你“在考試環境下，如何快速鎖定句子的核心意思，忽略不必要的乾擾信息”。這種由內而外的語法和結構訓練，比單純背誦解題模闆要來得更持久、更可靠。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計，說實話，第一眼看過去就給人一種非常紮實、毫不花哨的感覺。封麵設計簡潔大氣，沒有過多花哨的圖案，直奔主題，這對於像我這種急著要啃下托福閱讀的考生來說，是件好事。內頁的字體選擇非常清晰易讀，行距和段落間距拿捏得恰到好處，即便是長時間盯著密密麻麻的英文文章看，眼睛也不會有太強烈的疲勞感。我特彆欣賞它在詞匯和長難句解析部分的布局。通常教材會把生詞堆在頁腳或者另闢蹊徑，但這本的處理方式是緊貼原文的，難點詞匯直接用一個小方框標齣，釋義和例句都非常精煉，這種“即時反饋”的學習體驗，大大提高瞭效率。而且，一些關鍵的閱讀技巧介紹，比如如何快速定位主旨句、如何區分事實和觀點等，它們不是用大段的理論來闡述的，而是通過圖示或者流程圖的形式展現齣來，視覺化的學習材料總是更容易被大腦吸收和記憶。裝幀質量也很不錯，書本很耐翻，沒有齣現因為翻閱次數多而導緻的書脊鬆動或者紙張容易脫落的現象，這對於需要反復研磨的備考資料來說，是相當重要的考量因素。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過好幾本不同的托福閱讀材料，很多都存在一個通病：文章選材要麼過於學術化，讀起來枯燥乏味，要麼就是為瞭湊數量而堆砌的、與真實考試場景脫節的內容。然而，這本《新東方直通托福基礎教程：閱讀》在選材上顯示齣瞭極高的專業水準。它覆蓋瞭自然科學、人文曆史、藝術考古等多個ETS偏愛的領域，而且每篇文章的長度和難度都經過瞭精心的梯度設計。基礎教程顧名思義，它的入門篇章選取的材料就相對友好一些，用詞和句式結構不會讓人望而生畏，目的很明確——幫助考生建立信心和初步的閱讀節奏感。隨著章節的推進，文章的復雜度和信息密度逐步增加，這完美模擬瞭托福閱讀從簡單到復雜的真實考試體驗。最讓我感到驚喜的是，它對於“細節信息題”的對應訓練，文章後的練習題設計非常巧妙，它不僅僅是問你“What is mentioned in paragraph three?”這種簡單的事實檢索，還經常設置陷阱選項來考驗你對文章中細微差彆的捕捉能力，這遠比市麵上那些隻考“找茬”的練習冊要有價值得多。

評分☆☆☆☆☆

作為一本基礎教程，它在應試導嚮和學術素養提升之間的平衡掌握得非常巧妙。很多應試書籍為瞭追求高分，會過度簡化文章的背景知識，使得學生即便學會瞭答題技巧，對真正的學術閱讀依然感到陌生。而這本教程的優秀之處在於，它在每篇文章的導言部分，會用一段非常簡短但信息量極大的背景介紹，幫助讀者快速進入情境，理解文章探討的文化或科學背景。這無疑拓寬瞭我的知識麵，讓我不再把托福閱讀僅僅看作是一個“考試項目”，而是一扇瞭解世界多元文化的窗口。此外，它的習題反饋機製也十分人性化。通常錯題解析無非是“正確選項是A，因為它在原文的第X行提到瞭Y”，但這本解析會深入到“為什麼B、C、D是錯誤選項”，並指齣它們分彆犯瞭哪些常見的邏輯錯誤，例如“過度推斷”、“偷換概念”或“與原文事實不符”。這種詳盡的錯誤分析，遠比僅僅知道正確答案要有價值得多，它真正幫助我把失分點轉化為瞭得分點，這種係統性的學習閉環，纔是基礎教程最核心的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

在配套資源的完善性方麵，這本書做得也相當齣色，但其錶現方式卻不落俗套。它沒有將所有的音頻資源一股腦地塞進一個光盤裏，而是巧妙地采用瞭掃描二維碼的方式來獲取聽力材料，這極大地迎閤瞭現在學生以移動設備為主的學習習慣。這些聽力材料，主要是針對文章朗讀以及相關的聽力理解題目的復述，發音標準、語速適中，非常適閤用於“聽讀對照”的訓練。我尤其喜歡它在講解部分對“邏輯關係詞”的強調。在很多閱讀文章中，轉摺、因果、對比這些邏輯關係詞，是理解作者意圖的關鍵。這套書會用特殊的字體或底紋來突齣這些詞匯，並在解析中明確指齣“這個‘However’的齣現，意味著接下來的內容將推翻前文的觀點”，這種對閱讀信號的精確捕捉訓練，對於那些習慣於逐字閱讀、缺乏宏觀把握的讀者來說，簡直是醍醐灌頂。它不僅僅是一本閱讀材料，更像是一個資深的閱讀教練，時刻在旁邊提醒你關注文章的“骨架”。

評分☆☆☆☆☆

這是上課的教材，京東買更便宜

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

很不錯很好，還在收發室，不知道啥時候能拿到。齣差。

評分☆☆☆☆☆

托福英語方麵的書籍個人還是喜歡新東方的，這本書從最基礎的英語寫作講起。適閤初學英語寫作的學生！哈哈哈！^_^

評分☆☆☆☆☆

紅紅火火恍恍惚惚

評分☆☆☆☆☆

不錯，質量還是很好的，京東的物流也很快。