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黄健辉 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 深度学习
• 机器学习
• Python
• 实战
• 数据科学
• 人工智能
• 文本分析
• 算法工程

出版社： 华夏出版社

ISBN：9787508089607

版次：1

商品编码：12051566

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：350

字数：260000

正文语种：中文

内容简介

　　第四代NLP，从正面的思维模式上升到人生修行的高度，从与生活、工作、人际沟通的关系上升到和家庭、企业、社会、宇宙的连接，让NLP从工具、技术的层次上升到意义、价值和道的层面。
　　打开理论和理念，就可以生发和创造出万千种方法和技巧，作者的原创NLP技巧囊括：组织理解层次模型、四象限理论模型、起死回生转化模式、多啦A梦模式、吸星大法、化功大法、戒定慧等，这些方法与技术在实际的咨询、教练、工作坊和培训课程中，都得到了广泛应用，取得了显著的效果。

作者简介

　　黄健辉，NLP专业教练，美国NLP大学注册导师，第四代NLP创始人，美国（AAH）催眠治疗师，广州心之旅教育培训机构创办人。出版著作：《领悟》《NLP教练技术》《NLP执行师》。

精彩书评

　　★NLP是解决个人潜在问题的全新方法，它帮助你潜移默化地进入内心，进行全方位的自我改变。NLP拥有无限的可能性，它已转化成一种全功能的提升法门和技巧！
　　——美国《时代周刊》
　　
　　★我从17岁到21岁换了18份工作，到21岁时，银行存款簿的金额是$000．00，直到我遇到我的老师——_NLP激励大师安东尼·罗宾，他彻底改变我的一生。
　　学会NLP，你就几乎懂得所有的神经学、心理学和行为学。
　　NLP是世界上*伟大的心理学、*有效的行动科学、也是一种改变科学。
　　——华人成功学大师 陈安之

目录

序言

第一章 第四代NLP
第四代NLP的研发
第四代NLP的构成

第二章 20世纪四个重要的心理学派
精神分析
行为主义
人本主义
超个人主义心理学

第三章 NLP的源头学问
萨提亚家庭治疗模式
完形疗法
催眠
NLP（神经语言程序学）

第四章 信念系统
信念：卓越与平庸的分水岭
卓越的信念：NLP预设前提
价值观：人生的指南针
规条 心则：快乐与痛苦的原因

第五章 目标达成训练
目标的威力一一来自哈佛大学的调查研究
与目标设立相关的能力
目标的十个层次
必定成功公式
人生定位
有效目标的十个要素
设计自己的梦想清单
把梦想转化为目标
要学会分类和排序目标
分阶段目标
详细描述达成目标后的画面
每天早晚重复写核心目标十遍

第六章 NLP的层次理论
信念的复合等同
NLP法则
命运符号
开悟的公式：理解层次
人性规律
组织理解层次
肯·威尔伯与四象限理论

第七章 语言的影响力和语言模式
提问问题的神奇力量
成功与失败的词汇
引喻的力量
语言模式和语言的威力
检定语言模式

第八章 高效的人际沟通
第九章 潜意识——冰山下面的存在
第十章 情绪以及情绪管理的技巧

精彩书摘

　　《NLP执行师》：
　　7.行为主义的积极影响
　　（1）强化了心理学的自然科学特征
　　行为主义把心理学的研究对象确定为可以外部观察的行为，坚持以客观的实验方法来研究人和动物的行为，使心理学获得了与其他自然科学一样的客观性，从而在研究对象和研究方法上具有自然科学的特性。在行为主义产生之前，心理学的研究对象只限于意识，这种主观性的分析研究只能使心理学作为哲学的边缘而存在。行为主义以客观的行为代替主观的意识，以实验法代替内省法，这样使心理研究获得比较客观的成果，有利于心理学的发展。客观的研究方法可以使不同的心理学家依据共同的研究对象相互交流经验、彼此验证各自的研究成果，使心理学研究成果的公正性得到明显提高，也因此而强化了心理学的科学特性。
　　（2）扩大了心理学的研究领域
　　行为主义产生之前，心理学的研究只局限于对意识的研究。行为主义促进了动物心理学的进一步发展，从而使动物心理学成为心理学研究的一个合法领域。儿童心理学的研究同样如此，原来主观内省的方法很难适用于儿童心理的研究，而行为主义产生之后所盛行的对行为的客观观察和实验更适合于儿童心理的研究，从而使儿童心理学迅速发展起来。行为主义注重对学习，特别是动物学习的实验研究，并把从动物学习的实验研究中获得的结论推广到人类的学习之中，促使了学习心理学和教育心理学的出现。行为主义诞生后，心理学中所出现的这些变化说明，心理学的研究领域有了进一步的扩展。
　　（3）促进了心理学的应用研究
　　行为主义产生后，心理学的应用研究成了一种趋势。由于行为主义的目标就是预测和控制人的行为，因而特别强调社会环境对人的塑造作用，这种观点应用到教育领域，就出现了“环境决定论”和“教育万能论”的主张。行为主义在美国心理学应用范围之广，涉及领域之多，是不胜枚举的。从政府机构到大、中、小学校，从工厂到生化实验室，从医院诊所到军队海关，心理学的应用不计其数。这些都部分地归功于行为主义。
　　（4）严格实验巩固心理学的科学地位
　　行为主义要求预测和控制行为，必须通过客观的实验观察，通过对观察到的事实积累，然后形成概括性的假设，再去实验证明或实践应用。为了预测精确，控制有效，行为主义者总是力图将实验中发现的心理事实及其条件加以数量化和操作化。新行为主义者托尔曼、赫尔乃至斯金纳全都采用自变量、因变量以及函数关系等精确科学的术语和方法来表达环境、遗传、生理和行为之间的关系，从而导致了心理学规律和原理的公式化、方程化、程序化和图示化。所有这些又都为研究而更科学化、计算机化，特别是为计算机模拟心理规律做思想上和技术上的准备。
　　……

《解码语言的力量：从统计到智能的变革》 在这个信息爆炸的时代，文字承载着海量的情感、知识与洞察。我们每天都在被各种文本包围——新闻报道、社交媒体动态、研究论文、甚至是你我之间的对话。然而，这些文字，对机器而言，曾经只是冰冷的字符序列，难以理解其背后的深意。直到一种革命性的技术悄然兴起，它赋予了机器解读、理解、甚至生成人类语言的能力。本书将带你踏上一段探索这段变革之旅的史诗，深入剖析这门被誉为“自然语言处理”（Natural Language Processing，简称NLP）的强大技术，揭示它如何从早期的统计模型演进到如今令人惊叹的智能应用，并展望它为人类社会带来的无限可能。 第一章：数字迷宫中的低语——NLP的起源与早期探索 在人工智能的黎明时期，科学家们就已经梦想着让计算机理解人类的语言。早期对自然语言的处理，更多地依赖于基于规则和统计的方法。想象一下，我们试图教计算机认识“苹果”这个词。起初，我们只能给它列出“苹果”可能出现的各种语境，比如“我吃了一个苹果”，“苹果是一种水果”，“苹果手机”。通过统计大量文本中“苹果”一词的共现词，我们尝试构建一个简单的词语关联模型。 这一时期的研究，就像是在一片巨大的数字迷宫中摸索。我们小心翼翼地梳理语言的语法结构，试图建立一套规则，让计算机能够识别句子的主谓宾，理解词与词之间的依赖关系。例如，“小明喜欢吃苹果”这句话，我们需要让计算机明白“小明”是动作的发出者，“喜欢”是动作，“吃”是另一个动作，“苹果”是动作的承受者。这涉及到大量的语法解析和句法分析工作。 统计方法则侧重于对词语出现的频率和概率进行分析。例如，在“天气”相关的文本中，“晴朗”、“下雨”、“温度”等词出现的概率会很高。通过分析这些词语的统计规律，我们可以对文本进行简单的分类，比如判断一则新闻是关于天气还是体育。早期的机器翻译，也很大程度上依赖于对语种之间词语对的统计匹配，虽然效果有限，但却是重要的起点。 然而，这些方法存在着明显的局限性。语言的复杂性和模糊性是最大的挑战。同一个词语在不同语境下可能有完全不同的含义（比如“银行”可以指金融机构，也可以指河岸）。而语法规则也并非一成不变，充满了例外和非正式用法。统计方法虽然能够捕捉一些普遍规律，但在处理复杂句子结构和深层语义时显得力不从心。计算机就像一个只会背诵字典和语法规则的学生，虽然能识别词汇和句子结构，却无法真正理解其中蕴含的意义。 第二章：深度神经网络的崛起——理解的飞跃 时间来到了21世纪，随着计算能力的爆炸式增长和大量数据的出现，深度学习技术开始崭露头角，并在NLP领域掀起了一场革命。与传统的基于规则和浅层统计模型不同，深度神经网络能够自动从海量数据中学习复杂的模式和特征，而无需人工设计大量的规则。 词嵌入（Word Embeddings）是深度学习在NLP领域的一个里程碑式的突破。它将离散的词语映射到低维的连续向量空间中，使得语义相似的词语在向量空间中距离更近。例如，“国王”和“女王”的向量差可能与“男人”和“女人”的向量差非常相似。这种“语义空间”的构建，让计算机能够开始“理解”词语之间的关系，而不仅仅是孤立地看待它们。 随后，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）及其变种，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的出现，进一步解决了处理序列化数据（如文本）的难题。RNN具有“记忆”能力，可以将前面词语的信息传递到后面，从而更好地理解句子中的上下文依赖关系。这使得机器翻译、文本生成等任务的准确性得到了显著提升。 然而，RNN在处理长距离依赖时仍然存在梯度消失/爆炸的问题。直到Transformer模型的横空出世，NLP领域再次迎来颠覆。Transformer模型引入了“注意力机制”（Attention Mechanism），它允许模型在处理序列中的某个词语时，能够同时关注序列中的所有其他词语，并根据相关性赋予不同的权重。这意味着模型不再受限于序列的顺序，可以更有效地捕捉长距离的依赖关系。 Transformer模型就像为计算机配备了一双“慧眼”，让它能够“一眼”看到整个句子的重点，并据此进行推理。基于Transformer的模型，如BERT、GPT系列，在各种NLP任务上取得了前所未有的一流水准，极大地推动了NLP的发展。 第三章：赋能智能生活——NLP的应用场景 深度学习驱动的NLP技术，已经渗透到我们生活的方方面面，并不断催生出各种令人惊叹的应用： 智能助手与语音交互： Siri、小爱同学、天猫精灵等语音助手，能够理解我们的语音指令，并执行相应的操作。这背后是复杂的语音识别（将语音转化为文本）和自然语言理解（理解文本指令）技术。 机器翻译： 谷歌翻译、百度翻译等工具，能够实现多语言之间的实时翻译，打破了语言的壁垒，促进了全球信息的流通。 文本情感分析： 了解用户对产品、服务或事件的情绪倾向，为企业决策提供依据。例如，通过分析社交媒体评论，可以快速了解消费者对新产品的满意度。 智能问答系统： 能够理解用户提出的问题，并从大量的知识库中检索出准确的答案。这使得信息检索更加便捷高效。 文本摘要与生成： 自动从长篇文档中提取关键信息，生成简洁的摘要；或者根据给定的主题和风格，创作文章、诗歌甚至代码。 智能客服： 自动化处理客户咨询，提高服务效率，降低运营成本。 内容推荐： 根据用户的兴趣和历史行为，推荐相关的文章、商品或视频。 舆情监控： 实时监测网络上的舆论动态，及时发现和应对潜在的风险。 教育领域： 智能辅导系统，为学生提供个性化的学习支持；自动批改作业，减轻教师负担。 这些应用只是冰山一角。随着NLP技术的不断进步，未来将涌现出更多创新应用，深刻改变我们的工作、学习和生活方式。 第四章：挑战与未来——通往通用人工智能的道路 尽管NLP已经取得了巨大的成就，但仍面临着许多挑战。真正的语言理解，不仅仅是识别词语和语法，更重要的是理解其中的常识、推理、甚至是情感和意图。 常识推理： 机器仍然缺乏人类所拥有的丰富常识。例如，它可能无法理解“水是湿的”这个简单的事实，或者在遇到“我把一杯水倒在火上”这样的句子时，难以推断出火会被扑灭。 因果关系理解： 区分相关性和因果关系是人类的强项，但对机器而言仍然是一个难题。 语境理解的深度： 尽管注意力机制有所帮助，但要达到人类对复杂语境的细致洞察，仍有很长的路要走。 对抗性攻击： NLP模型容易受到微小扰动的欺骗，导致输出错误的结果，这在安全敏感的应用中是一个重要的问题。 伦理与偏见： 训练数据中存在的偏见可能会被模型继承，导致不公平的输出。如何确保NLP系统的公平、公正和透明，是亟待解决的伦理问题。 展望未来，NLP的发展将更加注重模型的泛化能力，让模型能够更好地理解和处理未见过的数据和任务。多模态学习（结合文本、图像、声音等多种信息）将是重要方向，使机器能够更全面地感知世界。此外，可解释性AI（XAI）的研究也将帮助我们理解模型的决策过程，增强对AI的信任。 NLP不仅仅是一门技术，它更像是一把钥匙，正逐步解锁人类与机器之间更深层次的沟通与协作。它赋予机器“倾听”和“表达”的能力，将我们带入一个智能驱动的崭新时代。理解NLP的发展脉络，不仅是对一项前沿技术的认知，更是对人类未来与智能共舞的深刻洞察。让我们一同期待，这股强大的语言力量，将如何继续塑造我们的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计达到了艺术品的级别。内页留白处理得非常巧妙，使得长篇幅的阅读也不会让人产生视觉疲劳。内容上，我最惊喜地发现它并未陷入追逐最新热点框架的窠臼。相反，它花费了大量篇幅去深入挖掘那些底层、但长期决定系统稳定性的基础构建块。其中关于“知识图谱构建与语义推理”的部分，其详尽程度远远超过了市面上任何一本专门介绍图数据库的书籍，作者将工程实践与哲学思考巧妙地融合在一起，探讨了“机器如何真正理解世界”这一宏大命题。我从中获取到的启发是，在追求速度的同时，绝不能牺牲对数据深层结构和模型意图的理解。这本书更像是一部深沉的内省录，迫使读者停下来思考自己工作背后的根基是否足够坚实，而不是盲目地追逐下一轮融资带来的技术浪潮。

评分☆☆☆☆☆

这本新书，坦率地说，完全超出了我对于一本“专业指导”书籍的预期。我原本以为会看到一堆生硬的术语和理论堆砌，然而作者的叙事方式却像是在与一位经验丰富的朋友进行深度交流。文字中透露出的那种对行业前沿的敏锐洞察力，让我这个在领域内摸爬滚打了几年的人都感到震撼。书中的案例分析尤其精彩，它们并非那种教科书式的完美情景，而是充满了真实世界中数据清洗的痛苦、模型微调的反复拉锯，以及最终部署时遇到的那些意想不到的“小麻烦”。作者没有回避这些技术泥潭，反而将它们剖析得淋漓尽致，提供了一套既有理论高度又极其实用的应对策略。特别是关于“人机协作”那一章节，它探讨了如何设计出真正能够增强人类认知而非简单替代人类判断的系统，这一点在当前AI快速落地的背景下，显得尤为重要和富有远见。读完之后，我感觉自己手中的工具箱被塞满了更高效、更精良的扳手和螺丝刀，不再是那种纸上谈兵的理论图纸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，带着一种老派学者特有的审慎和幽默感。阅读过程中，我好几次忍不住笑出声来，那种笑并非源于段子，而是源于作者精准地戳中了我们这些从业者在面对项目需求反复变更时那种哭笑不得的内心状态。书中对“长尾效应”在实际应用中的影响分析得极其透彻，它揭示了为什么那些看起来很小的边缘案例，往往才是决定一个产品是否能真正走向成熟的关键瓶颈。作者并未提供即插即用的代码片段，而是着重培养读者解决“未知问题”的能力。这种授人以渔的教育理念，让这本书的价值超越了时效性。它更像是一本可以常年放在案头，每当遇到瓶颈时翻阅，总能从中找到新的视角和方向的“定海神针”。

评分☆☆☆☆☆

从一个刚接触该领域的新手的视角来看，这本书的难度曲线设计得非常平滑。它没有一开始就用晦涩难懂的公式吓跑读者，而是通过一系列精心构造的、由浅入深的小实验和思想推演，逐步引导我们进入核心领域。我特别欣赏作者在解释“不确定性量化”时所使用的类比，它将复杂的贝叶斯推断过程，转化为了日常生活中常见的决策场景，使得原本令人望而生畏的数学概念变得触手可及。这本书的结构非常严谨，仿佛一部精密的钟表，每一个章节都是一个紧密咬合的齿轮，共同推动着整体叙事的进展。读完后，我感觉自己的技术视野得到了显著拓宽，不再局限于单一的技术栈，而是能够从一个更宏观、更系统工程的角度去审视和规划复杂的智能系统构建过程，这对于我未来职业发展规划起到了至关重要的指导作用。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是被这本书封面上那种简约而有力的设计风格吸引的。拿到手后，首先感受到的是纸张的质感，那种略微粗糙却不失厚重的触感，仿佛预示着内容绝非轻飘飘的空话。这本书的阅读体验就像攀登一座信息密度极高的山峰，每前进一步都需要全神贯注，但山顶的视野却无比开阔。作者的行文风格极其注重逻辑的严密性，段落之间的过渡如行云流水，但绝不拖沓。我特别欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的那种近乎雕塑般的精确性，他总能找到一个恰到好处的比喻，将抽象的算法流程具象化，让复杂的技术栈变得易于理解和记忆。书中对于“迭代思维”的强调，也潜移默化地影响了我的工作流程。它不仅仅是关于技术的指导，更像是一部关于如何构建高质量工程文化的心法秘籍，对于希望提升团队整体交付质量的管理者而言，其价值难以估量。

评分☆☆☆☆☆

这就是我想要的书籍

评分☆☆☆☆☆

最近学习NLP课程，对这类书籍很感兴趣，不过不知道这本怎么样，阅读后追加评论～

评分☆☆☆☆☆

物流快，书质量不错

评分☆☆☆☆☆

dddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd

评分☆☆☆☆☆

虽然电子书便宜

评分☆☆☆☆☆

物流快，书质量不错

评分☆☆☆☆☆

买了很多书，还没来得及看，准备收心在家好好看书了！一直没有评价，实在是因为没来得及看完，就是喜欢纸质书，有触感有质感，还会一直坚持下去的！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

物流快，书质量不错