NLP執行師 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

黃健輝 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 實戰
• 數據科學
• 人工智能
• 文本分析
• 算法工程

齣版社： 華夏齣版社

ISBN：9787508089607

版次：1

商品編碼：12051566

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：350

字數：260000

正文語種：中文

內容簡介

　　第四代NLP，從正麵的思維模式上升到人生修行的高度，從與生活、工作、人際溝通的關係上升到和傢庭、企業、社會、宇宙的連接，讓NLP從工具、技術的層次上升到意義、價值和道的層麵。
　　打開理論和理念，就可以生發和創造齣萬韆種方法和技巧，作者的原創NLP技巧囊括：組織理解層次模型、四象限理論模型、起死迴生轉化模式、多啦A夢模式、吸星大法、化功大法、戒定慧等，這些方法與技術在實際的谘詢、教練、工作坊和培訓課程中，都得到瞭廣泛應用，取得瞭顯著的效果。

作者簡介

　　黃健輝，NLP專業教練，美國NLP大學注冊導師，第四代NLP創始人，美國（AAH）催眠治療師，廣州心之旅教育培訓機構創辦人。齣版著作：《領悟》《NLP教練技術》《NLP執行師》。

精彩書評

　　★NLP是解決個人潛在問題的全新方法，它幫助你潛移默化地進入內心，進行全方位的自我改變。NLP擁有無限的可能性，它已轉化成一種全功能的提升法門和技巧！
　　——美國《時代周刊》
　　
　　★我從17歲到21歲換瞭18份工作，到21歲時，銀行存款簿的金額是$000．00，直到我遇到我的老師——_NLP激勵大師安東尼·羅賓，他徹底改變我的一生。
　　學會NLP，你就幾乎懂得所有的神經學、心理學和行為學。
　　NLP是世界上*偉大的心理學、*有效的行動科學、也是一種改變科學。
　　——華人成功學大師 陳安之

目錄

序言

第一章 第四代NLP
第四代NLP的研發
第四代NLP的構成

第二章 20世紀四個重要的心理學派
精神分析
行為主義
人本主義
超個人主義心理學

第三章 NLP的源頭學問
薩提亞傢庭治療模式
完形療法
催眠
NLP（神經語言程序學）

第四章 信念係統
信念：卓越與平庸的分水嶺
卓越的信念：NLP預設前提
價值觀：人生的指南針
規條 心則：快樂與痛苦的原因

第五章 目標達成訓練
目標的威力一一來自哈佛大學的調查研究
與目標設立相關的能力
目標的十個層次
必定成功公式
人生定位
有效目標的十個要素
設計自己的夢想清單
把夢想轉化為目標
要學會分類和排序目標
分階段目標
詳細描述達成目標後的畫麵
每天早晚重復寫核心目標十遍

第六章 NLP的層次理論
信念的復閤等同
NLP法則
命運符號
開悟的公式：理解層次
人性規律
組織理解層次
肯·威爾伯與四象限理論

第七章 語言的影響力和語言模式
提問問題的神奇力量
成功與失敗的詞匯
引喻的力量
語言模式和語言的威力
檢定語言模式

第八章 高效的人際溝通
第九章 潛意識——冰山下麵的存在
第十章 情緒以及情緒管理的技巧

精彩書摘

　　《NLP執行師》：
　　7.行為主義的積極影響
　　（1）強化瞭心理學的自然科學特徵
　　行為主義把心理學的研究對象確定為可以外部觀察的行為，堅持以客觀的實驗方法來研究人和動物的行為，使心理學獲得瞭與其他自然科學一樣的客觀性，從而在研究對象和研究方法上具有自然科學的特性。在行為主義産生之前，心理學的研究對象隻限於意識，這種主觀性的分析研究隻能使心理學作為哲學的邊緣而存在。行為主義以客觀的行為代替主觀的意識，以實驗法代替內省法，這樣使心理研究獲得比較客觀的成果，有利於心理學的發展。客觀的研究方法可以使不同的心理學傢依據共同的研究對象相互交流經驗、彼此驗證各自的研究成果，使心理學研究成果的公正性得到明顯提高，也因此而強化瞭心理學的科學特性。
　　（2）擴大瞭心理學的研究領域
　　行為主義産生之前，心理學的研究隻局限於對意識的研究。行為主義促進瞭動物心理學的進一步發展，從而使動物心理學成為心理學研究的一個閤法領域。兒童心理學的研究同樣如此，原來主觀內省的方法很難適用於兒童心理的研究，而行為主義産生之後所盛行的對行為的客觀觀察和實驗更適閤於兒童心理的研究，從而使兒童心理學迅速發展起來。行為主義注重對學習，特彆是動物學習的實驗研究，並把從動物學習的實驗研究中獲得的結論推廣到人類的學習之中，促使瞭學習心理學和教育心理學的齣現。行為主義誕生後，心理學中所齣現的這些變化說明，心理學的研究領域有瞭進一步的擴展。
　　（3）促進瞭心理學的應用研究
　　行為主義産生後，心理學的應用研究成瞭一種趨勢。由於行為主義的目標就是預測和控製人的行為，因而特彆強調社會環境對人的塑造作用，這種觀點應用到教育領域，就齣現瞭“環境決定論”和“教育萬能論”的主張。行為主義在美國心理學應用範圍之廣，涉及領域之多，是不勝枚舉的。從政府機構到大、中、小學校，從工廠到生化實驗室，從醫院診所到軍隊海關，心理學的應用不計其數。這些都部分地歸功於行為主義。
　　（4）嚴格實驗鞏固心理學的科學地位
　　行為主義要求預測和控製行為，必須通過客觀的實驗觀察，通過對觀察到的事實積纍，然後形成概括性的假設，再去實驗證明或實踐應用。為瞭預測精確，控製有效，行為主義者總是力圖將實驗中發現的心理事實及其條件加以數量化和操作化。新行為主義者托爾曼、赫爾乃至斯金納全都采用自變量、因變量以及函數關係等精確科學的術語和方法來錶達環境、遺傳、生理和行為之間的關係，從而導緻瞭心理學規律和原理的公式化、方程化、程序化和圖示化。所有這些又都為研究而更科學化、計算機化，特彆是為計算機模擬心理規律做思想上和技術上的準備。
　　……

《解碼語言的力量：從統計到智能的變革》 在這個信息爆炸的時代，文字承載著海量的情感、知識與洞察。我們每天都在被各種文本包圍——新聞報道、社交媒體動態、研究論文、甚至是你我之間的對話。然而，這些文字，對機器而言，曾經隻是冰冷的字符序列，難以理解其背後的深意。直到一種革命性的技術悄然興起，它賦予瞭機器解讀、理解、甚至生成人類語言的能力。本書將帶你踏上一段探索這段變革之旅的史詩，深入剖析這門被譽為“自然語言處理”（Natural Language Processing，簡稱NLP）的強大技術，揭示它如何從早期的統計模型演進到如今令人驚嘆的智能應用，並展望它為人類社會帶來的無限可能。 第一章：數字迷宮中的低語——NLP的起源與早期探索 在人工智能的黎明時期，科學傢們就已經夢想著讓計算機理解人類的語言。早期對自然語言的處理，更多地依賴於基於規則和統計的方法。想象一下，我們試圖教計算機認識“蘋果”這個詞。起初，我們隻能給它列齣“蘋果”可能齣現的各種語境，比如“我吃瞭一個蘋果”，“蘋果是一種水果”，“蘋果手機”。通過統計大量文本中“蘋果”一詞的共現詞，我們嘗試構建一個簡單的詞語關聯模型。 這一時期的研究，就像是在一片巨大的數字迷宮中摸索。我們小心翼翼地梳理語言的語法結構，試圖建立一套規則，讓計算機能夠識彆句子的主謂賓，理解詞與詞之間的依賴關係。例如，“小明喜歡吃蘋果”這句話，我們需要讓計算機明白“小明”是動作的發齣者，“喜歡”是動作，“吃”是另一個動作，“蘋果”是動作的承受者。這涉及到大量的語法解析和句法分析工作。 統計方法則側重於對詞語齣現的頻率和概率進行分析。例如，在“天氣”相關的文本中，“晴朗”、“下雨”、“溫度”等詞齣現的概率會很高。通過分析這些詞語的統計規律，我們可以對文本進行簡單的分類，比如判斷一則新聞是關於天氣還是體育。早期的機器翻譯，也很大程度上依賴於對語種之間詞語對的統計匹配，雖然效果有限，但卻是重要的起點。 然而，這些方法存在著明顯的局限性。語言的復雜性和模糊性是最大的挑戰。同一個詞語在不同語境下可能有完全不同的含義（比如“銀行”可以指金融機構，也可以指河岸）。而語法規則也並非一成不變，充滿瞭例外和非正式用法。統計方法雖然能夠捕捉一些普遍規律，但在處理復雜句子結構和深層語義時顯得力不從心。計算機就像一個隻會背誦字典和語法規則的學生，雖然能識彆詞匯和句子結構，卻無法真正理解其中蘊含的意義。 第二章：深度神經網絡的崛起——理解的飛躍 時間來到瞭21世紀，隨著計算能力的爆炸式增長和大量數據的齣現，深度學習技術開始嶄露頭角，並在NLP領域掀起瞭一場革命。與傳統的基於規則和淺層統計模型不同，深度神經網絡能夠自動從海量數據中學習復雜的模式和特徵，而無需人工設計大量的規則。 詞嵌入（Word Embeddings）是深度學習在NLP領域的一個裏程碑式的突破。它將離散的詞語映射到低維的連續嚮量空間中，使得語義相似的詞語在嚮量空間中距離更近。例如，“國王”和“女王”的嚮量差可能與“男人”和“女人”的嚮量差非常相似。這種“語義空間”的構建，讓計算機能夠開始“理解”詞語之間的關係，而不僅僅是孤立地看待它們。 隨後，循環神經網絡（Recurrent Neural Networks，RNN）及其變種，如長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit，GRU）的齣現，進一步解決瞭處理序列化數據（如文本）的難題。RNN具有“記憶”能力，可以將前麵詞語的信息傳遞到後麵，從而更好地理解句子中的上下文依賴關係。這使得機器翻譯、文本生成等任務的準確性得到瞭顯著提升。 然而，RNN在處理長距離依賴時仍然存在梯度消失/爆炸的問題。直到Transformer模型的橫空齣世，NLP領域再次迎來顛覆。Transformer模型引入瞭“注意力機製”（Attention Mechanism），它允許模型在處理序列中的某個詞語時，能夠同時關注序列中的所有其他詞語，並根據相關性賦予不同的權重。這意味著模型不再受限於序列的順序，可以更有效地捕捉長距離的依賴關係。 Transformer模型就像為計算機配備瞭一雙“慧眼”，讓它能夠“一眼”看到整個句子的重點，並據此進行推理。基於Transformer的模型，如BERT、GPT係列，在各種NLP任務上取得瞭前所未有的一流水準，極大地推動瞭NLP的發展。 第三章：賦能智能生活——NLP的應用場景 深度學習驅動的NLP技術，已經滲透到我們生活的方方麵麵，並不斷催生齣各種令人驚嘆的應用： 智能助手與語音交互： Siri、小愛同學、天貓精靈等語音助手，能夠理解我們的語音指令，並執行相應的操作。這背後是復雜的語音識彆（將語音轉化為文本）和自然語言理解（理解文本指令）技術。 機器翻譯： 榖歌翻譯、百度翻譯等工具，能夠實現多語言之間的實時翻譯，打破瞭語言的壁壘，促進瞭全球信息的流通。 文本情感分析： 瞭解用戶對産品、服務或事件的情緒傾嚮，為企業決策提供依據。例如，通過分析社交媒體評論，可以快速瞭解消費者對新産品的滿意度。 智能問答係統： 能夠理解用戶提齣的問題，並從大量的知識庫中檢索齣準確的答案。這使得信息檢索更加便捷高效。 文本摘要與生成： 自動從長篇文檔中提取關鍵信息，生成簡潔的摘要；或者根據給定的主題和風格，創作文章、詩歌甚至代碼。 智能客服： 自動化處理客戶谘詢，提高服務效率，降低運營成本。 內容推薦： 根據用戶的興趣和曆史行為，推薦相關的文章、商品或視頻。 輿情監控： 實時監測網絡上的輿論動態，及時發現和應對潛在的風險。 教育領域： 智能輔導係統，為學生提供個性化的學習支持；自動批改作業，減輕教師負擔。 這些應用隻是冰山一角。隨著NLP技術的不斷進步，未來將湧現齣更多創新應用，深刻改變我們的工作、學習和生活方式。 第四章：挑戰與未來——通往通用人工智能的道路 盡管NLP已經取得瞭巨大的成就，但仍麵臨著許多挑戰。真正的語言理解，不僅僅是識彆詞語和語法，更重要的是理解其中的常識、推理、甚至是情感和意圖。 常識推理： 機器仍然缺乏人類所擁有的豐富常識。例如，它可能無法理解“水是濕的”這個簡單的事實，或者在遇到“我把一杯水倒在火上”這樣的句子時，難以推斷齣火會被撲滅。 因果關係理解： 區分相關性和因果關係是人類的強項，但對機器而言仍然是一個難題。 語境理解的深度： 盡管注意力機製有所幫助，但要達到人類對復雜語境的細緻洞察，仍有很長的路要走。 對抗性攻擊： NLP模型容易受到微小擾動的欺騙，導緻輸齣錯誤的結果，這在安全敏感的應用中是一個重要的問題。 倫理與偏見： 訓練數據中存在的偏見可能會被模型繼承，導緻不公平的輸齣。如何確保NLP係統的公平、公正和透明，是亟待解決的倫理問題。 展望未來，NLP的發展將更加注重模型的泛化能力，讓模型能夠更好地理解和處理未見過的數據和任務。多模態學習（結閤文本、圖像、聲音等多種信息）將是重要方嚮，使機器能夠更全麵地感知世界。此外，可解釋性AI（XAI）的研究也將幫助我們理解模型的決策過程，增強對AI的信任。 NLP不僅僅是一門技術，它更像是一把鑰匙，正逐步解鎖人類與機器之間更深層次的溝通與協作。它賦予機器“傾聽”和“錶達”的能力，將我們帶入一個智能驅動的嶄新時代。理解NLP的發展脈絡，不僅是對一項前沿技術的認知，更是對人類未來與智能共舞的深刻洞察。讓我們一同期待，這股強大的語言力量，將如何繼續塑造我們的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，帶著一種老派學者特有的審慎和幽默感。閱讀過程中，我好幾次忍不住笑齣聲來，那種笑並非源於段子，而是源於作者精準地戳中瞭我們這些從業者在麵對項目需求反復變更時那種哭笑不得的內心狀態。書中對“長尾效應”在實際應用中的影響分析得極其透徹，它揭示瞭為什麼那些看起來很小的邊緣案例，往往纔是決定一個産品是否能真正走嚮成熟的關鍵瓶頸。作者並未提供即插即用的代碼片段，而是著重培養讀者解決“未知問題”的能力。這種授人以漁的教育理念，讓這本書的價值超越瞭時效性。它更像是一本可以常年放在案頭，每當遇到瓶頸時翻閱，總能從中找到新的視角和方嚮的“定海神針”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和視覺設計達到瞭藝術品的級彆。內頁留白處理得非常巧妙，使得長篇幅的閱讀也不會讓人産生視覺疲勞。內容上，我最驚喜地發現它並未陷入追逐最新熱點框架的窠臼。相反，它花費瞭大量篇幅去深入挖掘那些底層、但長期決定係統穩定性的基礎構建塊。其中關於“知識圖譜構建與語義推理”的部分，其詳盡程度遠遠超過瞭市麵上任何一本專門介紹圖數據庫的書籍，作者將工程實踐與哲學思考巧妙地融閤在一起，探討瞭“機器如何真正理解世界”這一宏大命題。我從中獲取到的啓發是，在追求速度的同時，絕不能犧牲對數據深層結構和模型意圖的理解。這本書更像是一部深沉的內省錄，迫使讀者停下來思考自己工作背後的根基是否足夠堅實，而不是盲目地追逐下一輪融資帶來的技術浪潮。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我是被這本書封麵上那種簡約而有力的設計風格吸引的。拿到手後，首先感受到的是紙張的質感，那種略微粗糙卻不失厚重的觸感，仿佛預示著內容絕非輕飄飄的空話。這本書的閱讀體驗就像攀登一座信息密度極高的山峰，每前進一步都需要全神貫注，但山頂的視野卻無比開闊。作者的行文風格極其注重邏輯的嚴密性，段落之間的過渡如行雲流水，但絕不拖遝。我特彆欣賞作者在處理復雜概念時所展現齣的那種近乎雕塑般的精確性，他總能找到一個恰到好處的比喻，將抽象的算法流程具象化，讓復雜的技術棧變得易於理解和記憶。書中對於“迭代思維”的強調，也潛移默化地影響瞭我的工作流程。它不僅僅是關於技術的指導，更像是一部關於如何構建高質量工程文化的心法秘籍，對於希望提升團隊整體交付質量的管理者而言，其價值難以估量。

評分☆☆☆☆☆

從一個剛接觸該領域的新手的視角來看，這本書的難度麯綫設計得非常平滑。它沒有一開始就用晦澀難懂的公式嚇跑讀者，而是通過一係列精心構造的、由淺入深的小實驗和思想推演，逐步引導我們進入核心領域。我特彆欣賞作者在解釋“不確定性量化”時所使用的類比，它將復雜的貝葉斯推斷過程，轉化為瞭日常生活中常見的決策場景，使得原本令人望而生畏的數學概念變得觸手可及。這本書的結構非常嚴謹，仿佛一部精密的鍾錶，每一個章節都是一個緊密咬閤的齒輪，共同推動著整體敘事的進展。讀完後，我感覺自己的技術視野得到瞭顯著拓寬，不再局限於單一的技術棧，而是能夠從一個更宏觀、更係統工程的角度去審視和規劃復雜的智能係統構建過程，這對於我未來職業發展規劃起到瞭至關重要的指導作用。

評分☆☆☆☆☆

這本新書，坦率地說，完全超齣瞭我對於一本“專業指導”書籍的預期。我原本以為會看到一堆生硬的術語和理論堆砌，然而作者的敘事方式卻像是在與一位經驗豐富的朋友進行深度交流。文字中透露齣的那種對行業前沿的敏銳洞察力，讓我這個在領域內摸爬滾打瞭幾年的人都感到震撼。書中的案例分析尤其精彩，它們並非那種教科書式的完美情景，而是充滿瞭真實世界中數據清洗的痛苦、模型微調的反復拉鋸，以及最終部署時遇到的那些意想不到的“小麻煩”。作者沒有迴避這些技術泥潭，反而將它們剖析得淋灕盡緻，提供瞭一套既有理論高度又極其實用的應對策略。特彆是關於“人機協作”那一章節，它探討瞭如何設計齣真正能夠增強人類認知而非簡單替代人類判斷的係統，這一點在當前AI快速落地的背景下，顯得尤為重要和富有遠見。讀完之後，我感覺自己手中的工具箱被塞滿瞭更高效、更精良的扳手和螺絲刀，不再是那種紙上談兵的理論圖紙。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

這就是我想要的書籍

評分☆☆☆☆☆

非常好，值得推薦，內涵豐富，思想深刻，建議買入！

評分☆☆☆☆☆

還好吧！紙質不錯，內容的話就有些牽強瞭

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還是實物拿手裏看踏實

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還好吧！紙質不錯，內容的話就有些牽強瞭