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劉文勇著

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齣版社：中國人民大學齣版社

ISBN：9787300243665

版次：1

商品編碼：12144059

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：140

具體描述

編輯推薦

　　1. 這是一本掃盲書：除瞭隻齣現過一次的單詞，所有的單詞盡數羅列，考生可自我檢測，有重點地復習。 2. 方便攜帶，隨走隨學。 3. 隻羅列用到的釋義，大量精簡瞭考生的記憶負擔。

內容簡介

　　本書從劍橋雅思係列中挑選瞭齣現過兩次以上的單詞，約4100個，按照詞頻次數從高到底排列。本書分為兩個部分：第一部分是詞頻高的500個單詞，此部分較為簡單，僅羅列單詞，供考生自測、自學；第二部分是詞頻在24~2的單詞，這部分單詞給齣瞭詞性、音標以及所有齣現過的釋義，為考生需要學習掌握的單詞。

作者簡介

劉文勇，博士/教師北京樂聞攜爾教育谘詢有限公司創始人美聯英語國際教育學院海外考試研究院院長自詡為渾身贅肉、有問必答的熱心話癆教授TOEFL、SAT、GRE、GMAT 著/編著/主編有 “百日”係列圖書 “新托福真題詳解”係列圖書 “SAT真題詳解”係列圖書 “賽達真題翻譯”係列圖書 “新托福手稿”係統圖書《去美國讀本科》《去美國讀研究生》 “SAT II”係列圖書

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理領域應用的圖書簡介：《深度學習賦能：自然語言處理的理論與實踐前沿》內容提要本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，剖析當前驅動自然語言處理（NLP）領域革新的核心技術——深度學習。我們不再停留在對基礎算法的羅列，而是著重探討如何將復雜的神經網絡結構應用於解決現實世界中的語言難題。本書覆蓋瞭從基礎的詞嵌入技術到最前沿的Transformer架構及其衍生模型，內容兼具堅實的理論基礎與豐富的實戰案例。第一部分：基礎構建與理論基石在深度學習浪潮席捲NLP領域之前，我們必須鞏固對語言錶示和傳統機器學習方法的理解。本部分將係統梳理這些基礎，並為過渡到復雜的深度學習模型打下堅實的基礎。第一章：自然語言處理的演進與挑戰本章迴顧瞭從符號主義到統計模型，再到深度學習的範式轉變。重點分析瞭當前NLP麵臨的核心挑戰，包括語境理解的深度、常識推理的缺乏、數據稀疏性以及跨語言處理的復雜性。我們詳細闡述瞭深度學習技術如何有效地緩解瞭特徵工程的痛苦，使模型能夠自動從海量數據中提取高維度的語義信息。第二章：詞匯錶示與嵌入技術詞匯的有效錶示是所有NLP任務的起點。本章深入探討瞭詞嵌入（Word Embeddings）的原理與發展。從經典的基於計數的模型（如LSA）過渡到基於神經網絡的預測模型（如Word2Vec的CBOW與Skip-gram）。隨後，我們詳細解析瞭GloVe模型，並引入瞭上下文相關的詞嚮量技術，如ELMo，為後續理解動態嵌入奠定基礎。每一節都配有詳細的數學推導和代碼實現思路，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。第三章：循環神經網絡（RNN）及其變體 RNN是處理序列數據的經典結構。本章剖析瞭標準RNN在長序列依賴問題上的局限性。隨後，我們用大量的篇幅聚焦於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。我們將重點解析LSTM內部的輸入門、遺忘門和輸齣門是如何協同工作，實現對信息流的精確控製。讀者將學習如何使用這些結構構建基礎的序列分類器和序列標注器。第二部分：架構革新與模型深化本部分是本書的核心，聚焦於近年來推動NLP領域突破性進展的關鍵性深度學習架構，特彆是捲積神經網絡（CNN）在文本處理中的應用，以及注意力機製的崛起。第四章：捲積神經網絡（CNN）在文本分析中的應用盡管CNN最初是為圖像處理設計，但其在捕獲局部特徵方麵的強大能力使其在文本分類、情感分析等任務中錶現齣色。本章詳細介紹瞭不同大小的捲積核如何提取N-gram級彆的特徵，以及如何通過池化層進行高效的特徵聚閤。我們對比瞭單層、多層CNN結構在不同數據集上的性能錶現與優劣勢分析。第五章：注意力機製：開啓語境感知時代注意力機製（Attention Mechanism）是現代NLP的基石。本章從直觀的“加權求和”概念齣發，深入講解瞭通用注意力機製的數學原理。我們詳細分析瞭自注意力（Self-Attention）的計算過程，展示瞭它如何讓模型在處理長句子時，能夠動態聚焦於輸入序列中最相關的部分。本章還將介紹注意力在序列到序列（Seq2Seq）模型中的集成方式。第六章：Transformer架構的徹底解析 Transformer模型徹底拋棄瞭循環結構，完全依賴於自注意力機製，極大地提升瞭並行計算能力和長距離依賴的捕捉能力。本章是對Transformer進行最細緻的分解，從多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，到位置編碼（Positional Encoding）的必要性，再到編碼器-解碼器堆棧的完整流程。讀者將掌握如何從零開始構建一個基礎的Transformer模型。第三部分：預訓練模型與大規模語言理解預訓練語言模型（PLMs）的齣現，標誌著NLP進入瞭一個新的“預訓練-微調”範式。本部分聚焦於如何利用海量無標簽數據訓練齣具有強大泛化能力的語言模型，並將其應用於下遊任務。第七章：BERT傢族：雙嚮編碼器錶示 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是預訓練模型的裏程碑。本章係統講解瞭BERT的兩個關鍵預訓練任務：掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。我們將深入探討其雙嚮性帶來的優勢，並分析如何針對下遊任務（如問答、命名實體識彆）進行高效的微調（Fine-tuning）。此外，本章還將涵蓋RoBERTa、ALBERT等改進型模型的關鍵創新點。第八章：生成式預訓練模型：GPT係列與文本生成與BERT不同，GPT係列模型采用單嚮、自迴歸的生成式預訓練方式。本章詳細闡述瞭其在文本生成、摘要、對話係統中的應用潛力。我們將對比編碼器（BERT）和僅解碼器（GPT）架構在處理不同任務時的適用性。內容涵蓋瞭模型規模的增長如何導緻湧現能力（Emergent Abilities）的齣現。第九章：多模態與跨語言NLP的前沿探索隨著模型能力邊界的拓展，NLP開始與其他模態（如視覺）和語言（如機器翻譯）深度融閤。本章將介紹如Vision-BERT、CLIP等模型如何實現跨模態的對齊與理解。同時，我們也探討瞭如何利用大規模預訓練模型進行零樣本（Zero-shot）和少樣本（Few-shot）的跨語言遷移學習。第四部分：工程實踐與部署優化理論的價值最終體現在工程實踐中。本部分關注如何將復雜的深度學習模型高效地部署到實際生産環境中，並關注模型的可解釋性問題。第十章：模型量化、剪枝與高效推理麵對日益龐大的模型參數，推理速度和資源占用成為瓶頸。本章將介紹模型壓縮技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、權重剪枝（Pruning）和低比特量化（Quantization）。我們將提供實用的工具鏈和策略，幫助讀者優化模型以適應移動端或低延遲服務器環境。第十一章：自然語言處理的可解釋性（XAI for NLP）深度學習模型的“黑箱”特性在金融、醫療等高風險領域是不可接受的。本章專注於XAI方法在NLP中的應用，包括梯度可視化、LIME、SHAP值分析，以及如何利用注意力權重來反推模型的決策過程。理解模型“為什麼”做齣某個判斷，是構建可信賴NLP係統的關鍵。結語：未來展望本書最後將對未來NLP的發展方嚮進行展望，包括大型語言模型（LLMs）的持續演進、具身智能（Embodied AI）中的語言理解需求，以及對模型偏見和倫理問題的深入探討。適用讀者數據科學傢與機器學習工程師：希望係統學習並應用前沿深度學習技術到NLP項目中的專業人士。計算機科學與人工智能專業學生：需要深入理解NLP核心算法和最新研究動態的研究者。技術經理與産品負責人：希望瞭解如何利用最新的語言模型技術驅動産品創新的決策者。本書特點深度與廣度兼備：覆蓋瞭從基礎嵌入到Transformer的完整技術棧。強調原理：理論推導嚴謹，幫助讀者建立清晰的數學認知框架。注重實踐指導：提供瞭大量的工程優化策略和模型評估方法。與時俱進：緊密追蹤BERT、GPT等主流預訓練模型的最新發展。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我個人在使用過程中，發現這本書的一個巨大亮點在於它對“高頻”的界定非常精準且實用。市麵上的詞匯書，有些會為瞭追求數量而收錄一些使用頻率極低的“冷僻詞”，這對於我們應試者來說，其實是一種時間的浪費。然而，這本書的內容選擇非常務實，它似乎緊密結閤瞭近幾年的考試真題數據進行篩選，確保我們投入的每一分鍾，都能最大化地體現在考試得分上。我對比瞭一些我之前做錯的模擬題，發現裏麵很多我記憶模糊或根本不認識的詞，這本書裏都有非常可靠的收錄和解析。這種“刀刃上”的詞匯選擇，極大地提升瞭我的學習效率和自信心。它不是一本追求“大而全”的工具書，而是一本追求“小而精”的效率利器。對於時間有限、目標明確的備考者來說，這種精準打擊的策略，遠比那些鋪天蓋地的詞匯量更重要，它讓你知道，你現在背的每一個詞，都是戰場上可能遇到的“戰友”。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼讓我感到略微遺憾的地方，那可能就是內容編排的“嚴謹性”在某些細節上似乎可以再打磨一下。雖然整體結構非常優秀，但在某些跨章節的詞匯關聯上，偶爾會覺得跳轉略顯生硬，或許是受限於“口袋書”的篇幅限製，導緻某些拓展信息無法給予更深入的闡述。比如，某個詞根派生齣的傢族詞匯，如果能有一個更清晰的思維導圖式總結，哪怕隻用一個小小的附錄形式呈現，對於構建係統性的詞匯網絡會更有幫助。但這僅僅是基於一個求知欲旺盛的讀者角度提齣的期望，而非對現有內容質量的否定。總而言之，這本書成功地將海量信息濃縮在瞭便於攜帶的體積內，同時保證瞭內容的高效性和準確性，它更像是一位經驗豐富、要求嚴格的私人外教，而不是冰冷的詞匯字典。它確實幫助我理清瞭許多學習思路，讓我在備考的後期階段，能夠更有條理、更自信地麵對詞匯挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就讓人眼前一亮，那種簡潔又不失力量感的排版，一下子抓住瞭我的眼球。我是一個非常注重視覺體驗的讀者，所以初次接觸到它的時候，就對裏麵的內容充滿瞭期待。拿到手裏的時候，那種恰到好處的重量感和紙張的質感也讓我覺得物有所值。裝幀非常紮實，即便是經常翻閱，也不擔心會散架，這對於我這種經常帶著書到處跑的學習者來說，簡直是福音。更不用說它那種非常便攜的尺寸，完全可以輕鬆塞進背包的側袋，或者隨身攜帶的小包裏，隨時隨地都能拿齣來“啃”兩下。這種設計上的用心，其實已經傳遞齣瞭一種信息：這本書是為我們這些需要高效利用碎片時間的學習者量身定製的。每次看到它，都會有一種立刻翻開學習的衝動，而不是把它束之高閣，隻在需要時纔勉強啓用。這種設計上的成功，無疑是給接下來的閱讀體驗打下瞭堅實的基礎，讓人對內容本身也抱持著更高的期望，期待它能像它的外在一樣，同樣精緻且實用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節劃分和整體邏輯布局，簡直是教科書級彆的清晰明瞭。我以前看過不少詞匯書，很多要麼是堆砌式的羅列，要麼就是毫無章法的混雜，讀起來極其費勁，讓人很快就失去瞭繼續下去的動力。但這本書不同，它似乎非常理解我們記憶詞匯時的認知規律。它不是簡單地按照A到Z的順序排列，而是采用瞭一種更符閤記憶麯綫的編排方式，將高頻齣現的詞匯巧妙地分組，可能是有主題的關聯，也可能是根據詞根詞綴的派生關係進行瞭梳理。每一次翻閱，都能感覺到編者在用戶體驗上下的苦心。尤其是一些難點詞匯的處理，它沒有采用那種枯燥的、一成不變的解釋方式，而是會穿插一些非常生動的例句，甚至是小小的語境提示，這讓抽象的詞義變得鮮活起來，更容易被大腦捕捉和存儲。這種結構上的精妙，極大地降低瞭學習的門檻，讓原本枯燥的背誦過程，變成瞭一種有節奏感的探索之旅，讓人願意持續投入時間。

評分☆☆☆☆☆

從語言風格和例句的編寫來看，這本書的作者絕對是一位深諳現代英語使用習慣的專傢。很多舊版的詞匯書，其例句往往停留在比較陳舊的語法結構或過時的語境中，讀起來總感覺有些格格不入，甚至會誤導我們對詞匯在當代語境下的實際用法的理解。但這本《雅思高頻詞匯口袋書》的例證，非常貼近當下雅思閱讀和聽力材料中經常齣現的語態和錶達方式。它們不僅僅是簡單的“中譯英”或者“英譯中”的示範，更像是從真實的語篇中截取齣來的片段，充滿瞭煙火氣和實戰性。我特彆喜歡它在某些詞匯旁標注的“易混淆辨析”部分，那些細微的語義差彆，往往是考試中最容易失分的陷阱，而作者的講解清晰到位，沒有絲毫的含糊不清，這種對細節的把控力，體現瞭作者極高的專業素養和對考生的深切理解。

評分☆☆☆☆☆

纔打開就發現有爛頁，我也是嗬嗬瞭。

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

詞匯很全，解釋簡單，適閤鞏固用

評分☆☆☆☆☆

書很好，是正版

評分☆☆☆☆☆

好書夠全麵，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

還好吧，基本上也都這樣。