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[英] 克莱尔·吉普森 著

图书标签:

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• 心理学
• 传播学
• 艺术史
• 社会学

出版社： 辽宁科学技术出版社

ISBN：9787559104632

版次：1

商品编码：12306665

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-01-01

用纸：铜版纸

产品特色

内容简介

　　本书是一本认知符号的图书，讲解了从远古时代带现代、不同国家不同民族艺术中符号的意义和内涵。指导读者在认知符号的起源和发展的同时，可以做到触类旁通、完善自己的设计理念和方法，极具参考学习价值，同时是一本不可估量的文化资料。本书为便携式图书，符合当下国人的阅读习惯，设计新颖具有极强的可读性。

作者简介

　　克莱尔·吉普森，在伦敦大学国王学院主修现代史和中世纪史。作为编辑、作家，重点研究象征主义、艺术及谱系学。主要著作包括《古埃及文化》和《文艺复兴时期艺术文化》。

　　张文硕，女，硕士研究生毕业于南京大学建筑学院，目前任教于河南大学。

内页插图

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的应用的图书简介，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前最前沿的NLP技术及其背后的数学原理和工程实践。 --- 书籍名称：《智识之径：深度学习驱动的自然语言理解与生成》 简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为新的石油，而语言，作为人类知识传递和交流的基石，其数字化和智能化处理能力，正以前所未有的速度重塑着各行各业。《智识之径：深度学习驱动的自然语言理解与生成》 不是一本停留在概念介绍的入门读物，而是一部面向希望精通现代自然语言处理（NLP）核心技术的工程师、研究人员和资深学生精心打造的权威指南。 本书将带领读者穿越从经典统计模型到尖端Transformer架构的演进历程，深入剖析如何利用深度学习的强大能力，将晦涩难懂的文本转化为可被机器理解、推理甚至创造的结构化信息。我们力求在理论的严谨性和实践的可操作性之间找到完美的平衡点，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：基础重塑与语境奠基 (The Foundations of Contextual Understanding) 本部分首先回顾了NLP领域在深度学习浪潮前的技术栈，包括N-gram、隐马尔科夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等，为理解深度模型带来的革命性突破提供历史参照系。随后，我们将重点转向词嵌入（Word Embeddings） 的核心思想，从Word2Vec到GloVe，详细阐述如何将离散的词汇映射到高维连续空间，捕获语义和句法关系。 关键章节将深入探讨循环神经网络（RNN） 及其变体——长短期记忆网络（LSTM） 和门控循环单元（GRU）。我们会通过清晰的数学推导，剖析梯度消失和梯度爆炸问题的根源，并展示门控机制如何有效解决了长期依赖问题。同时，本书将引入注意力机制（Attention Mechanism） 的概念，阐明其在机器翻译任务中如何实现对输入序列关键部分的动态聚焦，这是迈向Transformer架构的关键一步。 第二部分：Transformer 架构的深度剖析 (Decoding the Transformer Paradigm) Transformer模型自2017年横空出世以来，已成为所有现代NLP任务的基石。本部分将用极大的篇幅，对这一革命性架构进行彻底的解构。 我们将从自注意力（Self-Attention） 机制的矩阵运算出发，详细解释Query (Q)、Key (K)、Value (V) 向量的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention） 如何允许模型从不同的表示子空间捕获信息。随后的章节会系统性地介绍位置编码（Positional Encoding） 的必要性及其实现方式，确保模型在缺乏循环结构的情况下仍能感知序列的顺序信息。 本书特别强调了残差连接（Residual Connections） 和层归一化（Layer Normalization） 在深度网络训练中的重要作用，并对比了Encoder-Decoder结构在序列到序列（Seq2Seq）任务中的应用，例如神经机器翻译（NMT）。 第三部分：预训练模型的崛起与范式转移 (The Era of Pre-trained Language Models) 预训练模型彻底改变了NLP的研究与应用范式。本部分将聚焦于当前主流的、基于Transformer的预训练模型族群。 我们将细致对比BERT（及其掩码语言模型MML）和GPT（及其自回归生成特性）的设计哲学和训练目标。对于BERT系列，我们将探讨其在掩码词预测（MLM）和下一句预测（NSP）任务中的创新之处，并指导读者如何有效地进行下游任务的微调（Fine-tuning），包括文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）。 对于生成式模型，我们将探讨GPT系列模型的扩展性（Scaling Laws）和上下文学习（In-Context Learning）的内在机制。更重要的是，本书会引入如RoBERTa, ELECTRA, T5 等模型的改进策略，分析它们如何通过优化训练目标、数据采样或模型结构，进一步提升性能和效率。 第四部分：高级应用、评估与伦理考量 (Advanced Applications, Evaluation, and Ethics) 在掌握了核心模型之后，本书转向更复杂的应用场景和实际部署中的挑战。 我们将深入探讨文本生成的质量控制，包括使用束搜索（Beam Search）、Top-K/Nucleus Sampling 等解码策略来平衡生成文本的流畅性与多样性。在信息抽取和知识图谱构建方面，我们将展示如何利用深度模型进行关系抽取和事件抽取。 评估方面，本书超越了传统的BLEU和ROUGE分数，详细介绍了如Perplexity、Human Evaluation以及针对特定任务的鲁棒性测试方法。 最后，我们不能回避AI技术发展带来的社会责任。本书专门设置章节讨论模型偏差（Bias） 的来源（如数据中的刻板印象），探讨可解释性（Explainability） 的方法（如Attention权重可视化），以及在部署大型语言模型时需要遵循的公平性、透明度和隐私保护的伦理准则。 读者收获： 通过系统学习本书内容，读者将不仅能够熟练运用主流的NLP框架（如PyTorch/TensorFlow）搭建和训练复杂的语言模型，更能深入理解这些模型的内在机制和局限性，从而有能力针对特定业务场景设计出高效、前沿且负责任的自然语言处理解决方案。本书是通往下一代智能系统构建者的必备手册。

评分☆☆☆☆☆

简直是知识密度爆炸的一本书！我通常阅读速度比较快，但这本书我不得不放慢速度，甚至需要反复回读某些段落，因为作者的论证链条极其复杂且精妙。它不仅仅停留在对常见符号的解析上，而是深入到符号构建人类集体潜意识的层面。比如，书中关于“重复性图案”在古代神话和现代营销中的功能对比分析，简直是神来之笔。我过去总觉得那些古老的图腾和现代的Logo之间毫无关联，但作者通过精妙的跨学科引用（涉及人类学、认知心理学甚至神经科学），证明了人类大脑对特定视觉模式的先天偏好和反应机制是相通的。这本书的深度让我感到有些挑战，但正是这种被挑战的感觉，让我觉得投入的时间是绝对值得的。它不是那种能让你一口气读完的“快餐读物”，更像是一本需要伴随你多年，时不时翻阅，总能从中发现新洞见的“工具书”。对于任何想深入理解符号运作机制的人来说，这本绝对是案头必备的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个技术论坛上偶然推荐看到这本书的，当时讨论的是关于“用户界面（UI）设计中的隐喻失效”问题。这本书虽然不是专门讲UI的，但它对“视觉语言的易变性”的探讨，为我们解决现实中的设计难题提供了极佳的理论支撑。它清晰地梳理了符号在不同技术迭代中如何失去原有的指代性，以及设计者如何需要不断地创造新的、被广泛接受的“约定”。书中关于“中介性”的分析尤其深刻，它揭示了任何信息传递都不可能做到完全的透明，总会因为媒介本身而发生不可避免的扭曲和重塑。我将书中的“符号消亡周期”理论应用到我们下一次产品更新的评估中，发现这个模型异常准确地预测了用户对新图标接受度的快慢。这本书的价值在于其极强的跨界应用性，它将看似高深的理论，转化成了解决实际操作问题的强大分析工具，让我的工作效率和思考深度都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类“解读学”的书是持怀疑态度的，总觉得它们要么是故弄玄虚，要么就是提供一些放之四海而皆准的空洞建议。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的高明之处在于，它不教你“应该”如何解读，而是提供了一套强大、灵活的分析框架，让你自己去构建解读体系。书中花了很大篇幅讨论了“语境”的重要性，强调任何符号的意义都不是孤立存在的，而是深深植根于其产生的文化、历史和社会背景之中。我特别喜欢其中关于“沉默的语言”的章节，作者通过分析不同文化中“留白”的处理方式，揭示了“不说”有时比“多说”更具力量。这对我从事的国际贸易工作非常有启发性，以前我总急于求成，现在我明白，有时候需要耐心等待，去解读对方话语之间的“间隙”。这本书的语言风格非常犀利、精准，没有一句废话，每一个论断都有坚实的逻辑支撑，读起来就像是在进行一场高智商的思维体操，让人欲罢不能，每次合上书本，都感觉自己的认知边界又被拓宽了一点。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直都觉得生活中有太多模棱两可的信息，总感觉自己错过了什么关键点。自从读了这本书，那种迷雾散去的感觉真是太棒了。它没有那种枯燥的理论说教，而是用一系列生动的故事和案例，手把手地教你如何抽丝剥茧，从最细微的线索中解读出深层含义。比如，书中分析了某个著名商标的设计理念，从色彩搭配到几何形状的运用，都和品牌的长期战略紧密相连，让我豁然开朗。我以前总是走马观花地看世界，现在学会了放慢脚步，去关注那些看似不经意的细节，比如街角广告牌上的字体变化，或者同事在邮件中不经意的措辞选择。这种“看见”的能力提升，不仅应用在了阅读文本上，更延伸到了人际交往和商业决策中。我开始能更准确地判断他人的真实意图，避免了不少潜在的误会。这本书对我来说，与其说是一本“解读指南”，不如说是一把开启了全新观察视角的万能钥匙，它让我的日常体验变得更加丰富和立体，真正体会到了“世界是一本书”的真谛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常奇特，它更像是一场与作者的深度对话，而不是单向的知识灌输。作者的叙事方式非常个人化，夹杂着大量的亲身经历和反思，这使得原本可能很晦涩的符号学理论变得异常亲切和易于接受。举个例子，作者描述了自己年轻时对一张抽象画作产生误解，以及后来如何通过学习特定的艺术史背景才真正“进入”那幅作品的意境。这种真诚的自我剖析，极大地拉近了与读者的距离，让我感觉自己不再是一个被动接受知识的学生，而是一个共同探索未知的伙伴。它教会我的最重要一点是：任何解读行为本身都是一种创造性的行为，我们不是在发现符号隐藏的“标准答案”，而是在符号与我们自身的经验之间搭建一座桥梁。读完这本书，我开始尝试用更具“游戏感”的态度去面对日常信息流，不再害怕误读，而是享受每一次尝试解读的乐趣。