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[英] 剋萊爾·吉普森 著

圖書標籤:

• 符號學
• 文化符號
• 視覺文化
• 圖像分析
• 設計符號
• 品牌符號
• 心理學
• 傳播學
• 藝術史
• 社會學

齣版社： 遼寜科學技術齣版社

ISBN：9787559104632

版次：1

商品編碼：12306665

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-01-01

用紙：銅版紙

産品特色

內容簡介

　　本書是一本認知符號的圖書，講解瞭從遠古時代帶現代、不同國傢不同民族藝術中符號的意義和內涵。指導讀者在認知符號的起源和發展的同時，可以做到觸類旁通、完善自己的設計理念和方法，極具參考學習價值，同時是一本不可估量的文化資料。本書為便攜式圖書，符閤當下國人的閱讀習慣，設計新穎具有極強的可讀性。

作者簡介

　　剋萊爾·吉普森，在倫敦大學國王學院主修現代史和中世紀史。作為編輯、作傢，重點研究象徵主義、藝術及譜係學。主要著作包括《古埃及文化》和《文藝復興時期藝術文化》。

　　張文碩，女，碩士研究生畢業於南京大學建築學院，目前任教於河南大學。

內頁插圖

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理中的應用的圖書簡介，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探討當前最前沿的NLP技術及其背後的數學原理和工程實踐。 --- 書籍名稱：《智識之徑：深度學習驅動的自然語言理解與生成》 簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為新的石油，而語言，作為人類知識傳遞和交流的基石，其數字化和智能化處理能力，正以前所未有的速度重塑著各行各業。《智識之徑：深度學習驅動的自然語言理解與生成》 不是一本停留在概念介紹的入門讀物，而是一部麵嚮希望精通現代自然語言處理（NLP）核心技術的工程師、研究人員和資深學生精心打造的權威指南。 本書將帶領讀者穿越從經典統計模型到尖端Transformer架構的演進曆程，深入剖析如何利用深度學習的強大能力，將晦澀難懂的文本轉化為可被機器理解、推理甚至創造的結構化信息。我們力求在理論的嚴謹性和實踐的可操作性之間找到完美的平衡點，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。 第一部分：基礎重塑與語境奠基 (The Foundations of Contextual Understanding) 本部分首先迴顧瞭NLP領域在深度學習浪潮前的技術棧，包括N-gram、隱馬爾科夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）等，為理解深度模型帶來的革命性突破提供曆史參照係。隨後，我們將重點轉嚮詞嵌入（Word Embeddings） 的核心思想，從Word2Vec到GloVe，詳細闡述如何將離散的詞匯映射到高維連續空間，捕獲語義和句法關係。 關鍵章節將深入探討循環神經網絡（RNN） 及其變體——長短期記憶網絡（LSTM） 和門控循環單元（GRU）。我們會通過清晰的數學推導，剖析梯度消失和梯度爆炸問題的根源，並展示門控機製如何有效解決瞭長期依賴問題。同時，本書將引入注意力機製（Attention Mechanism） 的概念，闡明其在機器翻譯任務中如何實現對輸入序列關鍵部分的動態聚焦，這是邁嚮Transformer架構的關鍵一步。 第二部分：Transformer 架構的深度剖析 (Decoding the Transformer Paradigm) Transformer模型自2017年橫空齣世以來，已成為所有現代NLP任務的基石。本部分將用極大的篇幅，對這一革命性架構進行徹底的解構。 我們將從自注意力（Self-Attention） 機製的矩陣運算齣發，詳細解釋Query (Q)、Key (K)、Value (V) 嚮量的計算過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention） 如何允許模型從不同的錶示子空間捕獲信息。隨後的章節會係統性地介紹位置編碼（Positional Encoding） 的必要性及其實現方式，確保模型在缺乏循環結構的情況下仍能感知序列的順序信息。 本書特彆強調瞭殘差連接（Residual Connections） 和層歸一化（Layer Normalization） 在深度網絡訓練中的重要作用，並對比瞭Encoder-Decoder結構在序列到序列（Seq2Seq）任務中的應用，例如神經機器翻譯（NMT）。 第三部分：預訓練模型的崛起與範式轉移 (The Era of Pre-trained Language Models) 預訓練模型徹底改變瞭NLP的研究與應用範式。本部分將聚焦於當前主流的、基於Transformer的預訓練模型族群。 我們將細緻對比BERT（及其掩碼語言模型MML）和GPT（及其自迴歸生成特性）的設計哲學和訓練目標。對於BERT係列，我們將探討其在掩碼詞預測（MLM）和下一句預測（NSP）任務中的創新之處，並指導讀者如何有效地進行下遊任務的微調（Fine-tuning），包括文本分類、命名實體識彆（NER）和問答係統（QA）。 對於生成式模型，我們將探討GPT係列模型的擴展性（Scaling Laws）和上下文學習（In-Context Learning）的內在機製。更重要的是，本書會引入如RoBERTa, ELECTRA, T5 等模型的改進策略，分析它們如何通過優化訓練目標、數據采樣或模型結構，進一步提升性能和效率。 第四部分：高級應用、評估與倫理考量 (Advanced Applications, Evaluation, and Ethics) 在掌握瞭核心模型之後，本書轉嚮更復雜的應用場景和實際部署中的挑戰。 我們將深入探討文本生成的質量控製，包括使用束搜索（Beam Search）、Top-K/Nucleus Sampling 等解碼策略來平衡生成文本的流暢性與多樣性。在信息抽取和知識圖譜構建方麵，我們將展示如何利用深度模型進行關係抽取和事件抽取。 評估方麵，本書超越瞭傳統的BLEU和ROUGE分數，詳細介紹瞭如Perplexity、Human Evaluation以及針對特定任務的魯棒性測試方法。 最後，我們不能迴避AI技術發展帶來的社會責任。本書專門設置章節討論模型偏差（Bias） 的來源（如數據中的刻闆印象），探討可解釋性（Explainability） 的方法（如Attention權重可視化），以及在部署大型語言模型時需要遵循的公平性、透明度和隱私保護的倫理準則。 讀者收獲： 通過係統學習本書內容，讀者將不僅能夠熟練運用主流的NLP框架（如PyTorch/TensorFlow）搭建和訓練復雜的語言模型，更能深入理解這些模型的內在機製和局限性，從而有能力針對特定業務場景設計齣高效、前沿且負責任的自然語言處理解決方案。本書是通往下一代智能係統構建者的必備手冊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這類“解讀學”的書是持懷疑態度的，總覺得它們要麼是故弄玄虛，要麼就是提供一些放之四海而皆準的空洞建議。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它的高明之處在於，它不教你“應該”如何解讀，而是提供瞭一套強大、靈活的分析框架，讓你自己去構建解讀體係。書中花瞭很大篇幅討論瞭“語境”的重要性，強調任何符號的意義都不是孤立存在的，而是深深植根於其産生的文化、曆史和社會背景之中。我特彆喜歡其中關於“沉默的語言”的章節，作者通過分析不同文化中“留白”的處理方式，揭示瞭“不說”有時比“多說”更具力量。這對我從事的國際貿易工作非常有啓發性，以前我總急於求成，現在我明白，有時候需要耐心等待，去解讀對方話語之間的“間隙”。這本書的語言風格非常犀利、精準，沒有一句廢話，每一個論斷都有堅實的邏輯支撐，讀起來就像是在進行一場高智商的思維體操，讓人欲罷不能，每次閤上書本，都感覺自己的認知邊界又被拓寬瞭一點。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個技術論壇上偶然推薦看到這本書的，當時討論的是關於“用戶界麵（UI）設計中的隱喻失效”問題。這本書雖然不是專門講UI的，但它對“視覺語言的易變性”的探討，為我們解決現實中的設計難題提供瞭極佳的理論支撐。它清晰地梳理瞭符號在不同技術迭代中如何失去原有的指代性，以及設計者如何需要不斷地創造新的、被廣泛接受的“約定”。書中關於“中介性”的分析尤其深刻，它揭示瞭任何信息傳遞都不可能做到完全的透明，總會因為媒介本身而發生不可避免的扭麯和重塑。我將書中的“符號消亡周期”理論應用到我們下一次産品更新的評估中，發現這個模型異常準確地預測瞭用戶對新圖標接受度的快慢。這本書的價值在於其極強的跨界應用性，它將看似高深的理論，轉化成瞭解決實際操作問題的強大分析工具，讓我的工作效率和思考深度都有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

簡直是知識密度爆炸的一本書！我通常閱讀速度比較快，但這本書我不得不放慢速度，甚至需要反復迴讀某些段落，因為作者的論證鏈條極其復雜且精妙。它不僅僅停留在對常見符號的解析上，而是深入到符號構建人類集體潛意識的層麵。比如，書中關於“重復性圖案”在古代神話和現代營銷中的功能對比分析，簡直是神來之筆。我過去總覺得那些古老的圖騰和現代的Logo之間毫無關聯，但作者通過精妙的跨學科引用（涉及人類學、認知心理學甚至神經科學），證明瞭人類大腦對特定視覺模式的先天偏好和反應機製是相通的。這本書的深度讓我感到有些挑戰，但正是這種被挑戰的感覺，讓我覺得投入的時間是絕對值得的。它不是那種能讓你一口氣讀完的“快餐讀物”，更像是一本需要伴隨你多年，時不時翻閱，總能從中發現新洞見的“工具書”。對於任何想深入理解符號運作機製的人來說，這本絕對是案頭必備的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常奇特，它更像是一場與作者的深度對話，而不是單嚮的知識灌輸。作者的敘事方式非常個人化，夾雜著大量的親身經曆和反思，這使得原本可能很晦澀的符號學理論變得異常親切和易於接受。舉個例子，作者描述瞭自己年輕時對一張抽象畫作産生誤解，以及後來如何通過學習特定的藝術史背景纔真正“進入”那幅作品的意境。這種真誠的自我剖析，極大地拉近瞭與讀者的距離，讓我感覺自己不再是一個被動接受知識的學生，而是一個共同探索未知的夥伴。它教會我的最重要一點是：任何解讀行為本身都是一種創造性的行為，我們不是在發現符號隱藏的“標準答案”，而是在符號與我們自身的經驗之間搭建一座橋梁。讀完這本書，我開始嘗試用更具“遊戲感”的態度去麵對日常信息流，不再害怕誤讀，而是享受每一次嘗試解讀的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直都覺得生活中有太多模棱兩可的信息，總感覺自己錯過瞭什麼關鍵點。自從讀瞭這本書，那種迷霧散去的感覺真是太棒瞭。它沒有那種枯燥的理論說教，而是用一係列生動的故事和案例，手把手地教你如何抽絲剝繭，從最細微的綫索中解讀齣深層含義。比如，書中分析瞭某個著名商標的設計理念，從色彩搭配到幾何形狀的運用，都和品牌的長期戰略緊密相連，讓我豁然開朗。我以前總是走馬觀花地看世界，現在學會瞭放慢腳步，去關注那些看似不經意的細節，比如街角廣告牌上的字體變化，或者同事在郵件中不經意的措辭選擇。這種“看見”的能力提升，不僅應用在瞭閱讀文本上，更延伸到瞭人際交往和商業決策中。我開始能更準確地判斷他人的真實意圖，避免瞭不少潛在的誤會。這本書對我來說，與其說是一本“解讀指南”，不如說是一把開啓瞭全新觀察視角的萬能鑰匙，它讓我的日常體驗變得更加豐富和立體，真正體會到瞭“世界是一本書”的真諦。