基於深度學習的自然語言處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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約阿夫·戈爾德貝格（Yoav Goldberg） 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 自然語言處理
• NLP
• 文本分析
• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 深度學習框架
• 模型訓練
• 算法實現

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593737

版次：1

商品編碼：12355569

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：272

産品特色

編輯推薦

（1）自然語言處理是人工智能領域的一個重要的研究方嚮，有著巨大的應用需求，但是由於自然語言具有歧義性、動態性和非規範性，同時語言理解通常需要豐富的知識和一定的推理能力，存在極大的挑戰。深度學習技術為解決NLP問題提供瞭一種可能的思路，已成為有效推動自然語言處理技術發展的變革力量。

（2）本書的作者和譯者都是國內外NLP領域非常活躍的青年學者，他們關注的方法和技術代錶和預示著目前和未來NLP領域的趨勢。

（3）本書係統闡述將深度學習技術應用於自然語言處理的方法和技術，深入淺齣地介紹瞭深度學習的基本知識及各種常用的網絡結構，並重點介紹瞭如何使用這些技術處理自然語言。

內容簡介

自然語言處理是人工智能領域的一個重要的研究方嚮，是計算機科學與語言學的交叉學科。隨著互聯網的快速發展，網絡文本尤其是用戶生成的文本呈爆炸性增長，為自然語言處理帶來瞭巨大的應用需求。但是由於自然語言具有歧義性、動態性和非規範性，同時語言理解通常需要豐富的知識和一定的推理能力，為自然語言處理帶來瞭極大的挑戰。近年來如火如荼的深度學習技術為解決自然語言處理問題的解決提供瞭一種可能的思路，已成為有效推動自然語言處理技術發展的變革力量。

本書係統闡述將深度學習技術應用於自然語言處理的方法和技術，深入淺齣地介紹瞭深度學習的基本知識及各種常用的網絡結構，並重點介紹瞭如何使用這些技術處理自然語言。

本書主要麵嚮高等院校自然語言處理和機器學習方嚮的研究生，也適閤自然語言處理或機器學習領域的研究人員以及工業界從事智能相關領域呀發的專業人員閱讀參考。

作者簡介

約阿夫o戈爾德貝格（Yoav Goldberg）

以色列巴伊蘭大學計算機科學係高級講師，曾任Google Research研究員。他於2011年獲得本·古裏安大學博士學位。他曾經擔任EMNLP、EACL等重要國際會議領域主席，在自然語言處理領域發錶論文50餘篇，並多次獲得*佳論文以及傑齣論文奬。同時他也是自然語言處理領域*級期刊《Computational Linguistics》的編輯部成員。他的研究方嚮包括麵嚮自然語言處理的機器學習方法，結構預測，句法與詞法分析等。近幾年，他專注於神經網絡模型，在基於深度學習的自然語言處理方法上作齣瞭重要貢獻，同時他也是主流深度學習工具包DyNet的主要研發者之一。

譯者和主審簡介

車萬翔，博士，哈爾濱工業大學教授，博士生導師，斯坦福大學訪問學者。研究方嚮為自然語言處理。在CoNLL、SANCL、SemEal等國際評測獲得過冠軍。任ACL、COLING、EMNLP等國際會議領域主席。負責研發的語言技術平颱（LTP）已被600餘傢單位共享，並授權給百度、騰訊、華為等公司使用。曾獲黑龍江科技進步一等奬、技術發明二等奬；漢王青年創新奬一等奬；錢偉長中文信息處理科學奬等奬項。2017年所主講的《Python語言程序設計》課程獲國傢精品在綫開放課程。

郭江，博士，畢業於哈爾濱工業大學社會計算與信息檢索研究中心，就讀期間先後於美國普林斯頓大學以及約翰·霍普金斯大學進行訪問研究，現為美國麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室博士後研究員。研究領域主要為自然語言處理與機器學習。在人工智能，自然語言處理等領域國際重要會議及期刊（如ACL, EMNLP, AAAI, IJCAI, JAIR等）上發錶論文10餘篇。

張偉男，哈爾濱工業大學計算機學院社會計算與信息檢索研究中心，博士/講師/碩導。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A類國際會議及國際*級期刊發錶論文多篇。中國中文信息學會（CIPS）信息檢索專委會委員、青年工作委員會委員，中國人工智能學會（CAAI）青年工作委員會委員。曾獲黑龍江省科技進步一等奬、中國人工智能學會*佳青年成果奬、中國人工智能學會"閤創杯"第二屆全國青年創新創業大賽三等奬。

劉銘，博士，哈爾濱工業大學副教授，博士生導師，美國南加州大學訪問學者。研究領域包括文本挖掘、命名實體識彆、實體鏈接等。先後主持國傢自然科學基金、中國博士後科學基金特彆資助、騰訊-CCF犀牛鳥創意基金等多項基金項目。 在人工智能、數據挖掘、自然語言處理等領域國際期刊和會議上發錶論文20餘篇（如TKDE、TOIS、IJCAI、ACL、ICDE等）。獲黑龍江省科學技術一等奬一項, 獲哈爾濱市科技成果一項。

主審：劉挺

劉挺，哈爾濱工業大學教授，社會計算與信息檢索研究中心主任，國傢"萬人計劃"科技創新領軍人纔。多次擔任國傢863重點項目總體組專傢、基金委會評專傢。中國計算機學會理事，中國中文信息學會常務理事、社會媒體處理專委會（SMP）主任，曾任國際*級會議ACL、EMNLP領域主席。主要研究方嚮為人工智能、自然語言處理和社會計算，是國傢973課題、國傢自然科學基金重點項目負責人。主持研製"語言技術平颱LTP"、"大詞林"等科研成果被業界廣泛使用。曾獲國傢科技進步二等奬、省科技進步一等奬、錢偉長中文信息處理科學技術一等奬等。

《海納百川：語言的奧秘與人工智能的探索》 導言 語言，是人類文明的基石，是思想交流的橋梁，更是理解世界、塑造認知的獨特方式。從古老的象形文字到如今紛繁復雜的數字文本，語言以其驚人的靈活性和強大錶現力，承載著人類的曆史、文化、情感與智慧。然而，語言的復雜性也帶來瞭巨大的挑戰。歧義、語境依賴、情感色彩、隱含意義……這些語言的固有屬性，使得機器理解和生成人類語言成為一項極其艱巨的任務。 本書《海納百川：語言的奧秘與人工智能的探索》並非一本技術手冊，而是一次關於語言本質的深度哲學與科學探究的旅程。它將帶領讀者穿越人類語言的長河，追溯其演進的痕跡，洞察其內在的結構與規律，並以此為齣發點，審視人工智能在理解和駕馭語言方麵所取得的非凡成就，以及未來可能探索的方嚮。本書旨在啓發思考，激發興趣，而非提供操作指南。 第一章：語言的演化與人類心智 在本書的第一章，我們將目光投嚮人類語言的起源與演化。語言並非憑空齣現，而是與人類認知能力、社會結構的形成緊密相連。我們將探討早期的語言形式，以及語言如何從簡單的符號係統演變為如今復雜且富有錶現力的工具。這一過程，深刻地塑造瞭人類的思維模式，使得我們能夠進行抽象思考、傳遞復雜信息、構建共同的文化和社會。 我們會深入研究語言的幾個核心要素： 語音與音係： 聲音的構成、發音的機製、音素的組閤規律，如何從最基礎的物理信號轉變為有意義的語音單位。 形態與詞法： 詞語的內部結構，詞綴、詞根如何組閤形成意義豐富的詞匯，以及詞語在句子中的變化規則。 句法與結構： 詞語如何按照特定的規則組閤成句子，句子的構成方式、成分之間的關係，以及不同句法結構所帶來的意義差異。 語義與意義： 詞語、句子乃至文本的意義是如何産生的？意義的層次性、語境的依賴性，以及“字麵意義”與“言外之意”的區彆。 語用與語境： 語言的使用場景，說話者意圖的傳遞，以及語境在理解語言中的關鍵作用。我們還將討論，語言不僅僅是信息的傳遞，更是情感、態度和社交互動的重要載體。 本章的重點不在於列舉具體的語言學理論，而是通過宏觀的視角，勾勒齣語言作為人類獨有能力的恢弘圖景，以及它如何與人類心智協同進化的深刻關係。我們將看到，對語言本質的理解，是理解人類自身智能的關鍵。 第二章：信息時代的語言挑戰 隨著信息技術的飛速發展，我們進入瞭一個前所未有的信息爆炸時代。文本、語音、圖像等海量信息以前所未有的速度生成和傳播。在這樣的背景下，如何高效地處理、理解和利用這些信息，成為瞭一個巨大的挑戰。 本章將聚焦於信息時代所帶來的語言相關的核心問題： 信息過載與過濾： 如何從海量數據中快速準確地提取齣我們所需的信息，避免被無關緊ous內容淹沒。 信息檢索與匹配： 如何設計高效的係統，使得用戶能夠準確地找到他們正在尋找的信息，即便他們使用的查詢詞與原文不完全一緻。 跨語言溝通： 隨著全球化的深入，不同語言之間的溝通障礙日益凸顯。如何實現無障礙的跨語言交流，打破文化與地域的隔閡。 文本的自動化處理： 文本信息量的巨大使得人工處理效率低下。如何開發工具和技術，實現文本的自動分析、分類、摘要、翻譯等任務。 “噪音”的乾擾： 網絡信息充斥著各種“噪音”，如錯彆字、俚語、非正式錶達、甚至惡意信息。如何讓機器能夠魯棒地處理這些“噪音”，並從中提取有價值的信息。 本章將從應用和挑戰的角度齣發，闡述在當前技術環境下，語言處理所麵臨的真實問題，並為後續章節中人工智能的探索奠定背景。我們將看到，語言的復雜性在信息時代被進一步放大，亟需更強大的工具來應對。 第三章：人工智能的語言觸角——從規則到統計 人工智能（AI）的崛起，為解決語言處理的難題帶來瞭新的曙光。在本章，我們將迴顧人工智能在語言領域早期探索的曆程，重點關注從基於規則的方法嚮基於統計模型演進的關鍵轉摺。 早期的基於規則的方法： 曆史上，研究者們曾嘗試通過定義大量的語言規則（語法規則、語義規則等）來讓計算機理解語言。我們將討論這些方法的優缺點，以及它們為何在麵對語言的復雜性和靈活性時顯得力不從心。例如，句法分析器需要龐大的語法規則庫，而語義規則更是難以窮盡。 統計語言模型的興起： 統計學方法的引入，標誌著語言處理邁入瞭新的時代。通過分析大量的語料庫，模型能夠學習語言的概率分布，預測下一個詞的可能性，從而進行文本的生成和理解。我們將介紹一些基礎的統計語言模型，如N-gram模型，以及它們如何被用於解決語音識彆、機器翻譯等問題。 詞嚮量的革命： 詞嚮量（Word Embeddings）的齣現，極大地改變瞭我們錶示詞語的方式。不再將詞語視為孤立的符號，而是將其映射到低維度的嚮量空間，使得語義相似的詞語在空間中距離更近。我們將介紹Word2Vec、GloVe等經典詞嚮量模型，以及它們如何捕捉詞語之間的語義關係。 特徵工程的演進： 在統計模型時代，如何有效地從原始文本中提取有用的特徵（如詞頻、詞性、語法依存關係等）至關重要。我們將簡要迴顧這一過程的演變，以及它如何影響模型的性能。 本章將帶領讀者理解人工智能在語言領域從“經驗主義”到“數據驅動”的轉變，為理解更先進的模型奠定基礎。我們看到，數據和統計的力量，賦予瞭機器前所未有的語言處理能力。 第四章：深度學習與語言模型的革新 深度學習的齣現，無疑是人工智能領域的一場革命，尤其在自然語言處理（NLP）方麵，其影響力更是深遠。本章將深入探討深度學習模型如何徹底改變瞭我們處理和理解語言的方式。 神經網絡的基本原理（語言視角）： 我們將簡要介紹神經網絡的核心概念，如層、節點、激活函數等，並著重解釋它們如何在處理序列數據（如文本）時發揮作用。 循環神經網絡（RNN）及其變種： RNN能夠處理序列數據，通過“記憶”來捕捉上下文信息。我們將介紹RNN在文本生成、情感分析等任務中的應用，以及長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等變種如何剋服瞭RNN的“遺忘”問題，更好地處理長序列依賴。 捲積神經網絡（CNN）在文本中的應用： 雖然CNN在圖像處理領域更為人熟知，但它在文本分類、短文本理解等方麵也展現齣強大的能力，能夠有效地捕捉局部特徵。 注意力機製（Attention Mechanism）： 這是深度學習在NLP領域的一項關鍵突破。注意力機製允許模型在處理長文本時，有選擇性地關注輸入序列中的重要部分，極大地提升瞭模型處理長距離依賴的能力，並為機器翻譯等任務帶來瞭質的飛躍。 Transformer模型的顛覆： Transformer模型，尤其是其核心的自注意力機製，徹底改變瞭NLP的研究範式。它擺脫瞭RNN的順序依賴，能夠並行處理序列，並在多項NLP任務上取得瞭SOTA（State-of-the-Art）的性能。我們將重點介紹Transformer的架構及其背後的原理。 預訓練語言模型（PLM）的黎明： BERT、GPT係列等預訓練語言模型的齣現，是深度學習在NLP領域最激動人心的成就之一。通過在海量無標注文本上進行預訓練，模型學習到瞭豐富的語言知識，然後可以通過微調（fine-tuning）快速適應各種下遊任務。我們將探討預訓練模型的工作原理、訓練策略以及它們如何實現“通用語言理解”。 本章將是本書的核心內容之一，它將揭示深度學習如何通過模擬人類大腦的某些學習機製，賦予機器前所未有的語言理解和生成能力。我們將看到，模型不再是僵化的規則集閤，而是能夠從海量數據中“學習”語言的智慧。 第五章：人工智能語言應用的廣闊天地 在掌握瞭深度學習等先進技術後，人工智能在語言領域的應用已經滲透到我們生活的方方麵麵，並以前所未有的速度改變著世界。本章將聚焦於這些實際應用，展現人工智能語言能力的價值。 機器翻譯的飛躍： 從早期的統計機器翻譯到如今基於深度學習的神經機器翻譯，語言的隔閡正在被逐漸打破。我們將討論機器翻譯在跨文化交流、國際貿易、信息獲取等方麵的作用。 智能助手與對話係統： Siri、Alexa、小愛同學等智能助手，以及各種客服機器人，正在成為我們生活中不可或缺的一部分。我們將探討它們如何理解用戶意圖，執行指令，並進行自然流暢的對話。 文本生成與內容創作： AI不僅能理解語言，還能生成文本。從新聞報道、小說創作，到代碼生成、廣告文案，AI在內容創作領域的潛力正在被不斷挖掘。 情感分析與輿情監控： 通過分析文本中的情感傾嚮，AI可以幫助企業瞭解客戶滿意度，監測品牌聲譽，甚至預測社會輿情。 信息提取與知識圖譜構建： AI能夠從非結構化文本中提取關鍵信息，並構建結構化的知識圖譜，為智能搜索、問答係統等提供支撐。 代碼自動生成與輔助編程： AI正在學習編寫代碼，幫助程序員提高效率，甚至生成完整的程序。 教育與學習輔助： AI可以為學生提供個性化的學習輔導，自動批改作業，甚至生成學習材料。 本章將通過豐富的案例，展示人工智能語言能力如何解決現實世界中的問題，並為社會帶來積極的變革。我們將看到，語言智能不再是實驗室裏的研究課題，而是觸手可及的實用工具。 第六章：語言智能的邊界與未來展望 盡管人工智能在語言領域取得瞭令人矚目的成就，但語言的奧秘遠未被完全揭示，人工智能的探索之路依然漫長。本章將審視當前人工智能語言能力的局限性，並展望未來的發展方嚮。 理解的深度與常識推理： 當前的AI模型在處理錶麵語言現象方麵錶現齣色，但在真正理解語言背後的常識、推理和因果關係方麵仍有不足。我們將討論“世界知識”在語言理解中的重要性。 創造力與情感的錶達： AI能否真正擁有創造力？它能否像人類一樣，通過語言錶達復雜細膩的情感？我們將探討這些哲學層麵的問題。 偏見與公平性： AI模型是從數據中學習的，如果訓練數據中存在偏見，模型也可能繼承這些偏見，導緻不公平的結果。如何解決AI語言模型中的偏見問題，實現真正的公平性，是一個重要的挑戰。 可解釋性與透明度： 許多深度學習模型被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。如何在追求性能的同時，提高模型的可解釋性，建立人們對AI的信任，是未來研究的重要方嚮。 多模態融閤： 語言與視覺、聽覺等信息緊密相關。未來的AI語言模型將需要更好地融閤多模態信息，實現更全麵、更深入的理解。 具身智能與具身語言： 將語言與具體的身體體驗相結閤，可能是實現真正理解和交互的關鍵。 倫理與社會影響： 隨著AI語言能力的不斷增強，其可能帶來的倫理問題和社會影響也日益凸顯，例如虛假信息的傳播、工作崗位的替代等。我們需要提前思考並製定相應的規範。 本章將引導讀者跳齣技術的細節，從更宏觀、更具前瞻性的視角，思考人工智能語言能力的未來走嚮，以及它對人類社會可能産生的深遠影響。我們將看到，語言智能的探索，不僅是技術的進步，更是對人類自身智能和認知的深刻反思。 結語 《海納百川：語言的奧秘與人工智能的探索》並非為提供一套完整的技術解決方案，而是希望通過對語言本質的追溯，對信息時代語言挑戰的審視，以及對人工智能語言探索曆程的迴顧與展望，激發讀者對語言的興趣，對人工智能的思考。語言是人類最寶貴的財富，而人工智能則是我們探索語言奧秘、拓展認知邊界的強大夥伴。願本書能成為您在這趟旅程中，一次有益的同行。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一個新領域，最關鍵的是找到一本能夠引領你入門，並讓你對未來學習方嚮産生清晰認識的書籍。這本《基於深度學習的自然語言處理》似乎就扮演著這樣的角色。我還沒有來得及細讀其中的每一個字，但從它的封麵到目錄，再到作者的署名，我都感受到瞭其專業性和深度。我尤其關注的是，這本書在介紹深度學習在NLP中的應用時，是否能夠做到循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的模型和技術。 我期待書中能夠詳細地闡述，當前主流的深度學習模型（如捲積神經網絡、循環神經網絡、Transformer等）是如何被設計來處理文本數據的，以及它們各自的優勢和劣勢。例如，我想瞭解RNN是如何通過其循環結構來處理序列信息的，而Transformer又是如何通過並行計算和自注意力機製來捕捉長距離依賴的。此外，我也很想知道，書中是否會涉及到一些經典的NLP任務，如文本分類、命名實體識彆、問答係統等，並且會詳細介紹如何利用深度學習技術來解決這些問題。如果書中能夠提供一些代碼實現和實驗數據，那將大大增強我的學習信心和實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

讀一本好書，就像開啓一段全新的探索旅程。我拿起這本書，感受到的是一種沉甸甸的知識分量，同時也散發著一股嚴謹的學術氣息。雖然我還沒來得及深入書中的每一個章節，但僅僅從目錄的標題來看，我就能感受到作者在構建知識體係上的匠心獨運。那些諸如“詞嵌入模型”、“循環神經網絡在文本分類中的應用”、“注意力機製的原理與實踐”等章節名稱，無不精準地指嚮瞭NLP核心的幾個關鍵技術點。我尤其期待書中能夠詳盡闡述不同模型之間的技術演進關係，例如，從早期的基於規則的方法，到統計語言模型，再到如今占據主導地位的深度學習模型，這一脈絡是如何清晰地勾勒齣來的。 我設想，在閱讀過程中，我能夠清晰地理解，為何某種模型在特定NLP任務上錶現齣色，而另一種模型又存在其局限性。例如，對於機器翻譯這類復雜的序列到序列的任務，Transformer模型是如何憑藉其獨特的自注意力機製，剋服瞭RNN在長序列處理上的瓶頸。再者，書中是否能夠提供一些實際案例，展示這些深度學習模型是如何在現實世界中解決諸如智能客服、輿情分析、文本摘要等實際問題的？如果能夠提供一些實戰項目，讓我能夠親手搭建和訓練模型，那將是理論與實踐結閤的最佳方式。我渴望通過這本書，能夠建立起一個紮實的NLP理論基礎，並具備初步的實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本《基於深度學習的自然語言處理》，我 immediately 被其精心設計的排版所吸引。每一頁都仿佛經過瞭細緻的雕琢，文字疏密得當，圖錶清晰明瞭，讀來讓人心曠神怡。雖然我尚未開始係統性地閱讀，但僅從其整體的呈現方式，我就能預感到這本書的價值所在。我瞭解到，NLP領域的發展日新月異，而深度學習更是扮演著至關重要的角色。我一直在尋找一本能夠權威且深入地介紹深度學習如何在NLP領域發揮作用的書籍。 我猜測，這本書一定在深度學習的基礎理論上有所鋪墊，但更重要的是，它應該會著重講解如何將這些理論應用於處理自然語言的復雜性。例如，我很好奇書中會如何解釋詞嚮量是如何捕捉詞語之間語義和句法關係的，以及不同的詞嵌入模型（如Word2Vec, GloVe, FastText）在捕捉這些信息時有何異同。此外，對於像Transformer這樣劃時代的模型，我期望書中能夠詳細拆解其核心的自注意力機製，以及它如何改變瞭NLP任務的範式。我希望能在這個過程中，不僅學習到“是什麼”，更能理解“為什麼”，從而形成自己對NLP技術的深刻認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域，特彆是自然語言處理（NLP）抱有濃厚興趣的初學者，我一直渴望找到一本能夠係統性地引導我入門的教材。在翻閱瞭市麵上眾多的相關書籍後，我被一本名為《基於深度學習的自然語言處理》的書籍深深吸引。盡管我尚未深入研讀其內容，但從書籍的裝幀設計、目錄結構以及作者的學術背景來看，我對其充滿瞭期待。 首先，這本書的書名就精準地抓住瞭我的關注點——“深度學習”與“自然語言處理”的結閤。在當前AI技術飛速發展的浪潮中，深度學習無疑是推動NLP領域突破的關鍵技術。我一直在思考，深度學習究竟是如何被應用於理解文本、生成文本，以及進行情感分析、機器翻譯等任務的？這本書的齣現，讓我看到瞭一個清晰的答案路徑。我特彆關注的是，作者是否能夠用通俗易懂的語言，為像我這樣的初學者，層層剝開深度學習在NLP中的應用原理，例如那些復雜的神經網絡模型，如RNN、LSTM、Transformer等，是如何被設計和訓練來處理序列數據的。如果書中能夠輔以大量的圖示和代碼示例，那將是對我學習過程極大的助力。我迫切希望能夠瞭解到，這些模型背後是如何捕捉語言的上下文信息、語義關聯，甚至是更深層次的語言規律的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿技術充滿好奇的探索者，我在尋找一本能夠幫助我理解並掌握“自然語言處理”這個迷人領域書籍時，被《基於深度學習的自然語言處理》吸引。盡管我尚未有機會深入書中，但其標題本身就充滿瞭吸引力，預示著一次關於人工智能核心技術融閤的精彩旅程。我一直在思考，如今深度學習在各個領域都取得瞭令人矚目的成就，那麼它又是如何被巧妙地應用在處理人類語言這種極其復雜和微妙的媒介上的呢？ 我特彆期待書中能夠為我揭示，那些看似神秘的神經網絡模型，例如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），是如何被設計來剋服傳統模型在處理長文本時遇到的“遺忘”問題的。同時，我對於Transformer模型及其引以為傲的“注意力機製”也充滿瞭好奇，想知道它是如何從根本上改變瞭NLP任務的處理方式。此外，我希望能在這本書中找到關於如何將這些模型應用於實際NLP問題的清晰指導，比如如何構建一個能夠準確理解用戶意圖的聊天機器人，或者如何開發一個能夠進行高質量機器翻譯的係統。如果書中能夠提供一些精心設計的案例研究，讓我能夠看到理論知識是如何轉化為實際應用的，那將是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本很不錯，nlp學術牛人翻譯

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NLP入門的首選，很不錯

評分☆☆☆☆☆

正品 書質量不錯 值得擁有

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幫同事買的，應該還不錯，希望同事滿意

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書挺不錯的

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很好的參考書，翻譯得很專業

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