雅思高频词汇口袋书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘文勇 著

图书标签:

• 雅思词汇
• 词汇书
• 高频词汇
• 备考
• 英语学习
• 词汇记忆
• 口袋书
• 词汇积累
• 英语考试
• 雅思备考

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300243665

版次：1

商品编码：12144059

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：140

编辑推荐

　　1. 这是一本扫盲书：除了只出现过一次的单词，所有的单词尽数罗列，考生可自我检测，有重点地复习。 2. 方便携带，随走随学。 3. 只罗列用到的释义，大量精简了考生的记忆负担。

内容简介

　　本书从剑桥雅思系列中挑选了出现过两次以上的单词，约4100个，按照词频次数从高到底排列。本书分为两个部分：第一部分是词频高的500个单词，此部分较为简单，仅罗列单词，供考生自测、自学；第二部分是词频在24~2的单词，这部分单词给出了词性、音标以及所有出现过的释义，为考生需要学习掌握的单词。

作者简介

刘文勇，博士/教师北京乐闻携尔教育咨询有限公司创始人美联英语国际教育学院海外考试研究院院长自诩为浑身赘肉、有问必答的热心话痨教授TOEFL、SAT、GRE、GMAT 著/编著/主编有 “百日”系列图书 “新托福真题详解”系列图书 “SAT真题详解”系列图书 “赛达真题翻译”系列图书 “新托福手稿”系统图书《去美国读本科》《去美国读研究生》 “SAT II”系列图书

目录

◆上篇雅思高频词汇 500 自测
◆下篇
◆词频 24
词频 23
词频 22
词频 21
词频 20
词频 19
词频 18
词频 17
词频 16
词频 15
词频 14
词频 13
词频 12
词频 11
词频 10
词频 9
词频 8
词频 7
词频 6
词频 5
词频 4
词频 3
词频 2

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域应用的图书简介： 《深度学习赋能：自然语言处理的理论与实践前沿》 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析当前驱动自然语言处理（NLP）领域革新的核心技术——深度学习。我们不再停留在对基础算法的罗列，而是着重探讨如何将复杂的神经网络结构应用于解决现实世界中的语言难题。本书覆盖了从基础的词嵌入技术到最前沿的Transformer架构及其衍生模型，内容兼具坚实的理论基础与丰富的实战案例。 第一部分：基础构建与理论基石 在深度学习浪潮席卷NLP领域之前，我们必须巩固对语言表示和传统机器学习方法的理解。本部分将系统梳理这些基础，并为过渡到复杂的深度学习模型打下坚实的基础。 第一章：自然语言处理的演进与挑战 本章回顾了从符号主义到统计模型，再到深度学习的范式转变。重点分析了当前NLP面临的核心挑战，包括语境理解的深度、常识推理的缺乏、数据稀疏性以及跨语言处理的复杂性。我们详细阐述了深度学习技术如何有效地缓解了特征工程的痛苦，使模型能够自动从海量数据中提取高维度的语义信息。 第二章：词汇表示与嵌入技术 词汇的有效表示是所有NLP任务的起点。本章深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的原理与发展。从经典的基于计数的模型（如LSA）过渡到基于神经网络的预测模型（如Word2Vec的CBOW与Skip-gram）。随后，我们详细解析了GloVe模型，并引入了上下文相关的词向量技术，如ELMo，为后续理解动态嵌入奠定基础。每一节都配有详细的数学推导和代码实现思路，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变体 RNN是处理序列数据的经典结构。本章剖析了标准RNN在长序列依赖问题上的局限性。随后，我们用大量的篇幅聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将重点解析LSTM内部的输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，实现对信息流的精确控制。读者将学习如何使用这些结构构建基础的序列分类器和序列标注器。 第二部分：架构革新与模型深化 本部分是本书的核心，聚焦于近年来推动NLP领域突破性进展的关键性深度学习架构，特别是卷积神经网络（CNN）在文本处理中的应用，以及注意力机制的崛起。 第四章：卷积神经网络（CNN）在文本分析中的应用 尽管CNN最初是为图像处理设计，但其在捕获局部特征方面的强大能力使其在文本分类、情感分析等任务中表现出色。本章详细介绍了不同大小的卷积核如何提取N-gram级别的特征，以及如何通过池化层进行高效的特征聚合。我们对比了单层、多层CNN结构在不同数据集上的性能表现与优劣势分析。 第五章：注意力机制：开启语境感知时代 注意力机制（Attention Mechanism）是现代NLP的基石。本章从直观的“加权求和”概念出发，深入讲解了通用注意力机制的数学原理。我们详细分析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，展示了它如何让模型在处理长句子时，能够动态聚焦于输入序列中最相关的部分。本章还将介绍注意力在序列到序列（Seq2Seq）模型中的集成方式。 第六章：Transformer架构的彻底解析 Transformer模型彻底抛弃了循环结构，完全依赖于自注意力机制，极大地提升了并行计算能力和长距离依赖的捕捉能力。本章是对Transformer进行最细致的分解，从多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，到位置编码（Positional Encoding）的必要性，再到编码器-解码器堆栈的完整流程。读者将掌握如何从零开始构建一个基础的Transformer模型。 第三部分：预训练模型与大规模语言理解 预训练语言模型（PLMs）的出现，标志着NLP进入了一个新的“预训练-微调”范式。本部分聚焦于如何利用海量无标签数据训练出具有强大泛化能力的语言模型，并将其应用于下游任务。 第七章：BERT家族：双向编码器表示 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是预训练模型的里程碑。本章系统讲解了BERT的两个关键预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。我们将深入探讨其双向性带来的优势，并分析如何针对下游任务（如问答、命名实体识别）进行高效的微调（Fine-tuning）。此外，本章还将涵盖RoBERTa、ALBERT等改进型模型的关键创新点。 第八章：生成式预训练模型：GPT系列与文本生成 与BERT不同，GPT系列模型采用单向、自回归的生成式预训练方式。本章详细阐述了其在文本生成、摘要、对话系统中的应用潜力。我们将对比编码器（BERT）和仅解码器（GPT）架构在处理不同任务时的适用性。内容涵盖了模型规模的增长如何导致涌现能力（Emergent Abilities）的出现。 第九章：多模态与跨语言NLP的前沿探索 随着模型能力边界的拓展，NLP开始与其他模态（如视觉）和语言（如机器翻译）深度融合。本章将介绍如Vision-BERT、CLIP等模型如何实现跨模态的对齐与理解。同时，我们也探讨了如何利用大规模预训练模型进行零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）的跨语言迁移学习。 第四部分：工程实践与部署优化 理论的价值最终体现在工程实践中。本部分关注如何将复杂的深度学习模型高效地部署到实际生产环境中，并关注模型的可解释性问题。 第十章：模型量化、剪枝与高效推理 面对日益庞大的模型参数，推理速度和资源占用成为瓶颈。本章将介绍模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和低比特量化（Quantization）。我们将提供实用的工具链和策略，帮助读者优化模型以适应移动端或低延迟服务器环境。 第十一章：自然语言处理的可解释性（XAI for NLP） 深度学习模型的“黑箱”特性在金融、医疗等高风险领域是不可接受的。本章专注于XAI方法在NLP中的应用，包括梯度可视化、LIME、SHAP值分析，以及如何利用注意力权重来反推模型的决策过程。理解模型“为什么”做出某个判断，是构建可信赖NLP系统的关键。 结语：未来展望 本书最后将对未来NLP的发展方向进行展望，包括大型语言模型（LLMs）的持续演进、具身智能（Embodied AI）中的语言理解需求，以及对模型偏见和伦理问题的深入探讨。 适用读者 数据科学家与机器学习工程师： 希望系统学习并应用前沿深度学习技术到NLP项目中的专业人士。 计算机科学与人工智能专业学生： 需要深入理解NLP核心算法和最新研究动态的研究者。 技术经理与产品负责人： 希望了解如何利用最新的语言模型技术驱动产品创新的决策者。 本书特点 深度与广度兼备： 覆盖了从基础嵌入到Transformer的完整技术栈。 强调原理： 理论推导严谨，帮助读者建立清晰的数学认知框架。 注重实践指导： 提供了大量的工程优化策略和模型评估方法。 与时俱进： 紧密追踪BERT、GPT等主流预训练模型的最新发展。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格和例句的编写来看，这本书的作者绝对是一位深谙现代英语使用习惯的专家。很多旧版的词汇书，其例句往往停留在比较陈旧的语法结构或过时的语境中，读起来总感觉有些格格不入，甚至会误导我们对词汇在当代语境下的实际用法的理解。但这本《雅思高频词汇口袋书》的例证，非常贴近当下雅思阅读和听力材料中经常出现的语态和表达方式。它们不仅仅是简单的“中译英”或者“英译中”的示范，更像是从真实的语篇中截取出来的片段，充满了烟火气和实战性。我特别喜欢它在某些词汇旁标注的“易混淆辨析”部分，那些细微的语义差别，往往是考试中最容易失分的陷阱，而作者的讲解清晰到位，没有丝毫的含糊不清，这种对细节的把控力，体现了作者极高的专业素养和对考生的深切理解。

评分☆☆☆☆☆

我个人在使用过程中，发现这本书的一个巨大亮点在于它对“高频”的界定非常精准且实用。市面上的词汇书，有些会为了追求数量而收录一些使用频率极低的“冷僻词”，这对于我们应试者来说，其实是一种时间的浪费。然而，这本书的内容选择非常务实，它似乎紧密结合了近几年的考试真题数据进行筛选，确保我们投入的每一分钟，都能最大化地体现在考试得分上。我对比了一些我之前做错的模拟题，发现里面很多我记忆模糊或根本不认识的词，这本书里都有非常可靠的收录和解析。这种“刀刃上”的词汇选择，极大地提升了我的学习效率和自信心。它不是一本追求“大而全”的工具书，而是一本追求“小而精”的效率利器。对于时间有限、目标明确的备考者来说，这种精准打击的策略，远比那些铺天盖地的词汇量更重要，它让你知道，你现在背的每一个词，都是战场上可能遇到的“战友”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分和整体逻辑布局，简直是教科书级别的清晰明了。我以前看过不少词汇书，很多要么是堆砌式的罗列，要么就是毫无章法的混杂，读起来极其费劲，让人很快就失去了继续下去的动力。但这本书不同，它似乎非常理解我们记忆词汇时的认知规律。它不是简单地按照A到Z的顺序排列，而是采用了一种更符合记忆曲线的编排方式，将高频出现的词汇巧妙地分组，可能是有主题的关联，也可能是根据词根词缀的派生关系进行了梳理。每一次翻阅，都能感觉到编者在用户体验上下的苦心。尤其是一些难点词汇的处理，它没有采用那种枯燥的、一成不变的解释方式，而是会穿插一些非常生动的例句，甚至是小小的语境提示，这让抽象的词义变得鲜活起来，更容易被大脑捕捉和存储。这种结构上的精妙，极大地降低了学习的门槛，让原本枯燥的背诵过程，变成了一种有节奏感的探索之旅，让人愿意持续投入时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让人眼前一亮，那种简洁又不失力量感的排版，一下子抓住了我的眼球。我是一个非常注重视觉体验的读者，所以初次接触到它的时候，就对里面的内容充满了期待。拿到手里的时候，那种恰到好处的重量感和纸张的质感也让我觉得物有所值。装帧非常扎实，即便是经常翻阅，也不担心会散架，这对于我这种经常带着书到处跑的学习者来说，简直是福音。更不用说它那种非常便携的尺寸，完全可以轻松塞进背包的侧袋，或者随身携带的小包里，随时随地都能拿出来“啃”两下。这种设计上的用心，其实已经传递出了一种信息：这本书是为我们这些需要高效利用碎片时间的学习者量身定制的。每次看到它，都会有一种立刻翻开学习的冲动，而不是把它束之高阁，只在需要时才勉强启用。这种设计上的成功，无疑是给接下来的阅读体验打下了坚实的基础，让人对内容本身也抱持着更高的期望，期待它能像它的外在一样，同样精致且实用。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么让我感到略微遗憾的地方，那可能就是内容编排的“严谨性”在某些细节上似乎可以再打磨一下。虽然整体结构非常优秀，但在某些跨章节的词汇关联上，偶尔会觉得跳转略显生硬，或许是受限于“口袋书”的篇幅限制，导致某些拓展信息无法给予更深入的阐述。比如，某个词根派生出的家族词汇，如果能有一个更清晰的思维导图式总结，哪怕只用一个小小的附录形式呈现，对于构建系统性的词汇网络会更有帮助。但这仅仅是基于一个求知欲旺盛的读者角度提出的期望，而非对现有内容质量的否定。总而言之，这本书成功地将海量信息浓缩在了便于携带的体积内，同时保证了内容的高效性和准确性，它更像是一位经验丰富、要求严格的私人外教，而不是冰冷的词汇字典。它确实帮助我理清了许多学习思路，让我在备考的后期阶段，能够更有条理、更自信地面对词汇挑战。

评分☆☆☆☆☆

词汇很全，解释简单，适合巩固用

评分☆☆☆☆☆

还行

评分☆☆☆☆☆

书很好，是正版

评分☆☆☆☆☆

还行

评分☆☆☆☆☆

纸张很好

评分☆☆☆☆☆

还是京东配送老熟人好

评分☆☆☆☆☆

还好吧，基本上也都这样。

评分☆☆☆☆☆

词汇很全，解释简单，适合巩固用

评分☆☆☆☆☆

挺好！也比较好携带