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约阿夫·戈尔德贝格（Yoav Goldberg） 著

图书标签:

• 深度学习
• 自然语言处理
• NLP
• 文本分析
• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 深度学习框架
• 模型训练
• 算法实现

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593737

版次：1

商品编码：12355569

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：272

产品特色

编辑推荐

（1）自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向，有着巨大的应用需求，但是由于自然语言具有歧义性、动态性和非规范性，同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力，存在极大的挑战。深度学习技术为解决NLP问题提供了一种可能的思路，已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量。

（2）本书的作者和译者都是国内外NLP领域非常活跃的青年学者，他们关注的方法和技术代表和预示着目前和未来NLP领域的趋势。

（3）本书系统阐述将深度学习技术应用于自然语言处理的方法和技术，深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构，并重点介绍了如何使用这些技术处理自然语言。

内容简介

自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向，是计算机科学与语言学的交叉学科。随着互联网的快速发展，网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长，为自然语言处理带来了巨大的应用需求。但是由于自然语言具有歧义性、动态性和非规范性，同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力，为自然语言处理带来了极大的挑战。近年来如火如荼的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路，已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量。

本书系统阐述将深度学习技术应用于自然语言处理的方法和技术，深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构，并重点介绍了如何使用这些技术处理自然语言。

本书主要面向高等院校自然语言处理和机器学习方向的研究生，也适合自然语言处理或机器学习领域的研究人员以及工业界从事智能相关领域呀发的专业人员阅读参考。

作者简介

约阿夫o戈尔德贝格（Yoav Goldberg）

以色列巴伊兰大学计算机科学系高级讲师，曾任Google Research研究员。他于2011年获得本·古里安大学博士学位。他曾经担任EMNLP、EACL等重要国际会议领域主席，在自然语言处理领域发表论文50余篇，并多次获得*佳论文以及杰出论文奖。同时他也是自然语言处理领域*级期刊《Computational Linguistics》的编辑部成员。他的研究方向包括面向自然语言处理的机器学习方法，结构预测，句法与词法分析等。近几年，他专注于神经网络模型，在基于深度学习的自然语言处理方法上作出了重要贡献，同时他也是主流深度学习工具包DyNet的主要研发者之一。

译者和主审简介

车万翔，博士，哈尔滨工业大学教授，博士生导师，斯坦福大学访问学者。研究方向为自然语言处理。在CoNLL、SANCL、SemEal等国际评测获得过冠军。任ACL、COLING、EMNLP等国际会议领域主席。负责研发的语言技术平台（LTP）已被600余家单位共享，并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。曾获黑龙江科技进步一等奖、技术发明二等奖；汉王青年创新奖一等奖；钱伟长中文信息处理科学奖等奖项。2017年所主讲的《Python语言程序设计》课程获国家精品在线开放课程。

郭江，博士，毕业于哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心，就读期间先后于美国普林斯顿大学以及约翰·霍普金斯大学进行访问研究，现为美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室博士后研究员。研究领域主要为自然语言处理与机器学习。在人工智能，自然语言处理等领域国际重要会议及期刊（如ACL, EMNLP, AAAI, IJCAI, JAIR等）上发表论文10余篇。

张伟男，哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心，博士/讲师/硕导。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A类国际会议及国际*级期刊发表论文多篇。中国中文信息学会（CIPS）信息检索专委会委员、青年工作委员会委员，中国人工智能学会（CAAI）青年工作委员会委员。曾获黑龙江省科技进步一等奖、中国人工智能学会*佳青年成果奖、中国人工智能学会"合创杯"第二届全国青年创新创业大赛三等奖。

刘铭，博士，哈尔滨工业大学副教授，博士生导师，美国南加州大学访问学者。研究领域包括文本挖掘、命名实体识别、实体链接等。先后主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金特别资助、腾讯-CCF犀牛鸟创意基金等多项基金项目。 在人工智能、数据挖掘、自然语言处理等领域国际期刊和会议上发表论文20余篇（如TKDE、TOIS、IJCAI、ACL、ICDE等）。获黑龙江省科学技术一等奖一项, 获哈尔滨市科技成果一项。

主审：刘挺

刘挺，哈尔滨工业大学教授，社会计算与信息检索研究中心主任，国家"万人计划"科技创新领军人才。多次担任国家863重点项目总体组专家、基金委会评专家。中国计算机学会理事，中国中文信息学会常务理事、社会媒体处理专委会（SMP）主任，曾任国际*级会议ACL、EMNLP领域主席。主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算，是国家973课题、国家自然科学基金重点项目负责人。主持研制"语言技术平台LTP"、"大词林"等科研成果被业界广泛使用。曾获国家科技进步二等奖、省科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖等。

《海纳百川：语言的奥秘与人工智能的探索》 导言 语言，是人类文明的基石，是思想交流的桥梁，更是理解世界、塑造认知的独特方式。从古老的象形文字到如今纷繁复杂的数字文本，语言以其惊人的灵活性和强大表现力，承载着人类的历史、文化、情感与智慧。然而，语言的复杂性也带来了巨大的挑战。歧义、语境依赖、情感色彩、隐含意义……这些语言的固有属性，使得机器理解和生成人类语言成为一项极其艰巨的任务。 本书《海纳百川：语言的奥秘与人工智能的探索》并非一本技术手册，而是一次关于语言本质的深度哲学与科学探究的旅程。它将带领读者穿越人类语言的长河，追溯其演进的痕迹，洞察其内在的结构与规律，并以此为出发点，审视人工智能在理解和驾驭语言方面所取得的非凡成就，以及未来可能探索的方向。本书旨在启发思考，激发兴趣，而非提供操作指南。 第一章：语言的演化与人类心智 在本书的第一章，我们将目光投向人类语言的起源与演化。语言并非凭空出现，而是与人类认知能力、社会结构的形成紧密相连。我们将探讨早期的语言形式，以及语言如何从简单的符号系统演变为如今复杂且富有表现力的工具。这一过程，深刻地塑造了人类的思维模式，使得我们能够进行抽象思考、传递复杂信息、构建共同的文化和社会。 我们会深入研究语言的几个核心要素： 语音与音系： 声音的构成、发音的机制、音素的组合规律，如何从最基础的物理信号转变为有意义的语音单位。 形态与词法： 词语的内部结构，词缀、词根如何组合形成意义丰富的词汇，以及词语在句子中的变化规则。 句法与结构： 词语如何按照特定的规则组合成句子，句子的构成方式、成分之间的关系，以及不同句法结构所带来的意义差异。 语义与意义： 词语、句子乃至文本的意义是如何产生的？意义的层次性、语境的依赖性，以及“字面意义”与“言外之意”的区别。 语用与语境： 语言的使用场景，说话者意图的传递，以及语境在理解语言中的关键作用。我们还将讨论，语言不仅仅是信息的传递，更是情感、态度和社交互动的重要载体。 本章的重点不在于列举具体的语言学理论，而是通过宏观的视角，勾勒出语言作为人类独有能力的恢弘图景，以及它如何与人类心智协同进化的深刻关系。我们将看到，对语言本质的理解，是理解人类自身智能的关键。 第二章：信息时代的语言挑战 随着信息技术的飞速发展，我们进入了一个前所未有的信息爆炸时代。文本、语音、图像等海量信息以前所未有的速度生成和传播。在这样的背景下，如何高效地处理、理解和利用这些信息，成为了一个巨大的挑战。 本章将聚焦于信息时代所带来的语言相关的核心问题： 信息过载与过滤： 如何从海量数据中快速准确地提取出我们所需的信息，避免被无关紧ous内容淹没。 信息检索与匹配： 如何设计高效的系统，使得用户能够准确地找到他们正在寻找的信息，即便他们使用的查询词与原文不完全一致。 跨语言沟通： 随着全球化的深入，不同语言之间的沟通障碍日益凸显。如何实现无障碍的跨语言交流，打破文化与地域的隔阂。 文本的自动化处理： 文本信息量的巨大使得人工处理效率低下。如何开发工具和技术，实现文本的自动分析、分类、摘要、翻译等任务。 “噪音”的干扰： 网络信息充斥着各种“噪音”，如错别字、俚语、非正式表达、甚至恶意信息。如何让机器能够鲁棒地处理这些“噪音”，并从中提取有价值的信息。 本章将从应用和挑战的角度出发，阐述在当前技术环境下，语言处理所面临的真实问题，并为后续章节中人工智能的探索奠定背景。我们将看到，语言的复杂性在信息时代被进一步放大，亟需更强大的工具来应对。 第三章：人工智能的语言触角——从规则到统计 人工智能（AI）的崛起，为解决语言处理的难题带来了新的曙光。在本章，我们将回顾人工智能在语言领域早期探索的历程，重点关注从基于规则的方法向基于统计模型演进的关键转折。 早期的基于规则的方法： 历史上，研究者们曾尝试通过定义大量的语言规则（语法规则、语义规则等）来让计算机理解语言。我们将讨论这些方法的优缺点，以及它们为何在面对语言的复杂性和灵活性时显得力不从心。例如，句法分析器需要庞大的语法规则库，而语义规则更是难以穷尽。 统计语言模型的兴起： 统计学方法的引入，标志着语言处理迈入了新的时代。通过分析大量的语料库，模型能够学习语言的概率分布，预测下一个词的可能性，从而进行文本的生成和理解。我们将介绍一些基础的统计语言模型，如N-gram模型，以及它们如何被用于解决语音识别、机器翻译等问题。 词向量的革命： 词向量（Word Embeddings）的出现，极大地改变了我们表示词语的方式。不再将词语视为孤立的符号，而是将其映射到低维度的向量空间，使得语义相似的词语在空间中距离更近。我们将介绍Word2Vec、GloVe等经典词向量模型，以及它们如何捕捉词语之间的语义关系。 特征工程的演进： 在统计模型时代，如何有效地从原始文本中提取有用的特征（如词频、词性、语法依存关系等）至关重要。我们将简要回顾这一过程的演变，以及它如何影响模型的性能。 本章将带领读者理解人工智能在语言领域从“经验主义”到“数据驱动”的转变，为理解更先进的模型奠定基础。我们看到，数据和统计的力量，赋予了机器前所未有的语言处理能力。 第四章：深度学习与语言模型的革新 深度学习的出现，无疑是人工智能领域的一场革命，尤其在自然语言处理（NLP）方面，其影响力更是深远。本章将深入探讨深度学习模型如何彻底改变了我们处理和理解语言的方式。 神经网络的基本原理（语言视角）： 我们将简要介绍神经网络的核心概念，如层、节点、激活函数等，并着重解释它们如何在处理序列数据（如文本）时发挥作用。 循环神经网络（RNN）及其变种： RNN能够处理序列数据，通过“记忆”来捕捉上下文信息。我们将介绍RNN在文本生成、情感分析等任务中的应用，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变种如何克服了RNN的“遗忘”问题，更好地处理长序列依赖。 卷积神经网络（CNN）在文本中的应用： 虽然CNN在图像处理领域更为人熟知，但它在文本分类、短文本理解等方面也展现出强大的能力，能够有效地捕捉局部特征。 注意力机制（Attention Mechanism）： 这是深度学习在NLP领域的一项关键突破。注意力机制允许模型在处理长文本时，有选择性地关注输入序列中的重要部分，极大地提升了模型处理长距离依赖的能力，并为机器翻译等任务带来了质的飞跃。 Transformer模型的颠覆： Transformer模型，尤其是其核心的自注意力机制，彻底改变了NLP的研究范式。它摆脱了RNN的顺序依赖，能够并行处理序列，并在多项NLP任务上取得了SOTA（State-of-the-Art）的性能。我们将重点介绍Transformer的架构及其背后的原理。 预训练语言模型（PLM）的黎明： BERT、GPT系列等预训练语言模型的出现，是深度学习在NLP领域最激动人心的成就之一。通过在海量无标注文本上进行预训练，模型学习到了丰富的语言知识，然后可以通过微调（fine-tuning）快速适应各种下游任务。我们将探讨预训练模型的工作原理、训练策略以及它们如何实现“通用语言理解”。 本章将是本书的核心内容之一，它将揭示深度学习如何通过模拟人类大脑的某些学习机制，赋予机器前所未有的语言理解和生成能力。我们将看到，模型不再是僵化的规则集合，而是能够从海量数据中“学习”语言的智慧。 第五章：人工智能语言应用的广阔天地 在掌握了深度学习等先进技术后，人工智能在语言领域的应用已经渗透到我们生活的方方面面，并以前所未有的速度改变着世界。本章将聚焦于这些实际应用，展现人工智能语言能力的价值。 机器翻译的飞跃： 从早期的统计机器翻译到如今基于深度学习的神经机器翻译，语言的隔阂正在被逐渐打破。我们将讨论机器翻译在跨文化交流、国际贸易、信息获取等方面的作用。 智能助手与对话系统： Siri、Alexa、小爱同学等智能助手，以及各种客服机器人，正在成为我们生活中不可或缺的一部分。我们将探讨它们如何理解用户意图，执行指令，并进行自然流畅的对话。 文本生成与内容创作： AI不仅能理解语言，还能生成文本。从新闻报道、小说创作，到代码生成、广告文案，AI在内容创作领域的潜力正在被不断挖掘。 情感分析与舆情监控： 通过分析文本中的情感倾向，AI可以帮助企业了解客户满意度，监测品牌声誉，甚至预测社会舆情。 信息提取与知识图谱构建： AI能够从非结构化文本中提取关键信息，并构建结构化的知识图谱，为智能搜索、问答系统等提供支撑。 代码自动生成与辅助编程： AI正在学习编写代码，帮助程序员提高效率，甚至生成完整的程序。 教育与学习辅助： AI可以为学生提供个性化的学习辅导，自动批改作业，甚至生成学习材料。 本章将通过丰富的案例，展示人工智能语言能力如何解决现实世界中的问题，并为社会带来积极的变革。我们将看到，语言智能不再是实验室里的研究课题，而是触手可及的实用工具。 第六章：语言智能的边界与未来展望 尽管人工智能在语言领域取得了令人瞩目的成就，但语言的奥秘远未被完全揭示，人工智能的探索之路依然漫长。本章将审视当前人工智能语言能力的局限性，并展望未来的发展方向。 理解的深度与常识推理： 当前的AI模型在处理表面语言现象方面表现出色，但在真正理解语言背后的常识、推理和因果关系方面仍有不足。我们将讨论“世界知识”在语言理解中的重要性。 创造力与情感的表达： AI能否真正拥有创造力？它能否像人类一样，通过语言表达复杂细腻的情感？我们将探讨这些哲学层面的问题。 偏见与公平性： AI模型是从数据中学习的，如果训练数据中存在偏见，模型也可能继承这些偏见，导致不公平的结果。如何解决AI语言模型中的偏见问题，实现真正的公平性，是一个重要的挑战。 可解释性与透明度： 许多深度学习模型被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。如何在追求性能的同时，提高模型的可解释性，建立人们对AI的信任，是未来研究的重要方向。 多模态融合： 语言与视觉、听觉等信息紧密相关。未来的AI语言模型将需要更好地融合多模态信息，实现更全面、更深入的理解。 具身智能与具身语言： 将语言与具体的身体体验相结合，可能是实现真正理解和交互的关键。 伦理与社会影响： 随着AI语言能力的不断增强，其可能带来的伦理问题和社会影响也日益凸显，例如虚假信息的传播、工作岗位的替代等。我们需要提前思考并制定相应的规范。 本章将引导读者跳出技术的细节，从更宏观、更具前瞻性的视角，思考人工智能语言能力的未来走向，以及它对人类社会可能产生的深远影响。我们将看到，语言智能的探索，不仅是技术的进步，更是对人类自身智能和认知的深刻反思。 结语 《海纳百川：语言的奥秘与人工智能的探索》并非为提供一套完整的技术解决方案，而是希望通过对语言本质的追溯，对信息时代语言挑战的审视，以及对人工智能语言探索历程的回顾与展望，激发读者对语言的兴趣，对人工智能的思考。语言是人类最宝贵的财富，而人工智能则是我们探索语言奥秘、拓展认知边界的强大伙伴。愿本书能成为您在这趟旅程中，一次有益的同行。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）抱有浓厚兴趣的初学者，我一直渴望找到一本能够系统性地引导我入门的教材。在翻阅了市面上众多的相关书籍后，我被一本名为《基于深度学习的自然语言处理》的书籍深深吸引。尽管我尚未深入研读其内容，但从书籍的装帧设计、目录结构以及作者的学术背景来看，我对其充满了期待。 首先，这本书的书名就精准地抓住了我的关注点——“深度学习”与“自然语言处理”的结合。在当前AI技术飞速发展的浪潮中，深度学习无疑是推动NLP领域突破的关键技术。我一直在思考，深度学习究竟是如何被应用于理解文本、生成文本，以及进行情感分析、机器翻译等任务的？这本书的出现，让我看到了一个清晰的答案路径。我特别关注的是，作者是否能够用通俗易懂的语言，为像我这样的初学者，层层剥开深度学习在NLP中的应用原理，例如那些复杂的神经网络模型，如RNN、LSTM、Transformer等，是如何被设计和训练来处理序列数据的。如果书中能够辅以大量的图示和代码示例，那将是对我学习过程极大的助力。我迫切希望能够了解到，这些模型背后是如何捕捉语言的上下文信息、语义关联，甚至是更深层次的语言规律的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一个新领域，最关键的是找到一本能够引领你入门，并让你对未来学习方向产生清晰认识的书籍。这本《基于深度学习的自然语言处理》似乎就扮演着这样的角色。我还没有来得及细读其中的每一个字，但从它的封面到目录，再到作者的署名，我都感受到了其专业性和深度。我尤其关注的是，这本书在介绍深度学习在NLP中的应用时，是否能够做到循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的模型和技术。 我期待书中能够详细地阐述，当前主流的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等）是如何被设计来处理文本数据的，以及它们各自的优势和劣势。例如，我想了解RNN是如何通过其循环结构来处理序列信息的，而Transformer又是如何通过并行计算和自注意力机制来捕捉长距离依赖的。此外，我也很想知道，书中是否会涉及到一些经典的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等，并且会详细介绍如何利用深度学习技术来解决这些问题。如果书中能够提供一些代码实现和实验数据，那将大大增强我的学习信心和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

读一本好书，就像开启一段全新的探索旅程。我拿起这本书，感受到的是一种沉甸甸的知识分量，同时也散发着一股严谨的学术气息。虽然我还没来得及深入书中的每一个章节，但仅仅从目录的标题来看，我就能感受到作者在构建知识体系上的匠心独运。那些诸如“词嵌入模型”、“循环神经网络在文本分类中的应用”、“注意力机制的原理与实践”等章节名称，无不精准地指向了NLP核心的几个关键技术点。我尤其期待书中能够详尽阐述不同模型之间的技术演进关系，例如，从早期的基于规则的方法，到统计语言模型，再到如今占据主导地位的深度学习模型，这一脉络是如何清晰地勾勒出来的。 我设想，在阅读过程中，我能够清晰地理解，为何某种模型在特定NLP任务上表现出色，而另一种模型又存在其局限性。例如，对于机器翻译这类复杂的序列到序列的任务，Transformer模型是如何凭借其独特的自注意力机制，克服了RNN在长序列处理上的瓶颈。再者，书中是否能够提供一些实际案例，展示这些深度学习模型是如何在现实世界中解决诸如智能客服、舆情分析、文本摘要等实际问题的？如果能够提供一些实战项目，让我能够亲手搭建和训练模型，那将是理论与实践结合的最佳方式。我渴望通过这本书，能够建立起一个扎实的NLP理论基础，并具备初步的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿技术充满好奇的探索者，我在寻找一本能够帮助我理解并掌握“自然语言处理”这个迷人领域书籍时，被《基于深度学习的自然语言处理》吸引。尽管我尚未有机会深入书中，但其标题本身就充满了吸引力，预示着一次关于人工智能核心技术融合的精彩旅程。我一直在思考，如今深度学习在各个领域都取得了令人瞩目的成就，那么它又是如何被巧妙地应用在处理人类语言这种极其复杂和微妙的媒介上的呢？ 我特别期待书中能够为我揭示，那些看似神秘的神经网络模型，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），是如何被设计来克服传统模型在处理长文本时遇到的“遗忘”问题的。同时，我对于Transformer模型及其引以为傲的“注意力机制”也充满了好奇，想知道它是如何从根本上改变了NLP任务的处理方式。此外，我希望能在这本书中找到关于如何将这些模型应用于实际NLP问题的清晰指导，比如如何构建一个能够准确理解用户意图的聊天机器人，或者如何开发一个能够进行高质量机器翻译的系统。如果书中能够提供一些精心设计的案例研究，让我能够看到理论知识是如何转化为实际应用的，那将是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《基于深度学习的自然语言处理》，我 immediately 被其精心设计的排版所吸引。每一页都仿佛经过了细致的雕琢，文字疏密得当，图表清晰明了，读来让人心旷神怡。虽然我尚未开始系统性地阅读，但仅从其整体的呈现方式，我就能预感到这本书的价值所在。我了解到，NLP领域的发展日新月异，而深度学习更是扮演着至关重要的角色。我一直在寻找一本能够权威且深入地介绍深度学习如何在NLP领域发挥作用的书籍。 我猜测，这本书一定在深度学习的基础理论上有所铺垫，但更重要的是，它应该会着重讲解如何将这些理论应用于处理自然语言的复杂性。例如，我很好奇书中会如何解释词向量是如何捕捉词语之间语义和句法关系的，以及不同的词嵌入模型（如Word2Vec, GloVe, FastText）在捕捉这些信息时有何异同。此外，对于像Transformer这样划时代的模型，我期望书中能够详细拆解其核心的自注意力机制，以及它如何改变了NLP任务的范式。我希望能在这个过程中，不仅学习到“是什么”，更能理解“为什么”，从而形成自己对NLP技术的深刻认识。

评分☆☆☆☆☆

不错，物流快，东西好，值得买！

评分☆☆☆☆☆

很好，不错，很好的东西，呵呵呵呵

评分☆☆☆☆☆

一般般。入门而已，大失所望，给三颗星吧

评分☆☆☆☆☆

好

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挺好的，京东物流就是快

评分☆☆☆☆☆

这本很不错，nlp学术牛人翻译

评分☆☆☆☆☆

正品 书质量不错 值得拥有

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翻译挺快.. 看着挺好..............

评分☆☆☆☆☆

一般般。入门而已，大失所望，给三颗星吧