引文分析学知识图谱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:梁永霞

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2012-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787561163108

丛书系列:知识计量与知识图谱丛书

图书标签:

• 知识图谱
• 科学计量
• 死
• 引文分析学知识图谱
• 引文
• 复杂网络
• 引文分析
• 知识图谱
• 信息科学
• 图书情报
• 学术研究
• 数据挖掘
• 可视化
• 网络分析
• 情报学
• 文献计量学

深度学习在自然语言处理中的应用：从基础理论到前沿实践 图书简介 本书系统而深入地探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，旨在为读者提供从理论基础到前沿实践的全面知识体系。随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升，深度学习已成为推动NLP技术取得突破性进展的核心驱动力。本书不仅梳理了深度学习在文本理解、信息抽取、机器翻译、对话系统等经典任务中的最新进展，更着重剖析了支撑这些应用的核心模型结构、训练范式及工程化部署的挑战与解决方案。 全书内容组织严谨，逻辑清晰，既面向希望系统学习深度学习NLP技术的初学者，也为资深研究人员和工程师提供了深入参考的价值。 第一部分：深度学习与自然语言处理的基石 本部分奠定读者理解后续复杂模型的基础。首先，我们从NLP的基本任务和挑战入手，概述了传统方法的局限性，并引出深度学习作为解决范式的必要性。 1. 词向量表示的演进： 详细解析了从早期的基于统计的词频模型（如TF-IDF）到分布式表示（Word2Vec、GloVe）的跨越。重点讨论了词向量如何捕捉语义和句法信息，以及固定维度向量在处理复杂语境时的固有缺陷。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 深入剖析了RNN的基本结构，解释了梯度消失与爆炸问题的成因。随后，本书重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计精妙之处，特别是它们如何通过精心设计的“门控机制”有效地捕捉长距离依赖关系，这在处理长文本和复杂句式时至关重要。 3. 序列到序列（Seq2Seq）模型框架： 这是许多生成式任务（如机器翻译、文本摘要）的基石。本章详述了编码器-解码器架构，并引入了注意力机制（Attention Mechanism）的概念。注意力机制的引入极大地提升了模型在生成长序列时的性能，使得模型能够“聚焦”于输入序列中最相关的部分，实现了更精准的上下文建模。 第二部分：Transformer架构的革命与模型预训练范式 Transformer模型的横空出世彻底改变了NLP的研究格局。本部分将深度聚焦于这一里程碑式的架构，并探讨其催生的预训练模型浪潮。 1. Transformer的内部机制： 详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括如何通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵来实现高效的并行化建模。同时，对比了Transformer与RNN在处理序列依赖方面的根本差异，解释了其在速度和性能上的巨大优势。 2. 预训练模型的兴起与BERT家族： 本章是本书的核心之一。我们深入探讨了“预训练-微调”范式的核心思想。重点解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务实现对上下文的双向深度理解。此外，还对比了RoBERTa、ALBERT等BERT的优化版本，分析了它们在训练策略和模型效率上的改进。 3. 生成式预训练模型（GPT系列）： 阐述了仅使用解码器结构的自回归模型（如GPT系列）在文本生成任务中的优势。讨论了GPT模型如何通过超大规模数据和模型参数实现惊人的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力，标志着NLP从特定任务的“微调”向更通用的“提示工程”转变。 第三部分：深度学习在核心NLP任务中的前沿实践 本部分将理论模型应用于具体的应用场景，展示了当前最先进的技术水平。 1. 信息抽取与知识图谱构建的融合： 讨论如何利用预训练模型的强大语义理解能力，进行命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）。特别关注如何将抽取出的结构化信息映射并整合到知识图谱中，包括知识图谱的自动补全和推理。 2. 神经机器翻译（NMT）的优化： 深入分析了基于Transformer的神经机器翻译系统。涵盖了低资源语言对的翻译挑战、领域适应性（Domain Adaptation）技术，以及如何利用强化学习等方法进一步优化翻译的流畅度和忠实度。 3. 问答系统与阅读理解： 探讨了抽取式问答（如SQuAD任务）和生成式问答系统的实现细节。重点分析了多跳阅读理解（Multi-hop QA）模型如何整合来自不同文档的信息来构建复杂答案。 4. 文本摘要与生成： 区分了抽取式和生成式摘要的优劣。对于生成式摘要，详细讨论了覆盖率（Coverage）机制、防止重复生成以及如何使用人类偏好反馈（RLHF，人类反馈的强化学习）来对齐生成内容与用户意图的最新技术。 第四部分：模型的可解释性、效率与伦理挑战 随着模型规模的爆炸式增长，理解模型的工作原理、提升其工程效率以及应对其潜在的社会影响变得日益重要。 1. 模型可解释性（XAI）： 介绍了多种后hoc（事后）和内在（Intrinsic）的可解释性方法，例如梯度可视化、注意力权重分析以及LIME/SHAP等局部解释工具，以揭示深度学习模型决策背后的依据。 2. 模型压缩与高效部署： 针对大型语言模型（LLMs）的巨大计算需求，系统性地介绍了模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、剪枝（Pruning）等技术。讨论了如何在保证性能的同时，将大模型部署到资源受限的边缘设备或实时服务环境中。 3. 偏见、公平性与安全性： 深入探讨了预训练数据中固有的社会偏见如何被模型继承和放大。分析了检测和减轻语言模型偏见的策略，包括数据集去偏、模型后处理技术，以及如何防范模型生成有害或虚假信息（对抗性攻击）。 本书内容涵盖了当前NLP领域最前沿、最核心的技术栈，通过大量的代码示例和案例分析，确保读者不仅能理解理论，更能动手实践，最终掌握利用深度学习解决复杂自然语言问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我们面临的困境是 ：“科学引文已经形成了一个超大规模的网络 ，提供知识的同时 也知道了一个知识沼泽，用户很难直接获取需要的文献。。。单篇论文的作用在网络中逐步淡化。。。这是作者的理解，但我觉得这恰恰是值得利用的机会，有时候看一片论文通过引文往往会有意想...

评分☆☆☆☆☆

我们面临的困境是 ：“科学引文已经形成了一个超大规模的网络 ，提供知识的同时 也知道了一个知识沼泽，用户很难直接获取需要的文献。。。单篇论文的作用在网络中逐步淡化。。。这是作者的理解，但我觉得这恰恰是值得利用的机会，有时候看一片论文通过引文往往会有意想...

评分☆☆☆☆☆

我们面临的困境是 ：“科学引文已经形成了一个超大规模的网络 ，提供知识的同时 也知道了一个知识沼泽，用户很难直接获取需要的文献。。。单篇论文的作用在网络中逐步淡化。。。这是作者的理解，但我觉得这恰恰是值得利用的机会，有时候看一片论文通过引文往往会有意想...

评分☆☆☆☆☆

我们面临的困境是 ：“科学引文已经形成了一个超大规模的网络 ，提供知识的同时 也知道了一个知识沼泽，用户很难直接获取需要的文献。。。单篇论文的作用在网络中逐步淡化。。。这是作者的理解，但我觉得这恰恰是值得利用的机会，有时候看一片论文通过引文往往会有意想...

评分☆☆☆☆☆

我们面临的困境是 ：“科学引文已经形成了一个超大规模的网络 ，提供知识的同时 也知道了一个知识沼泽，用户很难直接获取需要的文献。。。单篇论文的作用在网络中逐步淡化。。。这是作者的理解，但我觉得这恰恰是值得利用的机会，有时候看一片论文通过引文往往会有意想...

评分☆☆☆☆☆

这本书的“引文分析学”和“知识图谱”的结合，让我对如何“理解”学术研究有了新的定义。我希望这本书能教会我如何通过分析引文关系来理解学术思想的传承与创新，如何通过知识图谱来可视化和探索复杂的学术知识体系。这不仅仅是关于数据分析的技术，更是关于如何通过这些技术来深化对知识本身的理解。我期待这本书能够提供一种全新的视角，帮助我以更系统、更深入的方式来认识和参与学术研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我思考，引文分析与知识图谱的结合，是否能帮助我们“看见”那些隐藏在学术成果背后的“知识的骨架”？我希望这本书能够详细阐述如何构建一个能够反映学术知识生成、传播、演变过程的知识图谱。这可能涉及到对文献的结构化处理，对学者、机构、研究主题的实体识别，以及对它们之间复杂关系的建模。我期待书中能够提供具体的构建步骤和技术方法，并且能够通过生动的图谱示例，展示如何通过对这个“知识骨架”的分析，来揭示学术研究的内在逻辑和发展规律。这种“看得见的知识”，相信能帮助我们更直观、更深刻地理解学术世界的运行机制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“知识图谱”部分，让我联想到“人工智能”和“大数据”等前沿技术在学术研究中的应用。引文分析学与知识图谱的结合，是否意味着在自动化处理海量学术文献、挖掘深层知识关联方面，这本书将提供全新的思路和方法？我期待这本书能探讨如何利用机器学习、自然语言处理等技术来构建和优化引文分析的知识图谱，例如如何自动识别论文的贡献、研究主题的演变，以及学者之间的潜在合作关系。如果这本书能够提供关于这些技术在引文分析中应用的实例，并展示其如何提升分析的效率和准确性，那将是极具价值的。我希望它能带领我理解如何将这些前沿技术的力量，转化为对学术研究更深入、更精细的洞察，从而更好地理解和推动知识的进步。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“引文分析”在科研评价和影响力评估中的作用感到好奇。这本书是否会深入探讨引文指标的各种维度，以及如何构建更全面、更可靠的学术影响力评估体系？我希望它能对传统的引文指标（如被引次数、H指数等）进行批判性梳理，并介绍如何利用知识图谱技术来构建更具多维度、多视角的影响力评估模型。例如，考虑引文的质量、引文的上下文、引用者与被引用者之间的关系等因素。如果这本书能够提供一种新的、更科学的评价框架，能够帮助我们更准确地识别和衡量学术贡献，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

“知识图谱”这个概念的加入，让我对这本书的深度和广度有了更高的期待。引文分析如果能与知识图谱技术相结合，其展现的学术图景将是何等宏伟而清晰！我设想，这本书或许会带领读者从二维的引用列表，跃升到三维的、动态的知识网络空间。在那里，每一篇论文、每一个学者、每一个研究主题都可以被定位，它们之间的关系通过引文链接清晰呈现，甚至可以追溯知识的源头，洞察思想的传播路径。这种以图谱化方式呈现的学术分析，相信能够极大地提升我们对复杂学术体系的理解效率。我希望这本书能详细阐述如何构建这样的知识图谱，包括数据采集、构建模型、以及图谱的查询与分析等技术细节，同时也能探讨如何利用这些图谱来解决实际的学术问题，例如指导科研选题、评估研究影响力等，从而将理论研究与实际应用紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解一个研究领域，最重要的方式之一就是通过其学术文献的引用关系来梳理。谁引用了谁，为什么引用，又被谁引用，这些信息构成了学术思想传播的脉络。这本书的“引文分析学”部分，如果能提供一套系统性的方法论，指导我如何从海量文献中识别出核心概念、关键理论和重要学者的贡献，那将是极大的帮助。我希望它能讲解如何利用引文网络图来可视化学术领域的结构，如何识别出“核心论文”和“关键节点”，以及如何通过分析引用路径来理解知识的流动和演变。这种从宏观到微观的分析能力，对于我把握一个新研究领域、定位自身研究方向至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对学术发展史抱有浓厚兴趣的研究者，我对这本书能否揭示引文分析的发展历程以及它在学术评估体系中的演变作用非常好奇。引文分析作为一种度量学术影响力的手段，其出现和发展必然伴随着学术界对客观评估标准的探索和争议。这本书是否会追溯引文分析的起源，介绍其在不同时期扮演的角色，以及如何从最初的简单计数演变为如今复杂的网络分析和知识图谱构建？我希望它能深入探讨引文分析在学术评价、学科评估、科研项目评审等方面的实际应用，并分析其优点和局限性。了解这些历史和背景，有助于我更批判性地看待引文分析本身，也能更深刻地理解它对学术界产生的真实影响，从而更好地运用这项工具，避免其可能带来的误导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望在学术领域有所建树的读者，我非常关注“知识图谱”如何为我的研究提供支持。这本书的书名让我期待，它能够教我如何利用知识图谱工具，来辅助科研选题、发现潜在的合作伙伴、甚至预测未来研究的热点方向。我希望它能提供一些实际操作的案例，展示如何通过构建和分析与我研究领域相关的知识图谱，来获得更深入的洞察，从而做出更明智的科研决策。这种工具化的知识，能够极大地提高我的研究效率和创新能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简约的线条勾勒出知识网络的意象，让人一眼就能感受到它与“引文分析”和“知识图谱”这两个主题紧密相连。我一直对如何通过引用关系来理解学术研究的脉络和知识的演进非常感兴趣，而“引文分析学”这个词汇本身就带着一种探索未知、拨开迷雾的神秘感。这本书的出现，无疑为我打开了一个全新的视角。虽然我还没有深入阅读，但仅从书名和设计上，我就能预感到这本书将是一次深入学术殿堂的奇妙旅程，它承诺将复杂的引文数据转化为易于理解的知识结构，这本身就是一项充满挑战又极其有价值的工作。我期待它能够帮助我理解那些隐藏在学术论文字里行间的深层联系，揭示研究领域的演变轨迹，甚至预测未来的学术趋势。这本书对我这样一个希望在浩瀚学术海洋中找到清晰航向的读者来说，就像一座灯塔，指引着我探索引文分析的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我尤其关注这本书在实践层面的应用。在我看来，引文分析不仅仅是学术研究的工具，更是一种洞察学术生态、理解学科发展的重要方法。很多时候，我们会被海量的文献淹没，难以抓住核心的研究脉络。如果这本书能够提供一套行之有效的方法论，能够指导我如何系统地从引文关系中提炼出关键信息，识别出领域内的 seminal works，找到具有影响力的学者和研究方向，那将是极其宝贵的。我希望它不仅仅停留在理论层面，而是能给出具体的案例分析，展示如何构建和解读引文网络，如何利用知识图谱的可视化来呈现复杂的学术关系。在我日常的科研工作中，能够高效地定位研究热点、评估研究质量、发现潜在合作者，这些都是我非常渴求的技能，而这本书的书名似乎预示着它能够在这几个方面给予我重要的启示和指导，让我能够更敏锐地捕捉到学术界的前沿动态。

评分☆☆☆☆☆

netdraw and citespace

评分☆☆☆☆☆

netdraw and citespace

评分☆☆☆☆☆

netdraw and citespace

评分☆☆☆☆☆

netdraw and citespace

评分☆☆☆☆☆

netdraw and citespace