具体描述
英语会话需要流畅的英语句子，而英语语句的筋骨就要属英语句型了，因此编者选举多种常用英语句型展示给广大读者，以激活流畅英语会话。
本书精心共分67个单元，收录218个句型。涉及日常生活和社交生活多方面。使你能够在不同的语言环境中找到恰当的、现成的英语句型来表达你的思想感情。每个句型有两个会话，使读者在交流中掌握这个句型，增加了内容的系统性和学习的趣味性。“句型智囊”是对每个句型进行分析，主要讲解该功能和该场合的语言使用环境，使读者对每个句型能有更深刻的认识。一种想法可以用多咱方法来表达。
相信本书能为你提供一种新的感觉，可以有效地学到真正实用的英语表达方式。
《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》 书籍简介 在信息爆炸的时代，如何有效挖掘、理解和利用海量文本数据，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。本书《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》，旨在为读者构建一个全面、深入且高度实用的知识体系，涵盖自然语言处理（NLP）领域的基石理论、前沿模型以及关键应用场景。它不仅仅是一本理论教材，更是一本指导工程师和研究人员将复杂模型落地为高效解决方案的实战手册。 第一部分：NLP与深度学习的基础重塑 本部分将读者从传统NLP方法的局限性中引出，系统性地介绍深度学习如何彻底革新了语言信息的处理范式。 第一章：语言学的基石与统计模型的演变 首先，我们将回顾语言学中关于句法、语义和语用学的核心概念，为后续的数学模型打下坚实的理论基础。随后，深入探讨从N-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）到条件随机场（CRF）等传统统计模型的运作原理、优势与瓶颈。重点剖析这些模型在处理长期依赖关系和复杂上下文时的内在不足，从而引出转向神经网络的必然性。 第二章：深度学习核心架构解析 本章聚焦于构建现代NLP系统的核心“积木”——深度学习网络。我们将详细解析： 1. 多层感知机（MLP）：作为理解神经网络基础的起点，讨论激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对梯度传播的影响。 2. 卷积神经网络（CNN）在文本中的应用：虽然CNN以图像处理闻名，但其在文本特征提取，特别是短语和局部模式识别上的独特优势将被充分展示，包括一维卷积核的设计和池化策略。 3. 循环神经网络（RNN）的结构与挑战：深入剖析RNN如何处理序列数据，并着重探讨其在处理长序列时遇到的梯度消失与爆炸问题。 第三章：解决序列依赖性的关键：LSTM与GRU 本章是理解现代序列建模的关键。我们将以极其细致的步骤，拆解长短期记忆网络（LSTM）的“门控”机制（输入门、遗忘门、输出门）和门控循环单元（GRU）的简化结构。通过数学推导和直观的流程图，阐明这些结构如何有效地控制信息流，从而实现对长期上下文的精确记忆和遗忘。 第二部分：词汇表示与语义编码的革命 现代NLP的成功在很大程度上依赖于如何将离散的词汇转化为连续、稠密的向量表示。 第四章：词嵌入的黎明：Word2Vec与GloVe 本章详细介绍两种里程碑式的词向量模型： 1. Word2Vec（CBOW与Skip-gram）：深入分析这两种模型的训练目标函数、负采样（Negative Sampling）和分层Softmax在提升训练效率中的作用。讨论词向量空间中著名的“类比推理”现象（如“国王-男人+女人=王后”）。 2. GloVe（Global Vectors for Word Representation）：探讨其如何结合全局矩阵分解的思想与局部上下文预测，提供一种不同的、基于共现矩阵的向量化视角。 第五章：上下文感知的动态词向量 静态词向量（如Word2Vec）无法解决一词多义（Polysemy）的问题。本章转向动态嵌入模型： 1. ELMo (Embeddings from Language Models)：解析其基于双向LSTM，利用任务无关的预训练模型来生成上下文相关的词向量的方法论。 2. 语境化嵌入的价值：通过实例对比展示动态嵌入如何准确区分“苹果（水果）”和“苹果（公司）”的向量表示。 第三部分：Transformer架构的统治地位 本部分将全面解析当前NLP领域的主导力量——Transformer及其衍生模型。 第六章：Attention Is All You Need：自注意力机制 Transformer模型的基石是自注意力（Self-Attention）机制。本章将： 1. 解析缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：详细解释Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩阵的计算过程，以及“缩放”操作的数学意义（防止内积过大导致梯度不稳定）。 2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：说明如何通过并行计算多个注意力子空间来捕获不同类型的依赖关系，增强模型的表达能力。 第七章：Transformer的Encoder-Decoder结构 完整地构建Transformer模型，包括：位置编码（Positional Encoding）如何向模型注入序列顺序信息；Encoder堆栈（包含自注意力和前馈网络）和Decoder堆栈（包含自注意力和交叉注意力）的交互机制。重点分析交叉注意力如何将目标序列的生成与源序列的编码信息有效地联系起来。 第八章：预训练语言模型的范式转移：BERT与GPT 本章深入探讨如何利用海量无标签数据预训练大型语言模型，并将其应用于下游任务（微调）。 1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：详述其两大创新预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），以及BERT在理解双向上下文方面的强大能力。 2. GPT (Generative Pre-trained Transformer)：分析其仅使用自回归（Autoregressive）方式进行单向训练的特点，及其在文本生成任务中的核心地位。 第四部分：核心应用与前沿技术实践 本部分将理论模型转化为解决实际问题的工具。 第九章：序列到序列（Seq2Seq）模型的进阶应用 超越基础的机器翻译，探索Seq2Seq框架在更复杂任务中的应用，如： 1. 文本摘要生成：对比抽取式摘要和生成式摘要的模型设计，以及如何使用束搜索（Beam Search）优化生成文本的质量。 2. 对话系统：构建基于检索和基于生成的对话模型，并探讨在训练中引入多样性惩罚（Diversity Penalty）的方法。 第十章：信息抽取与知识图谱构建 NLP在结构化信息提取方面的能力： 1. 命名实体识别（NER）：如何使用Bi-LSTM-CRF或基于Transformer的序列标注模型实现高精度实体边界和类型识别。 2. 关系抽取（Relation Extraction）：从非结构化文本中识别实体间的语义联系，以及如何将这些信息转化为知识图谱的边。 第十一章：大型语言模型的微调与高效部署 随着模型规模的增大，如何高效地进行微调和部署成为关键。 1. 参数高效微调（PEFT）：详细介绍如LoRA（Low-Rank Adaptation）等技术，阐述它们如何在不牺牲性能的前提下，大幅减少GPU内存占用和训练时间。 2. 模型量化与剪枝：探讨将模型从FP32/FP16精度转换为INT8甚至INT4的方法，以及如何利用知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大型“教师模型”的知识迁移到小型“学生模型”中，以实现边缘设备部署。 结语 本书的最终目标是培养读者将理论洞察力转化为工程实践的能力。通过对核心算法的深入剖析和对前沿技术路线的系统梳理，读者将能够站在当前NLP研究和应用的最前沿，独立设计、训练并优化下一代智能语言处理系统。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有