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出版者:憲業

作者:李立群

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20050111

价格:NT$ 390

装帧:

isbn号码:9789867330086

丛书系列:

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• 销售技巧
• 销售培训
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• 职场技能
• 商务谈判

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的图书简介，内容详实，旨在吸引对前沿技术感兴趣的专业读者和研究人员： --- 书籍名称：《深度语义解析：面向复杂场景的神经网络模型与实践》 简介： 在信息爆炸的时代，如何从海量的非结构化文本数据中精准、高效地提取深层语义和知识，已成为驱动人工智能领域前进的核心挑战。本书《深度语义解析：面向复杂场景的神经网络模型与实践》并非停留在基础的词袋模型或传统的统计方法层面，而是聚焦于当前最尖端、最具突破性的深度学习范式在自然语言理解（NLU）和生成（NLG）中的实际应用与理论构建。 本书的编写团队由资深的计算语言学家、资深机器学习工程师以及多位在顶级会议上发表过重要论文的研究人员组成，旨在提供一本既有深厚理论基础，又极度贴合工业界复杂需求的实践指南。我们认为，真正的语义理解，必须超越表层句法结构，捕捉到文本背后的意图、上下文依赖和潜在知识图谱关系。 全书共分为六个主要部分，层层递进，系统性地梳理了从基础架构到前沿模型迭代的完整路径： --- 第一部分：神经语言模型的基石与演进（The Foundations） 本部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们不会重复介绍循环神经网络（RNN）的基础结构，而是直接切入长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在高序列依赖问题上的优化，重点分析其在处理长篇幅文档时的局限性，为后续引入注意力机制埋下伏笔。 随后，我们将详细剖析词嵌入（Word Embeddings）的深度优化，对比传统的Word2Vec/GloVe与基于上下文动态生成的嵌入技术（如ELMo的半监督学习框架）。本部分的高潮在于对Transformer架构的全面解构。我们将深入讲解自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现对不同特征维度的并行捕获。我们还会讨论位置编码（Positional Encoding）在捕捉序列顺序信息中的关键作用，并对比绝对位置编码、相对位置编码以及旋转位置编码（RoPE）的性能差异。 第二部分：预训练语言模型（PLMs）的范式革命 本章是全书的重点之一。我们将详尽阐述现代NLP的基石——预训练语言模型（PLMs）的训练范式。从BERT的双向训练目标（Masked Language Modeling, MLM）到GPT的自回归生成任务（Causal Language Modeling, CLM），我们不仅展示了它们如何通过大规模无监督语料学习通用的语言表示，更关键的是，分析了它们在模型规模、训练数据质量和计算效率之间的权衡。 对于工业应用者，我们提供了关于知识蒸馏（Knowledge Distillation）的实战案例，如何将庞大的教师模型（如BERT-Large）的知识高效地迁移到轻量级的学生模型（如DistilBERT或TinyBERT）中，以满足边缘设备或低延迟服务的需求。此外，本部分还将探讨如何通过Adapter Tuning或Prefix-Tuning等参数高效微调（PEFT）技术，在不改变核心模型权重的前提下，实现对特定下游任务的快速适应。 第三部分：高级语义理解与推理 本部分深入探讨超越简单分类和命名实体识别（NER）的复杂任务。 1. 关系抽取与事件抽取： 重点分析基于图神经网络（GNN）增强的序列模型，如何有效地识别句子中实体间的复杂关系（如“作者-出版地”、“产品-缺陷报告”）。我们将引入联合抽取框架，解决关系抽取和实体识别之间的相互依赖性问题。 2. 自然语言推理（NLI）与常识推理： 探讨如何训练模型去理解蕴含（Entailment）、矛盾（Contradiction）和中立（Neutral）这三类逻辑关系。我们将引入思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程方法，展示如何引导大型模型进行逐步推理，以解决需要多步骤逻辑推导的复杂常识问题。 3. 指代消解与篇章级理解： 解决跨句子、跨段落的指代问题。本书将展示如何构建基于图结构的编码器来维护篇章级的上下文一致性，这是实现真正“阅读理解”的关键。 第四部分：面向生成任务的控制与优化 从理解到生成，模型的挑战性陡然增加。本部分专注于如何让模型生成准确、流畅且受控的文本。 我们将详细分析束搜索（Beam Search）的局限性以及Top-K/Nucleus Sampling在提高生成多样性方面的应用。对于需要特定信息约束的生成任务（如摘要、问答系统），我们引入了约束解码（Constrained Decoding）技术，例如如何强制模型在摘要中包含关键短语，或在代码生成中遵循特定的语法规则。 摘要生成部分将聚焦于抽取式和生成式摘要的融合模型，特别是如何使用注意力机制来平衡忠实度（Fidelity）与流畅性（Fluency）。 第五部分：多模态与跨语言的语义桥接 现代AI已不再局限于单一文本模态。本部分将带领读者探索如何构建统一的语义空间来处理多模态输入。 我们将讲解CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）的思想，即如何通过对比学习将文本描述和图像特征对齐到同一个嵌入空间，从而实现零样本图像分类。 在跨语言NLP方面，我们重点分析多语言BERT（mBERT）和XLM-R的工作原理，讨论无监督机器翻译（Unsupervised MT）背后的对齐技术，并探讨在低资源语言环境下，如何利用零样本迁移学习来构建高效的跨语言理解系统。 第六部分：模型评估、鲁棒性与伦理考量 一个强大的模型必须是可信赖的。本章聚焦于生产环境中的关键问题。 1. 评估指标的局限与超越： 除了传统的BLEU、ROUGE，我们将深入探讨如何使用基于模型（Model-based Metrics）的评估方法，如BERTScore，来更准确地衡量语义相似性。 2. 模型鲁棒性与对抗攻击： 我们将模拟常见的对抗攻击（如同义词替换、轻微扰动），并介绍防御策略，如对抗训练（Adversarial Training），以提高模型在真实、带有噪声的数据中的稳定性。 3. 偏见、公平性与可解释性（XAI）： 深度学习模型容易继承训练数据中的社会偏见。本书提供了一套系统的工具和方法论，用于检测和减轻性别、种族等方面的偏见。同时，我们将介绍如LIME和SHAP在解释复杂Transformer决策过程中的应用，揭示“黑箱”模型的内在工作机制。 --- 目标读者： 本书适合具有一定Python编程基础和线性代数、概率论基础的研究生、博士生、数据科学家、以及希望深入理解和应用前沿NLP技术的软件工程师。本书的每一个理论部分都配有清晰的公式推导和关键代码片段（主要使用PyTorch框架），确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化面向复杂、高维度语义任务的深度学习模型，并在实际工业或学术研究中走在技术前沿。

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这本书的排版和语言风格，给我一种非常“老派的严谨感”，像是一本被珍藏了很久的行业内部培训手册，没有花哨的图表，全是干货。它对“跨部门协作”在销售成功中的作用进行了深入探讨，这一点是很多纯粹的“对外推销技巧”书籍所忽略的。作者认为，一个优秀的销售人员必须是公司内部流程的“润滑剂”和“协调者”，特别是如何与技术支持、法务和财务部门有效沟通，以确保客户承诺的顺利兑现。书中提供了一个详细的“内部SLA（服务水平协议）建立指南”，教销售如何为自己的承诺争取到公司内部资源的支持，避免在临近签约时因为内部扯皮而功亏一篑。我曾因此书中建议，主动组织了一次针对高价值客户的“跨职能对接会议”，将客户的担忧和需求直接同步给我们的项目实施团队，这极大地增强了客户对我们“一站式解决能力”的信心。这种从宏观组织架构层面赋能销售的视角，让我意识到，销售的技巧不仅仅是与客户打交道，更是要“管理好公司内部的预期”。这无疑为我的职业视野拓宽了一个全新的维度。

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我是一名入行不久的新人，拿到这本《营业部门推销技巧》的时候，说实话，心里是有点打鼓的，担心里面全是那些陈词滥调或者太高深的理论我消化不了。然而，这本书给我的感觉，就像是找到了一位经验丰富到近乎残忍的前辈，坐在你身边，手把手教你如何在真实的商场战场上生存下来。它最大的亮点在于其对“异议处理”的解构，完全颠覆了我过去那种“硬碰硬”的思维定势。书中用一个“三明治回旋术”的框架，系统性地拆解了客户最常见的五种抗拒类型，从“价格太贵”到“我们现在不需要”，每一种都配上了至少两种即时生效的应对话术模板，并且详细解释了为什么这个模板有效——是基于情感、逻辑还是稀缺性。我特别喜欢它对“沉默”的解读，它把沉默描绘成一种强大的、需要被精确掌握的工具，而不是需要被迅速填补的真空地带。我试着在谈判中刻意使用了一次停顿，观察客户的反应，那次经历让我对“掌控谈话节奏”有了全新的认识。对于像我这样还在摸索阶段的人来说，这本书的实用性和操作性，远远超过了市面上那些光说不华丽的畅销书。它教会我的不是如何漂亮地说话，而是如何在关键时刻，说出最正确的话。

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这本书简直是为我们销售团队量身定做的，我花了三天时间才勉强把它读完，因为它里面的内容密度实在太高了。首先，作者对“销售心理学”的剖析达到了一个令人震惊的深度。他不仅仅停留在“同理心”这种老生常谈的层面，而是深入到了客户决策背后的非理性驱动因素，特别是关于“损失厌恶”和“现状偏差”的运用，简直是教科书级别的阐述。我印象最深的是关于“锚定效应”在首次报价环节中的实战技巧，书中提供了一套非常细致的步骤，教你如何巧妙地设定一个高价值的初始参考点，让后续的讨论自然而然地向一个对自己更有利的区间靠拢。更妙的是，他没有提供那种空洞的理论，而是紧接着就是针对不同行业——比如高科技B2B和快速消费品——的案例分析，这让我们可以立刻将理论转化为可操作的行动指南。我尝试在上周的一次关键客户会议中运用了其中的“负面确认提问法”，效果立竿见影，客户的防御性瞬间降低了不少，交流的效率和深度都有了质的飞跃。这本书的结构设计也非常人性化，每一章的末尾都有一个“反思日志”的环节，逼迫读者停下来，结合自己的实际工作进行审视和调整，而不是囫囵吞枣地读完。对于任何想要从“推销员”升级为“价值顾问”的专业人士来说，这本书绝对是不可多得的内功心法。

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坦白讲，我过去对市面上很多所谓的“销售技巧”书籍都持保留态度，总觉得它们要么过于侧重于“形象包装”，要么就是把复杂的商业环境过度简化了。但是，这本书在“建立信任和长期关系”这一环节的处理上，展现出一种罕见的成熟和远见。作者非常强调“超越产品本身”的价值传递。他用了相当大的篇幅来讨论如何通过“行业洞察报告”和“预见性问题”来展示你对客户业务的深度理解，这种“未卜先知”的能力，才是真正能让客户愿意敞开心扉的关键。我尤其欣赏作者对“失败案例复盘”的坦诚。书中收录了好几个作者自己曾经搞砸的推销案例，他没有美化过程，而是极其细致地分析了当时自己是在哪个环节“过度推销”或“信息不对称”导致功亏一篑。这种近乎自揭短板的做法，反而极大地增强了全书的说服力，让我觉得这不是一本“成功学”的宣传册，而是一本血淋淋的“实战经验总结”。读完之后，我最大的改变是开始有意识地减少对产品特性的直接描述，转而花更多时间去倾听和确认客户的“隐性痛点”，这使得我的销售周期虽然略有延长，但成交后的客户满意度和复购率明显提升了一个档次。

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我对这本书的整体评价是：这是一部关于“提问的艺术”的深度著作，而不仅仅是“说服的技巧”。作者花了极大的篇幅来阐述如何通过结构化的提问，引导客户自己“发现”出他们需要你的产品或服务的迫切性，这是一种更高阶的“教练式销售”。他系统地介绍了几种提问模型，比如SPIN（虽然不是原创，但结合销售场景的应用是最细致的），以及一种我称之为“渐进式假设提问法”。这种方法要求销售人员先通过一系列低风险的小问题，逐步降低客户的心理防线，直到最后抛出一个关于“如果问题得到解决，你的业务会如何提升”的宏大愿景问题。阅读过程中，我发现自己过去习惯于“陈述”多于“倾听”，而这本书强迫我进行了一个痛苦但必要的“反向训练”。它教会我，在很多情况下，最好的推销就是克制住自己想说话的冲动，让客户在你的引导下，自己完成说服自己的过程。书中关于如何识别“决策者链条”和“非正式影响力人物”的章节也极其精辟，帮助我不再把时间浪费在那些没有最终拍板权的人身上。总而言之，这本书是销售技巧领域的集大成者，它重申了专业主义的价值，即通过深度的理解和精确的引导，来实现双方共赢的交易。

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