Natural Language Processing with PyTorch pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- NLP
- Python
- pytorch
- nlp
- CS
- 计算机
- 编程
- 算法
- PyTorch
- 自然语言处理
- NLP
- 深度学习
- 机器学习
- Python
- 文本分析
- Transformer
- 模型
- PyTorch教程
具体描述
Natural Language Processing (NLP) provides boundless opportunities for solving problems in artificial intelligence, making products such as Amazon Alexa and Google Translate possible. If you’re a developer or data scientist new to NLP and deep learning, this practical guide shows you how to apply these methods using PyTorch, a Python-based deep learning library.
Authors Delip Rao and Brian McMahon provide you with a solid grounding in NLP and deep learning algorithms and demonstrate how to use PyTorch to build applications involving rich representations of text specific to the problems you face. Each chapter includes several code examples and illustrations.
Explore computational graphs and the supervised learning paradigm
Master the basics of the PyTorch optimized tensor manipulation library
Get an overview of traditional NLP concepts and methods
Learn the basic ideas involved in building neural networks
Use embeddings to represent words, sentences, documents, and other features
Explore sequence prediction and generate sequence-to-sequence models
Learn design patterns for building production NLP systems
作者简介
Delip Rao is the founder of Joostware, a San Francisco based consulting company specializing in machine learning and natural language processing research. At Joostware, he has worked closely with customers from Fortune 500 and other companies to help leaders understand what it means to bring AI to their organization, and translate their product/business vision to an AI implementation roadmap. He also provides technology due-diligence services to VC firms in the Valley.
He is also cofounder of the Fake News Challenge, an initiative to bring hackers and AI researchers to work on fact-checking related problems in news. Delip previously worked on NLP research and products at Twitter and Amazon (Alexa). He blogs on NLP and deep learning at deliprao.com
Brian McMahan is a research engineer at Wells Fargo focusing on NLP. Previously, he worked on NLP research at Joostware, a San Francisco-based consulting company specializing in machine learning and natural language processing research. He has a PhD in Computer Science from Rutgers University where he built Bayesian and Deep Learning models of language and semantics as they apply to machine perception in interactive situations.
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书在社区和实践应用层面的探讨，是我之前在其他教材中很少见到的亮点。作者似乎深知，NLP模型的研究往往是与特定语言或特定领域紧密相关的。因此，书中不仅包含了通用的英文语料处理，还花了相当的篇幅讲解了针对低资源语言或特定领域文本时，如何有效地进行数据增强和迁移学习。特别是关于如何构建有效的评估指标和基准测试（Benchmarking）的章节，对我非常有启发。它强调了仅仅看准确率（Accuracy）是不够的，并详细介绍了F1分数、BLEU/ROUGE分数在不同任务中的应用场景和局限性。在工具链方面，它对PyTorch生态系统的整合能力做了很好的展示，例如如何利用Hugging Face库中的Tokenizer与我们自己用PyTorch编写的模型进行无缝对接，实现了混合生态下的高效开发。这种对“如何让代码真正跑起来并被社区接受”的关注，让这本书的价值远超单纯的算法介绍，它真正体现了PyTorch作为一种灵活、开放的研究和工程平台的精髓。读完后，我信心倍增，觉得面对任何一个陌生的NLP挑战，都有一个清晰的、基于PyTorch的解决路径图。
评分这本书的深度和广度让我感到惊喜，但更让我印象深刻的是它对“工程化”的重视。很多NLP书籍在介绍完BERT、GPT这类预训练模型后就戛然而止，留给读者的是一个巨大的“如何微调和部署”的黑洞。然而，这本书则非常务实地探讨了如何将训练好的PyTorch模型转化为可部署的格式。它详细介绍了使用TorchScript进行模型序列化和JIT（Just-In-Time）编译的过程，这对于我计划将NLP服务集成到低延迟应用场景中的目标至关重要。此外，书中对自定义数据集（`torch.utils.data.Dataset`）和数据加载器（`torch.utils.data.DataLoader`）的讲解非常到位，尤其是在处理多进程数据加载时的并行化策略，有效地解决了训练时的I/O瓶颈问题。阅读到关于模型量化（Quantization）的那一章时，我感到豁然开朗，作者清晰地解释了如何在不显著牺牲精度的前提下，通过后训练量化或量化感知训练来减小模型体积和推理时间。这种对模型生命周期全过程的覆盖，使得这本书不仅仅是一本学习资料，更像是一本实用的工程手册。
评分这本关于PyTorch的自然语言处理书籍，坦白说，对于我这种初次接触深度学习NLP领域的学习者来说，简直是一场及时雨。我之前尝试过用TensorFlow/Keras搭建一些基础模型，但总觉得在理解底层机制，尤其是在GPU并行计算和动态图的灵活性方面有些力不从心。这本书的叙事方式非常注重“为什么”和“怎么做”的结合。它没有急于抛出复杂的Transformer架构，而是非常耐心地从最基础的词向量（Word2Vec、GloVe）讲起，并清晰地展示了如何在PyTorch中用`nn.Embedding`层高效地实现它们。书中对损失函数的设计和优化器（SGD, AdamW）的实现细节讲解得极其透彻，这使得当我需要自己设计一个新颖的训练循环时，不再是盲目地复制粘贴代码，而是真正理解了梯度如何回传，参数如何更新。特别是当涉及到序列模型（RNN/LSTM/GRU）时，它对BPTT（Backpropagation Through Time）的数学推导和代码实现进行了对比分析，这在很多其他教材中往往是一笔带过的地方。通过阅读，我发现PyTorch的`autograd`机制是如何巧妙地处理这些时间依赖问题的，这极大地提升了我对PyTorch框架本身的好感度和掌控力。我感觉自己不再仅仅是一个“调包侠”，而是真正开始理解背后的驱动力了。
评分作为一名对前沿技术保持高度敏感的研究者，我对这本书中对最新模型架构的覆盖程度感到满意，但更对其背后的底层逻辑的重构感到欣慰。它对Transformer架构的讲解并非简单地堆砌公式，而是追溯了其动机——如何克服RNN在长距离依赖上的固有缺陷。书中对Self-Attention的数学细节的分解，以及如何巧妙地结合位置编码（Positional Encoding）来注入序列顺序信息，都进行了深入且清晰的阐述。最让我受益匪浅的是关于大规模模型微调的策略讨论，例如参数高效微调（PEFT）方法的初步探讨，虽然没有深入到LoRA等最新技术的细节，但它构建的理论基础足以让我快速理解这些新技术的原理。它还巧妙地利用PyTorch的动态计算图特性，解释了为什么在某些任务中，如生成任务，PyTorch的灵活性远胜于静态图框架。这本书没有回避复杂性，而是选择直面复杂性，并用清晰的结构和代码实例将其拆解成可消化的部分。阅读过程中，我感觉我的理论理解深度得到了一个质的飞跃，不再满足于仅仅调用`from transformers import BertModel`。
评分我带着相当高的期望翻开这本书，主要是希望能找到一本能真正 bridging 理论与实践鸿沟的资料。这本书在处理现代NLP任务，比如命名实体识别（NER）和文本分类时，展现出了极强的实战导向性。它的案例不仅仅停留在展示模型结构搭建上，更深入到数据预处理流程的优化，尤其是对大规模数据集的内存管理和批次处理策略的探讨。我特别欣赏它对注意力机制（Attention Mechanism）的细致剖析，作者没有止步于展示Scaled Dot-Product Attention的公式，而是用非常直观的图示和代码片段，解释了查询（Query）、键（Key）和值（Value）在计算过程中的角色差异。更进一步地，它探讨了如何利用PyTorch的`torch.nn.TransformerEncoderLayer`和`torch.nn.TransformerDecoderLayer`来构建更复杂的序列到序列（Seq2Seq）模型，例如机器翻译。书中对训练过程中的调试技巧也有不少分享，比如如何使用`torch.utils.tensorboard`来可视化损失曲线和梯度范数，这对于调试深层网络中的梯度消失/爆炸问题是至关重要的实践经验。总的来说，这本书就像一个经验丰富的工程师手把手教你如何造火箭，每一步都让你感到踏实和有条理。
评分2019年赶上了Pytorch的好年头（便乘人
评分2019年赶上了Pytorch的好年头（便乘人
评分2019年赶上了Pytorch的好年头（便乘人
评分讲的还是比较浅，适合没有基础的同学。正在做research的朋友还是看paper+code来的实在
评分2019年赶上了Pytorch的好年头（便乘人
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