具体描述
机器翻译是人工智能，尤其是自然语言处理方向里的一个重要研究领域。本书旨在作为该领域的入门书籍，内容上尽可能覆盖机器翻译研究历史上各种主流的研究方法和相关资源。全书分为七章，三个主要部分。第一部分(第一、第二章) 主要介绍了机器翻译的历史、研究概况和基础知识，第二部分 (第三、第四章) 详细讨论了统计机器翻译方法的理论和实现，第三部分 (第五至七章) 则着重介绍了基于深度学习在机器翻译研究中应用的最新进展，内容包括深度学习的基础知识和在机器翻译中应用深度学习的不同方法。每章后均附有扩展阅读的内容供想深入研究的读者参考。
本书可以作为高等院校计算机和信息技术等相关专业的研究生教材，也可供对机器翻译的研究和进展有兴趣的读者和工程技术人员参考。
作者简介
目录信息
1.1 机器翻译概述
1.1.1 机器翻译定义
1.1.2 机器翻译简史
1.1.3 机器翻译方法
1.1.4 机器翻译分析及展望
1.2 机器翻译的应用
1.2.1 文本翻译
1.2.2 语音翻译
1.2.3 应用扩展
1.3 本书章节总览
参考文献
第二章 机器翻译语料和评测
2.1 机器翻译语料
2.1.1 单语语料
2.1.2 双语语料
2.1.3 语料获取
2.1.4 语料处理
2.2 机器翻译评测
2.2.1 人工评测
2.2.2 自动评测
2.2.3 评测活动
参考文献
第三章 统计机器翻译基础
3.1 统计机器翻译简介
3.1.1 统计机器翻译系统框架
3.1.2 统计机器翻译基本流程
3.2 统计机器翻译建模
3.2.1 噪声-信道模型
3.2.2 对数-线性模型
3.2.3 模型训练方法
3.3 语言模型
3.3.1 n元文法语言模型定义
3.3.2 语言模型的平滑
3.3.3 语言模型的评价指标
3.4 翻译模型
3.4.1 词汇翻译模型
3.4.2 短语翻译模型
3.5 调序模型
3.5.1 基于跳转距离的调序模型
3.5.2 词汇化调序模型
3.5.3 基于句法的调序模型
3.6 扩展阅读
参考文献
第四章 统计机器翻译系统模型
4.1 基于短语的统计机器翻译模型
4.1.1 噪声-信道模型短语翻译模型
4.1.2 对数-线性模型短语翻译模型
4.1.3 解码
4.2 基于形式文法的统计机器翻译模型
4.2.1 基于反向转录文法的统计机器翻译模型
4.2.2 基于层次化短语的统计机器翻译模型
4.3 基于句法的统计机器翻译系统模型
4.3.1 树到串的翻译模型
4.3.2 串到树的翻译模型
4.4 多系统融合
4.4.1 句子级系统融合
4.4.2 短语级系统融合
4.4.3 词级系统融合
4.5 领域自适应
4.5.1 基于数据选择的领域自适应
4.5.2 基于自学习的领域自适应
4.5.3 基于上下文信息的领域自适应
4.6 统计机器翻译开源工具
4.7 扩展阅读
参考文献
第五章 自然语言处理中的深度学习基础
5.1 深度学习基础
5.1.1 简介
5.1.2 感知机
5.1.3 多层感知机
5.1.4 激活函数
5.1.5 反向传播算法
5.2 神经网络学习算法
5.2.1 随机梯度下降算法
5.2.2 基于动量的随机梯度下降算法
5.2.3 AdaGrad算法
5.2.4 RMSProp算法
5.2.5 AdaDelta算法
5.2.6 Adam算法
5.2.7 不同参数更新方法的比较
5.3 自然语言处理中常用的神经网络模型
5.3.1 前馈神经网络
5.3.2 循环神经网络
5.3.3 长短时记忆网络
5.3.4 深层循环神经网络
5.3.5 卷积神经网络
5.3.6 通用词嵌入
5.4 扩展阅读
5.5 词汇缩写详解
参考文献
第六章 神经机器翻译
6.1 简单的神经网络机器翻译模型
6.2 神经联合模型
6.2.1 从语言模型到联合模型
6.2.2 基于神经网络的联合模型
6.2.3 基于神经网络的联合模型的训练
6.2.4 联合模型解码速度的优化
6.3 基于序列转换的神经机器翻译
6.3.1 编码器-解码器框架
6.3.2 编码器及其构造
6.3.3 其他方式的编码器
6.3.4 解码器及其构造
6.4 注意力模型
6.4.1 基本序列转换模型的困难
6.4.2 注意力网络
6.4.3 匹配函数
6.4.4 局部匹配与全局匹配
6.5 卷积串到串模型
6.5.1 卷积编码器和解码器
6.5.2 多步注意力机制
6.6 完全基于注意力网络的神经翻译模型
6.6.1 基于注意力网络的编码器和解码器
6.6.2 分组（multi-head）注意力网络
6.6.3 位置编码（positional encoding）
6.6.4 自注意力网络性能分析
6.7 参数正则化
6.7.1 L1／L2正则化
6.7.2 maxout和dropout正则化
6.8 神经机器翻译解码
6.8.1 贪心搜索（greedy search）
6.8.2 束搜索（beam search）
6.8.3 集合解码（ensemble decoding）
6.9 神经机器翻译模型的训练
6.10 扩展阅读
6.11 本章小结
参考文献
第七章 前沿课题
7.1 基于句法的神经机器翻译
7.2 并行化训练
7.2.1 数据并行化
7.2.2 模型并行化
7.3 神经机器翻译的快速解码技术
7.3.1 网络预计算
7.3.2 参数的量化
7.3.3 受限词表优化
7.4 注意力模型的改进
7.4.1 覆盖度和能产度
7.4.2 循环注意力网络
7.5 神经机器翻译的可伸缩性
7.5.1 近似softmax函数
7.5.2 未登录词处理
7.5.3 基于词根分解的开放词汇表
7.6 单语数据在神经机器翻译中的应用
7.6.1 独立的神经语言模型
7.6.2 往返翻译（back translatinn）
7.6.3 联合训练（joint training）
7.6.4 强化学习在神经机器翻译中的应用
7.6.5 生成对抗网络
7.7 扩展阅读
7.8 本章小结
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那封面采用了一种略带磨砂质感的深蓝色调，配上烫金的标题字体，散发出一种沉稳而又不失现代感的专业气息。我特地在光线不同的地方仔细端详过，不同角度下，那文字的层次感和光影变化都处理得恰到好处，看得出出版社在细节上是下了功夫的。内页的纸张选用也十分考究，触感细腻，阅读时不会有廉价的油墨味，即便是长时间盯着看，眼睛的疲劳感也相对减轻了不少。排版布局上，作者显然是深谙阅读舒适度的重要性，大段的文字之间留有足够的行距和页边距，使得阅读节奏非常流畅，不会感到拥挤。尤其是一些关键概念的阐述部分，常常会用醒目的字体或小框来突出显示，这种对信息层级的精准把控，极大地提升了信息获取的效率。虽然我还没有深入阅读具体内容，但仅仅是翻阅目录和初识这本书的外观，就已经能感受到它在出版制作环节所体现出的专业态度和对读者的尊重，这种“由表及里”的精致感，为接下来的阅读体验奠定了一个非常高的基调，让人忍不住想立刻翻开正文，探索其深邃的内涵。
评分在阅读过程中，我习惯性地会去寻找作者的“声音”——那个贯穿全书的、引导读者的思想核心。这本书最独特之处在于，它的“声音”是极其谦逊且充满探索精神的。作者的笔调始终保持着一种开放式的姿态，他很少使用“绝对的”“终极的”这类词汇来定义某个技术状态，而是倾向于使用“目前最优的权衡”“有待进一步探索的方向”这样的表述。这种谨慎的态度，恰恰体现了对科学真理的敬畏。尤其是在展望未来趋势的章节中，作者并没有给出那些浮夸的“未来已来”的断言，而是以一种非常审慎的口吻，分析了当前技术瓶颈的本质，并指出了少数几个真正有潜力突破僵局的研究方向，这些方向的选取非常精准，往往是那些被主流叙事所忽略的细微之处。这种不随大流、坚持独立思考的写作风格，使得全书充满了知识的“密度”和思想的“重量”，让读者在合上书本后，留下的不是一堆零散的知识点，而是一种更加成熟和辩证的看待复杂问题的思维框架。
评分我最近一直在尝试将学习到的新知识应用到我的个人项目中，特别是涉及复杂数据处理的部分，经常遇到瓶颈。这本书的价值，在我看来，并不仅仅停留在理论层面，它在方法论的构建上展现出了惊人的实用性。我注意到书中对于“评估标准”的讨论异常详尽和辩证。作者似乎深知，任何一种技术或模型都不是完美的，因此他没有采取歌颂式的单方面赞美，而是非常坦诚地列举了当前主流方法的局限性，并细致地对比了不同评估指标（比如精确率、召回率之外的那些更微妙的指标）在特定应用场景下的优劣权衡。这种务实的态度让我感到非常踏实。更让我惊喜的是，在讨论到某一特定算法的优化策略时，作者提供了一套清晰的“调试清单”，这个清单不是简单的步骤罗列，而是包含了常见错误模式的分析和对应的解决方案思路，就像是为工程师准备的一份“故障排除手册”。这表明作者不仅是该领域的理论家，更是一位有着丰富实践经验的专家，他提供的建议是经过时间检验的“干货”，而非空中楼阁。
评分老实说，我最初对这类技术性书籍抱有一种深深的戒备心，总担心内容晦涩难懂，充斥着我无法消化的专业术语和复杂的数学模型。然而，这本书在“引言”部分的叙述方式，彻底颠覆了我的固有印象。作者没有急于抛出那些硬邦邦的理论，而是巧妙地设置了一个非常贴近日常生活的应用场景作为切入点，例如描述一个跨语言沟通中的尴尬瞬间，然后引出“解决这个问题的根本挑战在哪里？”这种引人深思的问题。这种叙事手法非常高明，它成功地将抽象的概念具象化了。随后，他对历史脉络的梳理也做到了恰到好处，不会陷入百科全书式的流水账，而是聚焦于那些关键的转折点和思想的迭代，使得读者能清晰地看到这条技术路线是如何一步步演进至今的。每一次概念的引入，都伴随着非常直观的类比或图示的简要说明，即便我对某些前置知识了解不深，也能大致跟上作者的思路。这种循序渐进、层层深入的讲解结构，给了我一种强烈的掌控感，仿佛作者正耐心引导着我，而不是生硬地推着我往前走，这对于建立阅读信心至关重要。
评分这本书的讨论广度令人印象深刻，它似乎并不满足于局限于单一的技术分支。我留意到，在章节的末尾，作者经常会拓展到一些跨学科的思考维度，这让阅读体验变得异常丰富和立体。例如，在讲解了核心的计算架构之后，他会花篇幅探讨数据隐私和伦理规范在模型训练过程中的潜在冲突点，并引用了法律界和哲学界的观点来佐证其论述。这种“抬头看天，低头看路”的处理方式，极大地拓宽了我的视野。我原本以为这只是一本纯粹的技术指南，没想到它更像是一部关于“信息流与社会影响”的深刻思辨录。这种将工程、伦理、社会学等元素融会贯通的叙事风格，使得即便是对伦理部分不甚感兴趣的读者，也能从中汲取到关于技术责任的深刻教训。每一次阅读完一个核心章节，我都会停下来思考很长时间，因为它强迫我跳出代码和算法的细节，去思考这项技术对未来世界可能产生的更宏观的影响，这种深层次的智力刺激是我在其他同类书籍中很少获得的。
评分可读性略差
评分可读性略差
评分可读性略差
评分可读性略差
评分可读性略差
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