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出版者:Hastings House

作者:Irving E Fang

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780803870451

丛书系列:

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• 电视新闻
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好的，以下是一本名为《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》的图书简介，其内容与《Television News Writing Filming Editing》完全无关： --- 深度学习与自然语言处理：从理论到实践 拥抱智能时代的基石：构建高效、可解释的自然语言智能系统 在信息爆炸的今天，海量文本数据已成为驱动人工智能进步的核心燃料。然而，如何有效地理解、生成和利用这些复杂的语言信息，是当前技术领域面临的最大挑战之一。本书《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》正是一部旨在全面系统地梳理这一前沿领域的权威著作。它不仅仅是一本技术手册，更是一份引领读者深入探索语言智能核心奥秘的路线图。 本书的编写团队汇集了来自全球顶尖研究机构的资深专家，他们将多年的理论研究与大规模工业实践经验完美融合，力求为计算机科学、语言学、数据科学等领域的从业者、研究人员和高年级学生提供一个既具深度又极其实用性的学习资源。我们深知，有效的自然语言处理（NLP）不仅仅依赖于先进的模型架构，更需要对语言本身的深层结构和机器学习的底层机制有透彻的理解。 第一部分：基础重塑与理论奠基 (The Foundations Re-established) 本卷首先回顾了传统 NLP 方法的局限性，随后系统地引入了支撑现代 NLP 飞跃的深度学习核心概念。 1. 语言学基础与向量化表示： 我们从信息论和计算语言学的角度切入，详细解析了词嵌入（Word Embeddings）技术的发展脉络，包括独热编码、TF-IDF，重点深入探讨了 Word2Vec (CBOW 和 Skip-Gram) 以及 GloVe 模型背后的数学原理和优化策略。理解向量空间如何承载语义关系，是后续所有复杂模型的基础。 2. 经典神经网络结构回顾： 针对 NLP 任务对序列处理的需求，我们详细复习了前馈网络（FNN）和卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的应用。随后，本书的重点转向了循环神经网络（RNN）家族，包括标准 RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们不仅展示了它们如何解决梯度消失/爆炸问题，更强调了其在处理时间依赖性方面的结构性优势与局限。 3. 优化器与正则化策略： 深度学习模型的训练过程充满挑战。本部分详述了随机梯度下降（SGD）的变种，如 Adam、RMSProp 和 Adagrad，分析了它们在不同数据集和模型规模下的收敛特性。同时，对 dropout、批归一化（Batch Normalization）在序列模型中的适应性应用进行了深入探讨，确保读者能够高效、稳定地训练模型。 第二部分：注意力机制与 Transformer 的革命 (The Attention Revolution) Transformer 架构的出现彻底改变了 NLP 领域。本书用大量篇幅剖析了这一革命性技术的精髓。 1. 自注意力机制的精妙设计： 我们从信息瓶颈的角度阐述了引入注意力机制的必要性。随后，详细拆解了 Scaled Dot-Product Attention 的 Q (Query)、K (Key)、V (Value) 矩阵的计算过程，解释了其如何实现对输入序列中不同部分的动态加权，从而捕获长距离依赖。 2. 多头注意力与位置编码： 多头机制如何通过并行化捕捉不同层次的语义信息被清晰阐释。此外，由于 Transformer 缺乏固有的序列感知能力，本书详细讲解了绝对位置编码（Positional Encoding）和相对位置编码（如 RoPE）的数学构建，确保模型能够区分词序信息。 3. 完整的 Transformer 架构： 本节将编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠起来，构建出完整的 Transformer 模型。重点分析了其层归一化（Layer Normalization）的作用，以及在自回归生成任务中解码器特有的掩码（Masking）机制。 第三部分：预训练模型的崛起与应用 (The Era of Pre-trained Models) 预训练语言模型（PLM）已成为当前 NLP 领域的主流范式。本书致力于解析这些巨型模型的内部工作原理及其在下游任务中的微调策略。 1. ELMo、GPT 与 BERT 的范式差异： 我们首先对比了上下文无关的 Word2Vec 与上下文感知的 ELMo 模型的区别。随后，着重区分了自回归（Autoregressive，如 GPT 系列）和自编码（Autoencoding，如 BERT）预训练目标函数的设计哲学。读者将清晰地理解为何 BERT 采用 Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)，而 GPT 采用因果语言模型。 2. 高级 Transformer 变体与效率优化： 随着模型规模的增大，效率成为关键。本部分介绍了 RoBERTa、ALBERT（参数共享）、ELECTRA（Replaced Token Detection）等优化版本。同时，我们探讨了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，如何将大型教师模型的知识迁移到更小、更适合生产环境的学生模型中。 3. 任务适应与微调策略（Fine-Tuning）： 预训练模型如何被有效应用于特定任务，是实践中的核心环节。本书详细分类讨论了针对文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统（QA）和文本摘要（Summarization）的输入格式调整、损失函数选择以及 LoRA 等参数高效微调（PEFT）方法。 第四部分：高级 NLP 应用与前沿探索 (Advanced Applications and Frontiers) 本部分将理论与实践相结合，探讨了当前最热门和最具挑战性的 NLP 研究方向。 1. 文本生成与控制： 从经典的 Seq2Seq 模型出发，本书深入探讨了神经机器翻译（NMT）中的束搜索（Beam Search）解码策略，以及如何通过受限解码（Constrained Decoding）和提示工程（Prompt Engineering）来控制生成文本的风格、事实性和流畅性。 2. 知识图谱与信息抽取： 探讨如何利用深度学习模型从非结构化文本中自动抽取实体、关系和事件，构建结构化的知识表示。重点介绍了基于图神经网络（GNN）的关系抽取模型。 3. 可解释性、偏见与伦理（XNLP）： 随着模型能力增强，理解其决策过程至关重要。本章讨论了 LIME、SHAP 等可解释性工具在 NLP 中的应用，并深入分析了模型中潜在的社会偏见（如性别、种族偏见）的来源、量化方法以及减轻这些偏见的对策，强调了构建负责任的 AI 系统的必要性。 4. 多模态与跨语言 NLP 挑战： 最后，本书展望了未来的研究方向，包括文本与图像、音频的联合理解（多模态学习），以及如何在低资源语言环境下实现有效的跨语言迁移学习。 目标读者与本书特色 本书结构清晰，逻辑严密，理论推导严谨而不失直观性。每章末尾均附有精选的 Python/PyTorch 代码示例，读者可以通过动手实践，立即验证所学概念。我们相信，《深度学习与自然语言处理：从理论到实践》将成为帮助每一位致力于探索和构建下一代智能系统的专业人士的必备工具书。它不仅教会你如何“构建”模型，更教会你如何“思考”语言的智能本质。

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这本书的结构安排非常巧妙，它没有按照传统的“撰稿-拍摄-剪辑”的线性顺序来组织内容，反而采取了一种更接近“项目管理”的视角来展开论述。它强调的是“信息流的统一性”，即无论是在文稿的起草阶段，还是在现场的灯光布置环节，所有的决策都必须服务于最终要传达的核心信息。我个人认为，书中关于“冲突点提炼与视觉化”的章节是全书的精华所在。它不仅仅是教你如何捕捉冲突，更是教你如何“预判”冲突，如何在平淡的日常素材中嗅到即将爆发的张力。作者的文笔非常老练、精确，几乎每一个句子都信息量爆棚，没有一句废话。这种高度凝练的写作风格，本身就是对高效新闻工作的一种示范。读这本书时，我不得不经常停下来，反复回味那些关于“节奏掌控”的讨论，特别是如何在高压环境下保持创作的敏锐度，这一点对于任何想在信息战场上占据主动权的人来说，都是至关重要的心法。

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这本书的价值，在于它成功地将艺术的直觉与工程学的严谨性完美地结合在了一起。它没有将撰稿、摄影、剪辑视为三个孤立的环节，而是描绘了一个高度协作、彼此渗透的生态系统。例如，书中对“预演”（Pre-visualization）在重大突发事件报道中的应用进行了详细的拆解，展示了如何事先规划好镜头语言和叙事路径，以应对不可预测的现场情况。这种前瞻性的思维模式，是很多同类书籍所缺乏的。此外，作者对声音设计的重视程度也令人印象深刻，他指出声音往往是情绪渲染的关键，并提供了大量关于如何利用环境音效、配乐微妙性来烘托新闻氛围的实用建议。阅读体验非常流畅，行文逻辑清晰，即便是对某个特定技术领域不甚了解的读者，也能通过整体的叙事脉络跟上作者的思路。这本书真正做到了提升读者的“全局观”，让你从一个单纯的执行者，蜕变为一个能够掌控整个信息产品的战略思考者。

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这本书简直是打开了一扇新世界的大门，让我对电视新闻的制作流程有了前所未有的深入理解。作者的叙述方式非常引人入胜，仿佛带着读者亲身走进了新闻编辑室，体验了从接到突发事件到最终成品播出的全过程。尤其是关于“现场报道”的部分，文字描述得极其生动，将那种争分夺秒、信息爆炸的紧迫感渲染得淋漓尽致。我尤其欣赏书中对“故事线构建”的阐述，它不再是枯燥的理论，而是结合了大量真实的案例分析，教你如何在纷繁复杂的素材中提炼出最核心、最具冲击力的信息点。书中对于如何在有限的时间内平衡事实的准确性与叙事的吸引力，提供了许多实用的技巧和反直觉的洞察。读完后，我不仅学到了技术层面的操作，更重要的是，对新闻伦理和职业操守有了更深刻的认识，明白每一帧画面、每一个词语背后都承载着巨大的社会责任。这本书的价值远超一本操作手册，它更像是一本新闻人成长的必修课，让人读完后立刻跃跃欲试，想要投入到这场信息构建的艺术之中。

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老实讲，这本书的深度让我有些喘不过气来，但正是在这种挑战中，我发现了自己知识体系中的巨大漏洞。它不是一本给你“答案”的书，而是不断抛出“更深刻的问题”的书。比如，在讨论“后期制作中的主观性”时，作者深入探讨了剪辑师在选择保留或删除某些素材时，如何不自觉地植入个人偏见，以及如何建立一套机制来对抗这种内源性的偏差。这远超出了我们通常理解的“剪辑技巧”范畴，触及了新闻制作的哲学层面。书中的技术部分讲解得也毫不含糊，特别是关于高动态范围（HDR）素材在新闻采集中如何处理以保持真实感，这部分内容非常前沿且具有实操指导性。我特别喜欢作者引用了许多不同文化背景下的新闻案例，这使得全书的视野非常开阔，避免了单一地区或行业的局限性。读完这本书，我感觉自己对“真实”和“呈现”之间的微妙关系，有了一种全新的、更加审慎的理解。

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我必须承认，最初翻开这本书时，我对它的期望并不高，以为它不过是又一本老生常谈的媒体技术指南，充斥着各种过时的软件操作步骤和陈旧的剪辑理论。然而，事实给了我一个巨大的惊喜。作者的视角非常独到，他没有将重点放在单一的设备介绍上，而是将重心放在了“如何用视觉语言讲故事”这个核心命题上。书中关于“镜头运动的心理暗示”那几章，简直是教科书级别的精彩分析。它教会我如何通过景深、运镜速度甚至色彩饱和度的微小调整，来潜移默化地引导观众的情绪和判断。最让我受益匪浅的是关于“非线性叙事在新闻中的应用”，这彻底颠覆了我对传统新闻报道顺序的刻板印象。书中的案例研究极其详尽，分析得丝丝入扣，让你能清晰地看到一个优秀的记者是如何用影像的逻辑来重塑事件的骨架。对于那些渴望突破现有瓶颈、寻求更高层次表达的从业者来说，这本书提供了极其宝贵的思维框架和实战工具，绝非泛泛而谈。

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