常用成语词典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:唐文辞书编委会

出品人:

页数:478

译者:

出版时间:2009-10

价格:9.80元

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isbn号码:9787546309231

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好的，这是一份关于另一本图书的详细介绍，内容与《常用成语词典》无关。 --- 《深度学习与自然语言处理前沿技术：理论、实践与应用》 图书简介 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量文本数据中提取知识、理解语言的深层含义，并构建出能够模拟人类智能的机器系统，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前沿技术：理论、实践与应用》正是在这一背景下应运而生，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入且与时俱进的知识框架，涵盖了当前自然语言处理（NLP）领域最前沿的深度学习技术及其在复杂任务中的落地实践。 本书摒弃了传统NLP中基于统计模型和手工特征的叙述方式，而是将焦点完全集中在以神经网络为核心的现代方法论上。全书结构清晰，从基础理论的夯实到尖端模型的剖析，再到具体应用的案例分析，形成了一个严谨的知识链条。 第一部分：基础理论的重塑——从传统到深度 本部分致力于为读者构建理解现代NLP所需的基本功。我们首先回顾了语言学的基本结构（如句法、语义），但迅速过渡到深度学习的基石。重点章节包括： 1. 向量空间模型与词嵌入的进化： 详细阐述了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的数学原理与优化策略，并深入比较了GloVe、FastText的优势与局限。特别辟出章节探讨了上下文敏感的嵌入表示，如ELMo，强调了动态词义表示的必要性。 2. 循环神经网络（RNN）家族的精讲： 详尽分析了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，随后重点解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、遗忘门、输入门和输出门的工作机制。我们还引入了注意力机制（Attention Mechanism）的初步概念，阐述其如何突破传统序列模型的瓶颈。 3. 卷积神经网络（CNN）在序列任务中的应用： 虽然CNN在图像领域声名显赫，但本书展示了其在文本分类、情感分析等任务中，通过多尺度的卷积核捕获局部特征的强大能力，并与RNN进行对比分析。 第二部分：范式革命——Transformer架构及其生态 如果说前一部分是基础，那么本部分则是本书的核心与灵魂，聚焦于彻底改变NLP版图的Transformer架构。 1. Transformer的彻底解构： 我们不满足于表面介绍，而是深入剖析了“自注意力”（Self-Attention）机制的计算过程，包括Q（查询）、K（键）、V（值）的矩阵运算、缩放点积以及多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学。同时，详细解释了位置编码（Positional Encoding）在处理无序输入序列中的关键作用。 2. 预训练语言模型的崛起： 本章是当前研究热点的前沿阵地。 BERT家族的深入探索： 详尽解释了BERT的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，以及其双向上下文理解的革命性意义。我们探讨了RoBERTa、ALBERT等优化版本的改进思路。 自回归模型（GPT系列）： 对GPT-1到GPT-3/4的演进路径进行了梳理，重点解析了其单向生成机制与涌现能力（Emergent Abilities）的理论基础。 序列到序列模型（Seq2Seq）的复兴： 分析了T5和BART等统一框架如何将所有NLP任务视为文本到文本的转换，强调其在翻译和摘要任务中的高效性。 3. 高效微调与部署策略： 鉴于大型模型的巨大计算成本，本书提供了实用的解决方案，包括参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA、Adapter Tuning，以及模型量化、剪枝等模型压缩技术，确保前沿技术能被实际工程项目所采纳。 第三部分：高级应用与交叉领域研究 本部分将理论与实际应用紧密结合，展示了深度学习NLP模型在解决复杂真实世界问题时的强大威力。 1. 机器翻译与跨语言理解： 讨论了神经机器翻译（NMT）从早期基于RNN到当前基于Transformer的演变，特别是零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）翻译的最新进展。 2. 文本生成与摘要： 聚焦于生成式模型的控制与评估。内容涵盖了受控文本生成（如风格迁移、事实一致性控制）以及自动摘要中的抽取式与生成式方法的深度对比与融合策略。 3. 知识图谱与结构化预测： 探讨了如何利用预训练模型进行实体识别（NER）、关系抽取（RE）以及事件抽取。特别关注了如何将非结构化文本映射到结构化的知识表示中。 4. 多模态学习的边界拓展： 探讨NLP与计算机视觉的交叉前沿，如视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning），以及CLIP等模型如何实现文本和视觉特征空间的对齐。 5. 模型的可解释性与鲁棒性： 鉴于黑箱模型的风险，本章深入探讨了LIME、SHAP等可解释性方法在NLP中的应用，以及如何通过对抗性训练增强模型的鲁棒性，确保其在面对恶意输入时的可靠性。 本书特色 代码与实践并重： 书中所有核心算法均配有伪代码和主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的实现示例片段，强调“知行合一”。 理论深度与广度兼顾： 既有对数学原理的严格推导，也有对最新顶会（ACL, NeurIPS, ICML）论文的精炼总结。 面向未来： 重点介绍了大型语言模型（LLM）的Scaling Law、推理能力（Reasoning）与代理（Agent）构建的最新研究方向。 适用读者 本书适合具有扎实线性代数、概率论基础和一定Python编程经验的研究生、博士生、希望将技术栈升级到前沿AI领域的工程师，以及致力于从事人工智能研究的专业人士。它不仅仅是一本参考手册，更是一份引领读者穿越深度学习NLP技术迷雾，直达行业最深处的导航图。

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老实说，我原本对市面上大部分成语词典都抱持着一种“差不多得了”的态度，觉得它们无非就是把那些老掉牙的成语堆砌在一起，没什么新意。然而，这本《常用成语词典》却给我带来了耳目一新的感觉。它不像一本冷冰冰的工具书，更像是一位知识渊博的老者在耐心地指导你。这本书的编纂者显然在成语的文化背景挖掘上下了很大功夫。我发现，它不仅解释了成语的字面意思，还追溯了许多成语背后的典故和历史演变。这对于理解成语的“味道”至关重要。比如，当我查到“画蛇添足”时，书中不仅解释了它的本义，还详细描述了那个古代小故事的来龙去脉，让我瞬间明白了为什么这个行为会被视为多余和愚蠢。这种深度的解析，极大地丰富了我对中国传统文化的认知。另外，它对近现代出现的、带有新时代色彩的成语的收录也做得相当不错，这让词典保持了活力，而不是停留在古籍的层面。我经常把它放在手边，偶尔翻开一页，就能收获一段有趣的文化知识，阅读体验非常愉悦，完全没有枯燥感。

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作为一名忙碌的职场人士，我的阅读时间非常碎片化，很多时候只能利用通勤的间隙快速浏览。我需要一本能够在短时间内帮我迅速定位信息，并且信息密度足够高的工具书。这本书恰恰满足了我的需求。它的检索系统设计得非常人性化，无论是按拼音的首字母查找，还是根据词义的大致范围来定位，都异常快捷。我尤其欣赏它对成语的“近义辨析”部分。很多时候，几个成语的意思非常接近，容易混淆使用，比如“受益匪浅”和“获益良多”，过去我常常拿不准，用了这本词典后，它清晰地指出了两者在语感和正式程度上的细微差别，这对我撰写正式的商业报告帮助巨大。很多时候，一个恰当的成语能让你的表达瞬间提升一个档次，避免了因为用词不当而带来的尴尬。这本书的纸张质量也很好，拿在手里很有分量感，体现了出版方对细节的把控。我甚至把它作为送给新入职同事的欢迎礼，因为我认为它代表了一种严谨的工作态度。

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我是一个兼职的中文教师，经常需要为初中生准备课堂材料。我的学生们对成语的学习普遍存在一个问题：记住了意思，却用不对地方。他们常常把书面语和口语的成语使用场景混淆。当我接触到这本《常用成语词典》时，我立刻意识到它将成为我教学中的得力助手。它的成语分类和索引做得非常科学，我能轻松地根据教学主题快速筛选出相关的成语。最让我赞叹的是，它为每一个成语都提供了至少三种以上、风格迥异的例句。这些例句涵盖了叙事、议论、说明等多种文体，学生可以清晰地看到同一个成语在不同语境下的细微调整。比如，有些成语既可以用于描述自然景象，也可以用来形容人的精神状态，书中都有详尽的区分。这极大地提高了教学的针对性和有效性。学生的反馈也非常好，他们觉得这本书“很友好”，不像以前的教材那样死板，这让枯燥的成语学习变得生动起来。总而言之，这本书的实用价值已经远远超出了一个普通词典的范畴，它更像是一本系统的中华文化应用指南。

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说实话，我是一个对工具书的“颜值”也有一定要求的人。很多工具书设计得像一本厚厚的电话簿，让人望而生畏，根本提不起翻阅的欲望。但这本《常用成语词典》在设计美学上做得非常出色。它的封面设计简洁大气，内页的留白处理得当，使得每一条目都显得井井有条，重点突出。我不是科班出身，在学习成语的过程中，最怕的就是遇到那种术语堆砌的解释，让人一看就想合上书本。这本书的语言风格非常平实，即使是那些源自深奥典籍的成语，它的解读也力求通俗易懂，仿佛是经验丰富的老师在耳边轻声讲解。比如，对于一些带有强烈感情色彩的成语，它会明确指出该成语的褒义或贬义倾向，避免我们在不恰当的场合使用，造成语意上的“翻车”。这种体贴入微的设计，让学习成语变成了一种享受而非负担。我周末泡杯茶，随便翻开一页，就能沉浸其中，享受中文文字的魅力。

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这本《常用成语词典》实在太对我的胃口了！我是一个对中文表达有很高要求的写作爱好者，平时在写文章或者邮件时，总感觉自己的词汇量不够用，写出来的东西总有点干巴巴的。自从用了这本词典，情况简直是天翻地覆。它收录的成语数量之庞大，让我这个“老学究”都感到惊喜。更重要的是，它的释义非常清晰到位，不像有些工具书那样，只会给你一堆晦涩难懂的解释。我特别喜欢它在每个成语后面标注的用法示例，这对我理解成语在实际语境中的精确含义非常有帮助。我经常翻阅它，不仅仅是为了查阅我不认识的成语，更多的是为了学习如何更巧妙、更有文采地运用这些表达。比如，上次我写一个关于坚持不懈的故事，查阅后发现“锲而不舍”这个成语的描述比我想象的还要深刻，它的引申义让我对“毅力”有了全新的认识。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，查找起来非常方便，即便是深夜阅读也不会感到刺眼。对于任何想要提升中文书面表达能力的人来说，这本词典绝对是案头必备的“神器”。我强烈推荐给所有对文字有追求的朋友们。

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