具体描述
《自然语言生成系统的建造》介绍怎样来建造一个自然语言生成系统。自然语言生成系统是一个计算机软件系统，它使用人工智能和计算语言学的方法和技术，自动地生成可理解的自然语言文本，这样的文本可以是独立的，也可以是多媒体文档的一个组成部分。自然语言生成系统要从某种非语言表达出发，以这种非语言表达作为信息的输入，使用语言知识和应用系统领域的知识，自动地产生出文档、报告、说明书、帮助信息以及其他类型的文本。
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目录信息
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读后感
NLG内专著不多，这个是经典的，讲了Reiter总结的pipeline架构。不过，原书已是10几年前的了。最近几年没有多大进展。 冯志伟老师写的序更值得一读，提纲挈领，简短扼要。 不足之处是印刷，貌似影印版，字太小，不怎么清晰。
评分NLG内专著不多，这个是经典的，讲了Reiter总结的pipeline架构。不过，原书已是10几年前的了。最近几年没有多大进展。 冯志伟老师写的序更值得一读，提纲挈领，简短扼要。 不足之处是印刷，貌似影印版，字太小，不怎么清晰。
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评分NLG内专著不多，这个是经典的，讲了Reiter总结的pipeline架构。不过，原书已是10几年前的了。最近几年没有多大进展。 冯志伟老师写的序更值得一读，提纲挈领，简短扼要。 不足之处是印刷，貌似影印版，字太小，不怎么清晰。
用户评价
拿到《自然语言生成系统的建造》这本书，内心是既期待又略带忐忑的。期待是因为我一直对AI如何“说话”这件事情感到着迷，那些能够流畅、有逻辑地组织词语，甚至带点创造力的文本，仿佛是隐藏在代码深处的魔法。而忐忑，则是因为“建造”这个词听起来就带着工程学的严谨和技术性的复杂，我担心自己是否能完全消化其中的奥秘。翻开书页，映入眼帘的排版和插图都透着一股扎实的研究气息，并非市面上常见的浅尝辄止的科普读物，而是更倾向于理论与实践并重的技术专著。书名中的“自然语言生成”本身就是一个极其宏大的课题，它不仅仅是简单的词语堆砌，而是涉及到理解人类语言的意图、结构，甚至是情感，然后将其转化为有意义的、符合语境的输出。这其中涉及到的算法、模型、数据处理，以及如何评估生成文本的质量，都是需要深入探讨的。我特别好奇书中对于“建造”这一过程的解读，是侧重于从零开始搭建一个模型，还是提供了更加模块化、可复用的组件和框架？我希望它能详细介绍各种生成模型（如RNN、LSTM、Transformer等）的原理、优缺点以及它们在不同场景下的适用性。同时，对于如何有效地训练这些模型，包括数据预处理、特征工程、损失函数选择、优化算法等关键步骤，也希望能有详尽的阐述。此外，评估生成文本的质量，例如流畅度、连贯性、相关性、信息量甚至创造性，也是一个复杂的问题，书中是否会提供一些量化指标和评估方法，或者介绍一些人工评估的策略，这对我而言至关重要。我还在思考，这本书是否会探讨当前自然语言生成领域面临的挑战，比如如何生成更具创造性和情感的文本，如何避免生成虚假信息或带有偏见的内容，以及如何在资源受限的情况下构建高效的生成系统。总而言之，这本书如果能够清晰地描绘出自然语言生成系统的“蓝图”和“建造指南”，那么它将成为我探索这个迷人领域的宝贵财富，我期待着在其中找到解决实际问题的钥匙，也希望能够从中获得启发，去思考AI语言能力的未来发展方向。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，从书名上看就充满了前沿科技的魅力。我一直对人工智能如何理解并创造人类语言的能力感到惊叹，而这本书无疑是深入探讨这一神秘领域的绝佳窗口。我尤其关注书中对“建造”过程的细致描绘。这是否意味着它会从最基础的算法原理讲起，一步步引导读者理解如何构建一个完整的自然语言生成系统？我设想书中会详细解析诸如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及近年来大放异彩的Transformer架构等核心模型。它们是如何捕捉语言的序列信息、理解上下文依赖，并最终生成连贯文本的？我渴望了解不同模型的优势与劣势，以及在特定应用场景下（如文本摘要、机器翻译、对话系统、内容创作等）的选择依据。更重要的是，我认为一本真正有价值的“建造”指南，不应该仅仅停留在理论层面，而应包含大量的实践指导。书中是否会提供详细的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作？数据是构建智能系统的基石，因此，我也非常期待书中能深入阐述如何进行大规模语料库的收集、清洗、标注和预处理，以及如何为不同的生成任务设计合适的数据集。模型训练的整个过程，从超参数的调整到优化算法的选择，再到防止过拟合的策略，都应该是本书的重点内容。此外，如何客观、有效地评估生成文本的质量，是一个极具挑战性的问题。书中是否会介绍BLEU、ROUGE等经典的评价指标，并探讨它们的局限性？是否会提及一些更先进的、能够衡量文本流畅度、可读性、信息丰富度甚至创造性的评估方法？我希望这本书能为我提供一个清晰的、可落地的技术路线图，让我能够从“知其然”走向“知其所以然”，甚至能够亲手“建造”出属于自己的自然语言生成系统，并解决实际中遇到的各种语言处理难题。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，从封面到内容，都散发着一股严谨而迷人的技术气息，立刻吸引了我这个对人工智能语言能力充满好奇的读者。长期以来，我都对机器如何“理解”并“创造”出人类语言感到不可思议，而这本书的“建造”二字，则直接指向了实现这一奇迹的背后逻辑和技术细节。我尤其期待书中能够详细阐述当前最先进的自然语言生成模型，例如Transformer架构的原理。它究竟是如何通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉长距离依赖，并实现高效并行计算的？我希望书中不仅仅是介绍模型的结构，更能深入到其数学原理和算法实现层面，让我能够真正理解其“工作机制”。构建一个强大的生成系统，离不开海量、高质量的数据。因此，我对书中关于数据处理的环节充满了期待。我希望它能够提供关于如何有效地收集、清洗、标注和增强文本数据的详细指导，以及如何根据不同的生成任务（如文本摘要、机器翻译、对话生成）来构建合适的训练数据集。模型训练和优化是“建造”过程中至关重要的一环。我期待书中能够分享一些实用的技巧和经验，例如，如何选择最优的学习率、批次大小，如何运用各种正则化技术来防止模型过拟合，以及如何通过早停（Early Stopping）等方法来优化模型的泛化能力。最后，如何科学、全面地评估一个生成系统的性能，也是我非常关注的重点。除了传统的BLEU、ROUGE等指标，我更希望书中能够介绍一些能够衡量生成文本的流畅度、连贯性、信息丰富度、甚至创造性等更深层次质量的评估方法。我期望这本书能够成为我探索自然语言生成技术核心的“导航仪”，让我不仅能够欣赏AI“说话”的奇迹，更能理解并掌握“建造”这门艺术的技术，从而为我未来的学习和研究提供坚实的基础。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，单看书名就让我跃跃欲试，充满了探索未知领域的兴奋感。我一直对人工智能能够像人类一样流畅、有逻辑地表达思想和情感的“黑魔法”深感着迷。而“建造”这个词，在我看来，意味着这本书将带领我们深入到这些强大系统的内部，理解它们的“骨骼”和“肌肉”是如何构建起来的。我非常好奇书中会如何拆解自然语言生成的过程。是会从最基础的语言学模型开始，讲解词语的组合、句子的结构，还是会直接切入到当今主流的深度学习模型？我个人更倾向于后者，尤其是对Transformer架构的深入解析，因为它无疑是当前自然语言生成领域最耀眼的明星。书中是否会详细解释自注意力机制（Self-Attention）是如何工作的？它又是如何使得模型能够同时关注输入序列的多个部分，从而捕捉到更丰富的上下文信息的？我期待书中能够提供一些具体的数学推导和算法流程，让我能够真正理解其内在的运行机制。同时，构建一个成功的生成系统，离不开海量高质量的数据。我希望书中能够给出关于数据准备的详尽指导，包括如何收集、清洗、标注海量的文本数据，以及如何根据不同的生成任务来构建合适的数据集。此外，模型的训练和优化过程也是“建造”的关键环节。书中是否会介绍不同的训练策略，如教师强制（Teacher Forcing）、课程学习（Curriculum Learning）等？如何有效地调整学习率、选择合适的优化器，以及如何防止模型过拟合，这些都是我在实际操作中会遇到的难题，我希望能从书中获得实用的解决方案。最后，生成系统的评估标准是衡量其成败的关键。除了常见的BLEU、ROUGE等指标，我更关注书中是否会探讨如何评估生成文本的创造性、情感表达能力，以及在特定领域（如医疗、金融）的专业性和准确性。我希望这本书能够成为我探索自然语言生成技术核心的“秘密地图”，让我能够不仅看到AI“说话”的奇迹，更能理解并掌握“建造”奇迹的方法。
评分最近我入手了一本名为《自然语言生成系统的建造》的书，这本书的名字就如同一个潘多拉魔盒，充满了对人工智能语言能力的无限遐想。我一直对机器如何理解并创造出我们所说的“人话”感到好奇，尤其是在这个AI技术飞速发展的时代，能够生成如此逼真、流畅文本的模型，其背后的原理究竟是如何的？这本书的“建造”二字，在我看来，暗示着它并非一本泛泛而谈的科普读物，而更像是一本技术手册，能够带领读者从概念到实践，一步步搭建起属于自己的自然语言生成系统。我特别期待书中能够对各种主流的生成模型，比如基于序列到序列（Seq2Seq）的模型，以及后来居上的Transformer模型，进行深入浅出的讲解。它们各自的架构特点是什么？在处理长文本、捕捉远距离依赖关系方面，各自的优劣又体现在哪里？我希望书中能够不仅仅是罗列模型，而是能解释它们背后的数学原理，以及在实际应用中如何选择和优化。除了模型本身，我更关心的是“建造”过程中的细节。例如，高质量的训练数据对于生成系统的性能至关重要，书中是否会提供关于数据收集、预处理、增强等方面的详细指南？如何有效地为不同的生成任务（如写新闻、写诗、写代码、进行对话）准备和处理数据，这将是我非常看重的内容。此外，模型的训练和调优也是一个复杂且耗时的过程，我希望书中能够给出一些行之有效的技巧和策略，例如如何选择合适的损失函数、优化器，以及如何进行超参数搜索，以达到最佳的生成效果。最后，评估一个生成系统的好坏，同样是一个关键环节。书中是否会介绍各种客观评价指标，如BLEU、ROUGE，以及它们在不同任务下的适用性和局限性？是否会提及一些主观评估的方法，以及如何从多个维度来衡量生成文本的质量，如流畅度、准确性、创造性等。我希望这本书能够为我打开一扇通往自然语言生成技术核心的大门，让我不仅能够理解其中的原理，更能掌握“建造”的技能，从而能够应对未来在AI语言生成领域可能遇到的各种挑战。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，光是书名就足以激发我对人工智能语言生成领域的无限遐想。我一直对AI如何模仿人类的语言进行交流、创作和表达感到着迷，而“建造”这个词，在我看来，意味着这本书将带领我们深入到技术的“心脏”，去理解一个完整的自然语言生成系统是如何被设计、实现和优化的。我非常期待书中能够详细介绍当前主流的自然语言生成模型，比如基于深度学习的各种架构，尤其是Transformer模型。它是如何通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列的全局信息的？它在处理长文本、理解复杂语境方面又有哪些独特的优势？我希望书中能够提供清晰的数学推导和算法流程，让我能够真正理解其内在的逻辑。数据是构建任何智能系统的生命线，因此，我迫切希望书中能够提供关于数据处理的详尽指导。这包括如何有效地收集、清洗、预处理大规模的文本语料，以及如何为不同的生成任务（如文本摘要、机器翻译、诗歌创作）设计和准备合适的训练数据集。模型训练和优化过程是“建造”的核心。我期待书中能够分享一些行之有效的训练技巧和策略，例如，如何选择合适的损失函数、优化器，如何进行超参数的细致调优，以及如何通过各种正则化技术来防止模型过拟合。最后，如何科学、有效地评估一个生成系统的性能，也是我非常关注的重点。除了常见的BLEU、ROUGE等指标，我更希望书中能够介绍一些能够更全面地衡量生成文本质量（如流畅度、连贯性、信息量、创造性、情感色彩）的评估方法。我期待这本书能够成为我进入自然语言生成技术殿堂的“钥匙”，让我不仅能够欣赏AI“说话”的魅力，更能掌握“建造”这门艺术的技术，从而在未来的AI应用开发中，拥有更强的能力和更广阔的视野。
评分我最近购买了《自然语言生成系统的建造》这本书，书名就如同一个邀请函，邀请我进入一个充满智慧与创造力的领域。我一直对人工智能的语言能力充满好奇，特别是当AI能够生成如此逼真、富有逻辑的文本时，更让我对其背后的奥秘充满了探索欲。这本书的“建造”二字，在我看来，预示着它将带领读者深入到技术的“幕后”，去了解一个自然语言生成系统是如何从无到有地“生长”出来的。我特别关注书中对不同生成模型（如RNN、LSTM、GRU，以及Transformer）的详细解读。它们各自的优势和劣势是什么？在处理长文本、捕捉上下文依赖方面，它们又是如何发挥作用的？我希望书中不仅能介绍这些模型的架构，更能阐述其背后的数学原理和算法逻辑，让我能够理解“为什么”它们能够工作，而不仅仅是“如何”使用。数据是构建任何智能系统的生命线，因此，我迫切希望书中能提供关于数据处理的深入指导。这包括如何有效地收集、清洗、预处理大规模的文本数据集，以及如何针对不同的生成任务（例如，新闻摘要、故事创作、机器翻译）来设计和构建训练数据。模型训练的过程也是“建造”的核心环节。我期待书中能给出一些实用的训练技巧和策略，比如如何选择合适的损失函数、优化器，如何进行超参数的调优，以及如何防止模型出现过拟合或欠拟合的现象。此外，评估一个生成系统的性能至关重要。书中是否会介绍除了BLEU、ROUGE等常见指标之外，更能够衡量文本质量的、更加 nuanced 的评估方法？例如，如何评估生成文本的连贯性、流畅度、事实准确性，甚至是对人类情感的模拟能力？我希望这本书能够为我打开一扇通往自然语言生成技术本质的大门，让我不仅能够欣赏AI“说话”的艺术，更能掌握“建造”艺术的技术，从而在日益发展的AI浪潮中，拥有自主创造和解决问题的能力。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，在我拿到它的时候，心中便充满了对未知的好奇与对知识的渴望。我一直以来都对人工智能如何模仿人类的思维，并通过语言进行表达和创造这一过程感到无比着迷。而“建造”这个词，在我看来，不仅仅是简单的技术堆砌，而是一种系统性的、有条理的构建过程，这正是我所期待的。我非常想知道书中是如何分解自然语言生成这一复杂任务的。是否会从基础的语言模型开始，逐步深入到更复杂的深度学习架构？我尤其对Transformer模型的讲解抱有极高的期待，希望能够深入理解其自注意力机制（Self-Attention）的原理，以及它如何在处理长序列和捕捉复杂上下文关系方面表现出色。构建一个强大的生成系统，离不开海量、高质量的数据。因此，我对书中关于数据收集、预处理、清洗以及如何构建针对不同生成任务（例如，新闻生成、故事创作、对话系统）的训练数据集的详细指导，充满了浓厚的兴趣。我希望能够从中学习到实用的数据处理技巧。模型训练和优化，无疑是“建造”过程中最为关键的环节。我期待书中能够分享一些宝贵的经验和实用的策略，例如，如何选择最合适的学习率、批次大小，如何运用各种正则化技术来防止模型过拟合，以及如何通过早停（Early Stopping）等方法来优化模型的泛化能力。此外，如何科学、全面地评估一个生成系统的性能，也是我非常关注的重点。除了常用的BLEU、ROUGE等指标，我更希望书中能够介绍一些能够更准确地反映生成文本质量（如流畅度、连贯性、信息量、创造性，甚至情感色彩）的评估方法。我期待这本书能够成为我探索自然语言生成技术核心的“指南针”，让我不仅能够欣赏AI“说话”的奇迹，更能理解并掌握“建造”这门艺术的技术，从而在人工智能的语言生成领域，拥有更强的自信和更广阔的实践空间。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，如同一扇通往人工智能语言领域神秘殿堂的门，让我心生向往。我一直对机器如何理解并创造出人类语言的奇妙能力感到着迷，而“建造”这个词，则暗示着这本书将带领我们深入到这些强大系统的“工坊”，去了解它们是如何被“打造”出来的。我非常期待书中能够对当前最主流的自然语言生成模型进行深入的解析，特别是Transformer架构。它是如何通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉长距离依赖，并实现对文本信息的全面理解的？我希望书中能够提供清晰的数学推导和算法流程，让我能够真正理解其内在的运行机制。构建一个成功的生成系统，海量、高质量的数据是不可或缺的基石。因此，我对书中关于数据收集、预处理、清洗以及如何为不同的生成任务（如机器翻译、文本摘要、内容创作）构建训练数据集的详尽指导，充满了浓厚的兴趣。我希望能够从中学习到实用的数据处理技巧。模型训练和优化过程，更是“建造”的核心环节。我期待书中能够分享一些行之有效的训练技巧和策略，例如，如何选择最优的学习率、批次大小，如何运用各种正则化技术来防止模型过拟合，以及如何通过早停（Early Stopping）等方法来优化模型的泛化能力。最后，如何科学、全面地评估一个生成系统的性能，也是我非常关注的重点。除了常见的BLEU、ROUGE等指标，我更希望书中能够介绍一些能够更准确地反映生成文本质量（如流畅度、连贯性、信息量、创造性，甚至情感表达能力）的评估方法。我期待这本书能够成为我深入理解和实践自然语言生成技术的“宝典”，让我不仅能够欣赏AI“说话”的艺术，更能掌握“建造”这门艺术的技术，从而在未来的AI应用开发中，拥有更强的能力和更广阔的视野。
评分《自然语言生成系统的建造》这本书，如同一本技术圣经，吸引着我对人工智能语言生成领域深处的探索。长久以来，我一直对机器如何模拟人类的语言能力感到着迷，从简单的文本生成到如今能够创作出富有想象力、逻辑严谨的文章，这背后的技术进步令人惊叹。书名中的“建造”，在我看来，传递着一种从零开始、系统构建的严谨态度，这正是我想深入了解的。我特别期待书中能够详尽地介绍各种自然语言生成的核心模型，例如，它们如何处理语言的序列性，如何捕捉词语之间的复杂关系，以及如何在海量数据中学习语言的规律。我非常希望能够看到对Transformer模型及其核心组件——自注意力机制（Self-Attention）的深入剖析，理解它如何突破了RNN在处理长序列时的瓶颈，从而在各种NLP任务中大放异彩。构建一个高效的生成系统，数据是不可或缺的基石。因此，我对书中关于数据收集、预处理、清洗以及如何构建高质量训练数据集的讲解尤为期待。如何有效地处理海量文本数据，如何从中提取有用的特征，以及如何为不同的生成任务设计相应的数据集，这些都是我渴望从中学习的宝贵经验。模型训练和优化的过程，更是“建造”的关键阶段。我希望书中能够提供一些实用的技巧和最佳实践，例如，如何选择合适的学习率、批次大小，如何运用各种正则化技术来防止过拟合，以及如何通过早停（Early Stopping）等方法来优化模型的泛化能力。此外，对于生成系统的评估，我也希望能够获得更全面的认识。除了常见的BLEU、ROUGE等指标，书中是否会介绍一些能够更准确地反映生成文本质量（如流畅度、连贯性、信息量、创造性）的评估方法？是否会探讨人工评估在其中的重要性？我期待这本书能够为我提供一套系统性的知识体系和实践指导，让我能够真正理解并掌握自然语言生成系统的“建造”之道，从而在人工智能的语言生成领域，走得更远，做得更好。
评分人类最辉煌的语言也有很多新的研究进展，大家容易关注自然语言理解 ，而我长期关注的领域是自然语言生成。也就是如何自动写出一篇小说或美文。此书是自然语言生成领域的奠基之作。读完后，大家会震撼人类智慧之辉煌。
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