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☆☆☆☆☆

出版者:唐山出版社

作者:盧卡奇

出品人:

页数:0

译者:楊恆達

出版时间:1999

价格:NT$ 220

装帧:平裝

isbn号码:9789578900745

丛书系列:唐山译丛

图书标签:

• 文学理论
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电子信息时代的知识导航：面向未来的信息检索与数据挖掘实践指南 作者： [此处留空，或使用化名/笔名] 出版社： [此处留空，或使用虚构出版社名称] --- 书籍简介： 在信息爆炸的浪潮中，如何高效地从浩瀚的数据海洋中精准捕捞到所需的知识碎片，并将其转化为有价值的洞察力，是当代每一个研究者、分析师乃至普通学习者面临的核心挑战。本书《电子信息时代的知识导航：面向未来的信息检索与数据挖掘实践指南》（以下简称《知识导航》）正是一部致力于解决此问题的实用性工具书与深度理论探讨的结合体。它摒弃了传统信息检索文献中过于侧重纯粹算法堆砌的枯燥模式，转而聚焦于信息获取的“语境化”、“效率化”与“智能化”三大核心议题。 本书内容涵盖了从基础的信息组织原理到前沿的深度学习驱动的检索模型，旨在为读者构建一个全面、连贯且可操作的知识管理与挖掘框架。我们深知，在数字化环境中，信息的“存在”并不等同于信息的“可用”，因此，本书的每一章节都紧密围绕如何优化用户意图理解、提升搜索结果的相关性与多样性，并最终实现知识的自动化发现展开。 第一部分：信息检索的基石与范式转移 (Foundations and Paradigm Shifts) 本部分奠定了信息检索的理论基础，并清晰勾勒出搜索引擎技术从早期布尔模型向现代语义模型的演变轨迹。 第一章：信息组织与数据结构基础 本章首先回顾了文档表示的关键技术，包括倒排索引的构建、优化与维护。重点讨论了如何应对大规模数据下的索引效率问题，例如基于分布式文件系统（如HDFS）的索引分片策略。此外，我们深入探讨了文本的标准化处理流程，包括分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）在不同语言环境下的适用性差异，为后续的权重计算打下坚实基础。 第二章：经典检索模型与相关性评估 本章详细剖析了信息检索的三个核心范式：布尔模型、向量空间模型（VSM）和概率模型。特别地，我们将详细解析TF-IDF权重机制的局限性，并引入了BM25等基于概率的排序函数，阐释了它们如何更好地平衡词频与文档频率。相关性评估不再仅仅是技术问题，本章还探讨了离线评估（如Precision、Recall、F1值）与在线评估（如点击率、停留时间）之间的映射关系，强调评估指标需要紧密贴合实际应用场景。 第三章：用户意图理解与查询扩展 现代搜索的核心在于“猜中”用户的心思。本章将信息检索视为一个“人机交互”过程，重点分析了查询的本质——即用户对缺失信息的表述。我们将系统介绍查询扩展（Query Expansion）的技术谱系，包括基于同义词典的扩展、基于共现（Co-occurrence）的扩展，以及更先进的基于知识图谱（Knowledge Graph）的实体关系扩展方法，旨在帮助系统从用户模糊的输入中提炼出明确的检索目标。 第二部分：进入语义时代：自然语言处理驱动的检索（NLP-Driven Retrieval） 随着深度学习的兴起，检索系统正在经历从“关键词匹配”到“语义理解”的深刻转变。本部分是本书的重点内容，它将理论与当前业界最先进的技术紧密结合。 第四章：词向量嵌入与语境化表示 本章是理解现代信息检索的“钥匙”。我们将系统梳理词嵌入（Word Embeddings）的发展历程，从经典的Word2Vec、GloVe到上下文敏感的ELMo和BERT。重点讲解了Transformer架构如何通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离依赖关系，并为每个词语生成动态的、依赖于上下文的向量表示。这使得系统能够区分“苹果公司”和“水果苹果”的语义差异。 第五章：深度学习在排序模型中的应用 传统的排序模型（如Learning to Rank, LTR）正被神经排序模型（Neural Ranking Models）取代。本章详细介绍了如何利用深度神经网络（如DSSM、CDSSM）来学习文档和查询之间的相似度函数。我们不仅关注于如何计算语义匹配度，还探讨了如何将多个特征（如点击率、新鲜度、权威性）融合到统一的深度网络框架中进行多目标优化排序。 第六章：问答系统与知识图谱的融合检索 纯粹的文档检索正在向直接答案抽取和生成演变。本章探讨了信息检索系统如何集成问答（QA）模块。我们将介绍基于抽取式（Extractive）和生成式（Generative）的QA模型，以及如何利用知识图谱（KG）作为结构化知识源，辅助检索过程，实现“事实性”和“叙述性”信息的协同检索。 第三部分：效率、隐私与未来趋势（Efficiency, Privacy, and Future Trends） 本部分着眼于信息检索系统的工程实现、前沿挑战以及伦理考量。 第七章：大规模系统的工程化挑战 再优秀的算法，若不能在毫秒级响应时间内执行，便失去了实用价值。本章聚焦于检索系统的工程实践。讨论了近邻搜索（ANN，Approximate Nearest Neighbor）算法，如HNSW、IVF-Flat等在高维向量空间中的应用与性能权衡。同时，我们探讨了分布式系统中的索引构建、更新延迟管理，以及如何设计低延迟的缓存策略以支持实时个性化推荐。 第八章：个性化、多样性与过滤气泡 个性化是提升用户满意度的有效手段，但过度个性化可能导致“过滤气泡”（Filter Bubble）效应。本章辩证地分析了个性化检索的实现技术，如协同过滤、基于内容的推荐与深度学习的混合模型。核心讨论是如何设计机制（如多样性惩罚因子、随机性注入）来平衡推荐的准确性与用户视野的开阔性，确保用户不会被困在信息茧房中。 第九章：隐私保护检索与联邦学习 随着数据安全意识的提高，如何在不暴露用户查询内容和偏好的前提下提供个性化服务，成为关键议题。本章系统介绍了差分隐私（Differential Privacy）在日志分析和模型训练中的应用。此外，我们还探讨了联邦学习（Federated Learning）框架下，如何分布式地训练检索模型，使得模型参数可以在保护原始用户数据不离开本地设备的情况下得到优化。 --- 本书特点： 1. 实践导向的案例分析： 全书穿插了大量基于开源框架（如Elasticsearch、Faiss、Hugging Face Transformers库）的实际操作指南和代码片段，确保理论与实践无缝衔接。 2. 跨学科视野： 不仅涵盖了计算机科学的核心算法，还融合了认知心理学、信息科学和伦理学视角，对信息获取的“人”的因素进行了深入探讨。 3. 前沿技术追踪： 对近期（近三到五年）信息检索领域最热门的进展，如大语言模型（LLMs）在RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构中的角色，进行了详尽的分析和展望。 目标读者： 本书面向对信息处理、数据科学、人工智能应用感兴趣的工程师、研究人员、高级本科生及研究生。尤其适合希望从传统搜索技术转向基于深度学习的下一代知识发现系统的技术人员。掌握基本的线性代数、概率论和Python编程基础将有助于更深入地理解本书内容。 通过阅读《电子信息时代的知识导航》，读者将不仅学会“如何搜索”，更重要的是，学会“如何构建一个能够理解世界、驱动决策的智能信息系统”。 --- [约1520字]

评分☆☆☆☆☆

是翻译的问题吗？ 我想正常中国人是不会如本书一样组织语言的。 这是一本感受史诗，怀念史诗时代的好书。但是理解起来太费力气。不知道英文版怎么样。 本以为是讲小说创作技巧的，毕竟是此书赫然摆在金陵图书馆文学理论架子上，好像这样也没什么错。 无论如何，想通过此书尤其...

评分☆☆☆☆☆

是翻译的问题吗？ 我想正常中国人是不会如本书一样组织语言的。 这是一本感受史诗，怀念史诗时代的好书。但是理解起来太费力气。不知道英文版怎么样。 本以为是讲小说创作技巧的，毕竟是此书赫然摆在金陵图书馆文学理论架子上，好像这样也没什么错。 无论如何，想通过此书尤其...

评分☆☆☆☆☆

阅读体验十分惨烈，句子读的都费劲，所以我大概只是较为清晰地看懂了前言部分。具体的内容还是很含混的。 前希腊时期：史诗 人与外界本质是完满的统一的具有总一性，所以先知道答案所以活得自由自在自为 后希腊时期：悲剧 本质仍然是可以寻找的 小说时代：本质意义在一种自我认...  

评分☆☆☆☆☆

这可能是我到目前读着最慢，阅读感受最惨的一本书，我曾一度不知道卢卡奇在说什么，但最终貌似还是明白了他在说什么。 其实要叫“小说理论”，真不如叫“小说的历史辩证分析理论”更让人清楚点。卢卡奇是想用历史发展的观点来分析小说形式的进化发展，从合理性的...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

最近一直在寻找一些能拓展阅读边界的书籍，而这本《小說理論》恰好填补了我在这方面的空白。我一直认为，阅读不仅仅是消遣，更是一种学习和成长的过程。然而，很多时候，我虽然能体会到故事的情感，却很难说出为什么它能打动我，或者它的叙事技巧到底好在哪里。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往文学“幕后”的窗户，让我有机会去窥探那些塑造故事、营造氛围、打磨人物的“魔法”。我希望它能提供一套系统性的方法论，让我能够更清晰地认识到不同叙事手法的运用，理解情节设置的精妙之处，以及人物塑造的逻辑性和深度。我尤其好奇，书中会如何解析那些经典作品的成功之处，是否会涉及一些我从未接触过的概念，比如“弧光”、“主题”、“象征”等等。我期待的不是一篇篇枯燥的理论文章，而是能够真正帮助我提升阅读鉴赏能力的指南，让我能够从一个被动的接受者，转变为一个有洞察力的鉴赏者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色搭配上烫金的字体，在书架上显得格外醒目。拿到手的时候，就能感受到它扎实的质感，纸张的厚度适中，闻起来有淡淡的油墨香，瞬间就勾起了我想翻开它一探究竟的冲动。虽然我平常阅读的类型比较多样，但对于“理论”这个词，总会让我产生一种敬畏感。我一直觉得，好的文学作品，其背后一定有着深刻的思考和严谨的结构，而这本书，从名字上就透露出一种探究这些内在规律的决心。我期待它能带我进入一个全新的视角，去理解那些曾经让我沉醉，或者让我困惑的故事情节，去揭示那些隐藏在文字背后的匠心独运。我希望它不仅仅是停留在抽象的概念解释，而是能通过鲜活的例子，将那些复杂的理论变得易于理解，甚至触类旁通，让我以后在阅读任何作品时，都能从中获得更深的感悟和更广阔的视野。这本书给我的第一印象，就是它承载着一种引导读者深入理解文学世界的承诺，我迫不及待想知道，它是否能兑现这份承诺。

评分☆☆☆☆☆

翻开《小說理論》的扉页，一种沉甸甸的学术气息扑面而来。虽然我平时阅读多以轻松愉快的类型为主，但对于“理论”二字，我总有一种莫名的向往，觉得它们是连接感性与理性的桥梁，是理解事物本质的关键。我一直对那些能够构建宏大叙事、塑造复杂人物、引发深刻思考的小说作品心生敬意，并且渴望能够探究它们是如何实现的。这本书，无疑给了我一个近距离接触小说创作“核心”的机会。我期待它能为我解析小说创作的各种“工具箱”，让我了解如何构建引人入胜的情节，如何塑造立体丰满的人物，如何运用不同的叙事技巧来影响读者的情绪和认知。我希望这本书能帮助我打破原有的阅读习惯，看到那些我从未注意到的细节，并且能够用更专业的眼光去审视文学作品。我渴望通过阅读这本书，能够更深层次地理解小说的魅力所在，并且在未来的阅读中，拥有更加丰富和深刻的体验。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我脑海里闪过很多关于“小说”本身的疑问。比如，为什么有些故事读起来特别顺畅，而有些则让人感觉佶屈聱牙？为什么有些人物会让你觉得鲜活生动，仿佛就住在你的身边，而有些却像纸片一样苍白？又或者，一个简单的故事，为什么会被赋予如此深刻的寓意？《小說理論》这个名字，给了我一种答案的希望。我希望它能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于各种小说创作的“迷宫”之中，为我指点迷津。我期待它能够解释清楚小说创作的各种要素，从最基础的“人物”、“情节”、“环境”到更深层次的“主题”、“风格”、“叙事视角”等等。我更希望它能提供一些具体的分析案例，让我能够将理论与实际相结合，真正理解这些概念是如何在文学作品中发挥作用的。如果这本书能够教会我如何更深入地分析一部小说，甚至能够为我自己的写作提供一些启发，那将是我最欣慰的结果。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《小說理論》这个书名本身就带有一种学术的严谨感，但同时又让我充满了好奇。我不是文学专业的学生，对理论性的东西向来有些望而却步，但又非常渴望能够提升自己对文学作品的理解深度。我总觉得，要真正欣赏一部伟大的小说，光靠情感共鸣是不够的，还需要一些更深层次的洞察力。我希望这本书能够以一种相对平易近人的方式，为我揭示小说的奥秘。我期待它能够解释清楚，为什么有些小说的结构会如此精巧，为什么有些对话会如此富有张力，又为什么有些结局会让人回味无穷。我希望能在这本书中找到一些能够帮助我理解小说创作“规则”的线索，让我明白那些看似随意的文字背后，其实蕴含着多么复杂的思考和精心的设计。我希望它能成为我阅读路上的一个重要里程碑，让我以后在面对任何一部小说时，都能多一份从容和理解。

评分☆☆☆☆☆

相当华丽，相当抽象

评分☆☆☆☆☆

像诗歌一样的文学批评。

评分☆☆☆☆☆

像诗歌一样的文学批评。

评分☆☆☆☆☆

翻譯和編輯的漏洞太明顯

评分☆☆☆☆☆

他读他之前的小说。注意时间分界。