自然语言处理技术入门与实战

自然语言处理技术入门与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:兰红云
出品人:博文视点
页数:200
译者:
出版时间:2017-11-1
价格:59.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121327636
丛书系列:
图书标签:
  • 自然语言处理
  • NLP
  • 计算科学
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具体描述

《自然语言处理技术入门与实战》主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面,介绍了自然语言处理中相关的一些技术。对于每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现,以及对当前方法的思考四个方面进行讲解。

《自然语言处理技术入门与实战》面向的读者为有志于从事自然语言处理相关工作的在校学生、企事业单位工作人员等人群。本书的结构是由浅入深地进行相关内容的介绍,以满足不同层次读者的学习需求。

探寻宇宙深处的奥秘:超新星爆发与星系演化 内容简介: 本书带领读者深入宇宙学和天体物理学的核心领域,聚焦于宇宙中最壮观、最具影响力的事件之一——超新星爆发,并以此为线索,系统阐述它们在驱动星系形成与演化过程中的关键作用。我们不探讨任何与自然语言处理相关的技术或概念,而是完全沉浸于恒星生命的终结、高能物理现象的极端条件,以及这些“宇宙灯塔”如何塑造我们周围的星系结构。 第一部分:恒星的壮丽谢幕——超新星的物理机制 本部分将从恒星演化的基础知识讲起,为理解超新星爆发奠定理论基础。我们将详细剖析恒星如何在其生命周期中积累质量、经历核合成的各个阶段,直至核心的燃料耗尽。 第一章:恒星结构与核合成的尽头 我们将详细考察大质量恒星(超过太阳质量八倍以上)的内部结构,从氢燃烧区到氦、碳、氧,直至形成惰性的铁核。铁核的形成是超新星爆发的直接导火索,因为铁核的聚变不再释放能量,反而需要吸收能量,这使得核心无法抵抗自身引力。重点讨论电子简并压的极限(钱德拉塞卡极限)在白矮星中的作用,以及当质量超越此极限时可能发生的Ia型超新星的触发机制。 第二章:核心坍缩与反弹机制(II型、Ib/Ic型) 这是对II型、Ib型和Ic型超新星爆发物理过程的深度剖析。我们将细致描绘核心在引力作用下如何瞬间坍缩,密度达到核密度(约 $10^{14} ext{ g/cm}^3$)时物质的“硬核”效应。随后,详细解释冲击波的形成、传播过程,以及冲击波如何穿越外层包层,将恒星物质以极高速度抛射到星际空间。本章将涵盖中微子逃逸在驱动冲击波反弹中的决定性作用,以及这些高能中微子如何携带走恒星坍缩所释放能量的绝大部分(约 $99%$)。 第三章:爆炸的“指纹”——光谱分析与遗迹 超新星爆发产生的瞬间光芒和随后数月乃至数年的余辉,为我们提供了研究极端物理条件的独特窗口。本章将系统讲解不同类型超新星的光变曲线特征。我们将深入探讨Ia型超新星(由白矮星热核爆炸引起)因其光度一致性而成为“标准烛光”的原理,及其在测定宇宙距离尺度中的地位。同时,分析II型超新星光谱中氢线、金属线等特征谱线的出现与消失,揭示了爆炸发生时恒星外层物质的化学丰度和动力学状态。此外,还将介绍超新星遗迹(SNR)的形成,及其对周围介质的加热和电离效应。 第二部分:宇宙的炼金术——重元素起源与星际介质重塑 超新星爆发不仅仅是恒星的终结,它们更是宇宙中所有比氦重的元素的主要制造工厂。 第四章:元素丰度与快慢中子俘获过程(r/s 过程) 本章聚焦于核合成的最终阶段——爆炸后的快速核合成。我们将解释宇宙中氧、硅、铁等元素是如何在恒星内部或爆炸过程中产生的。重点探讨“r-过程”(快速中子俘获过程)的必要性,这被认为是金、铂等重元素的唯一可靠来源。通过分析超新星遗迹中特定同位素的丰度比,我们揭示了爆炸现场对早期化学演化的影响。 第五章:超新星对星际介质(ISM)的注入与影响 爆发产生的冲击波以超音速向外传播,扫过星际空间,形成巨大的气泡结构,并将数个太阳质量的重元素注入到星际介质中。我们将讨论这些被注入的物质如何改变星际云的化学成分,为下一代恒星和行星系统的形成提供原材料。本章还会涉及超新星对星际磁场、宇宙射线加速机制的反馈作用。 第三部分:塑造宇宙的骨架——超新星与星系演化 超新星爆发的巨大能量输出(相当于 $10^{51}$ 尔格)对周围的星系结构和演化具有深远的宏观影响。 第六章:反馈机制:从恒星到星系尺度的影响 本部分讨论“恒星反馈”的概念,即单个恒星乃至整个恒星形成区释放的能量如何调节星系内部的气体冷却和恒星形成速率。我们将详细分析超新星爆发如何通过加热和驱散星系盘内的气体,暂时或永久地“关闭”某些区域的恒星形成活动,从而影响星系的整体形态和颜色演化。 第七章:超新星与星系形态的关联 研究表明,不同类型的星系(如椭圆星系与旋涡星系)具有不同的恒星形成历史,这与它们的超新星爆发率紧密相关。我们将考察在低质量星系中,超新星喷射物能否逃逸星系引力束缚,导致星系“自噬”或“自我熄灭”。对于大质量星系中心活跃星系核(AGN)的共同作用,超新星也扮演着复杂的催化或抑制角色。 第八章:宇宙学中的应用:暗能量的线索 本章将回归到超新星作为宇宙学探针的角色。通过详细讨论Ia型超新星如何被用于测量遥远距离,我们将重温上世纪末关于宇宙加速膨胀的发现。我们将探讨这些“标准烛光”如何帮助科学家推导出暗能量的性质及其在当前宇宙能量密度中的主导地位,从而理解宇宙的最终命运。 结语:未解之谜与未来展望 本书最后将总结当前天体物理学前沿中,与超新星研究相关的几个重大未解问题,例如:极快光变(Fast Radio Bursts,FRBs)是否与超新星或磁星有关?超大质量恒星坍缩是否总是形成黑洞?以及如何更精确地量化超新星对星系化学演化的具体贡献。展望下一代望远镜(如詹姆斯·韦伯空间望远镜及其继任者)将如何帮助我们揭开这些宇宙中最壮丽事件的最后秘密。 本书适合对现代天体物理学、高能天体物理现象感兴趣的读者,以及希望从物理学角度理解宇宙演化历史的理工科学生和研究人员。全书内容严谨,基于最新的观测数据和理论模型进行阐述。

作者简介

兰红云,湖北襄阳人。曾任职于猎豹移动,现为阿里影业数据挖掘专家,拥有多年的算法和数据挖掘的工作经验,申请过多项算法专利。研究方向包括自然语言处理和机器学习。

目录信息

第1篇语义模型详解
第1章关键词抽取模型 3
1.1 TF-IDF算法实现关键词抽取 4
1.2 TextRank算法实现关键词抽取 11
1.3 基于语义的统计语言模型实现关键词抽取 16
第2章短语抽取模型 22
2.1 基于互信息和左右信息熵实现短语抽取 23
2.2 TextRank算法实现短语抽取 28
2.3 LDA算法实现短语抽取 31
第3章自动摘要抽取模型 38
3.1 决策树算法实现自动摘要 39
3.2 基于逻辑回归算法实现自动摘要 44
3.3 贝叶斯算法实现自动摘要 50
第4章深度学习——计算任意词距离模型 55
4.1 FP-Growth算法实现词距离计算 56
4.2 N-Gram算法实现词距离计算 61
4.3 BP算法实现词距离计算 65
第5章拼音汉字混合识别模型 70
5.1 贝叶斯模型实现拼音汉字混合识别 71
5.2 HMM模型实现拼音汉字混合识别 75
5.3 RNN神经网络模型实现拼音汉字混合识别 80
第6章文本自动生成模型 87
6.1 基于关键词的文本自动生成模型 88
6.2 RNN模型实现文本自动生成 93
第2篇自然语言处理系统基础算法
第7章Dijkstra算法 101
7.1 算法应用原理介绍 102
7.2 算法数学原理介绍 102
7.3 算法源码说明 106
7.4 算法应用扩展 107
第8章AC-DoubleArrayTrie算法 108
8.1 算法应用原理介绍 109
8.2 算法数学原理介绍 111
8.3 算法应用扩展 116
第9章最大熵算法 117
9.1 算法应用原理介绍 118
9.2 算法数学原理介绍 119
9.3 算法源码说明 124
9.4 算法应用扩展 125
第10章CRF算法 126
10.1 算法应用原理介绍 127
10.2 算法数学原理介绍 130
10.3 算法源码说明 135
10.4 算法应用扩展 136
第11章马尔可夫逻辑网算法 137
11.1 算法应用原理介绍 138
11.2 算法数学原理介绍 142
11.3 算法源码说明 144
11.4 算法应用扩展 145
第12章DIPRE算法 147
12.1 算法应用原理介绍 148
12.2 算法数学原理介绍 151
12.3 算法源码说明 152
12.4 算法应用扩展 153
第13章LSTM算法 155
13.1 算法应用原理介绍 156
13.2 算法数学原理介绍 158
13.3 算法源码说明 163
13.4 算法应用扩展 165
第14章TransE算法 166
14.1 算法应用原理介绍 167
14.2 算法数学原理介绍 170
14.3 算法源码说明 172
14.4 算法应用扩展 174
第3篇系统案例实战
第15章搭建舆情分析与挖掘的系统 177
15.1 系统功能设计简述 178
15.2 系统模块实现详解 181
15.3 系统实现源码说明 186
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书在理论阐述部分的逻辑连贯性上存在明显的跳跃性,读起来感觉像是在不同作者的笔记上随意剪贴而成。某些章节对特定概念的解释冗长且晦涩,使用了大量生僻的专业术语,却没有提供足够的上下文背景或直观的比喻来辅助理解。比如,在解释概率图模型时,作者仿佛预设了读者已经拥有深厚的数学基础,直接抛出复杂的转移矩阵和观测概率,对于初学者来说,根本不知道这些数学符号究竟在描述NLP中的哪个具体问题。而另一些看似重要的章节,比如文本表示方法的演进,却又一带而过,关键的数学推导过程直接省略,只给出了最终结论,让人无法深入探究其背后的原理。这种忽而深奥、忽而敷衍的态度,使得整本书的知识体系像是一座由松散沙砾堆砌起来的城堡,结构摇摇欲坠,难以建立起稳固的认知框架。

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从作者的写作风格来看,似乎更偏向于学术论文的综述,而非面向工程实践的入门指导。语气上缺乏与读者的亲近感,总有一种高高在上的“布道者”姿态。很多章节的表述都非常客观、中立,缺少了那种能激发学习热情的引导性叙述。例如,在讨论词向量的局限性时,作者只是平铺直叙地列举了它的缺点,却没有像一位经验丰富的工程师那样,分享一些在实际项目中如何巧妙绕开这些限制的具体“窍门”或“经验法则”。好的入门书应该像一位耐心的导师,不仅告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“为什么”以及“如何做才能避免踩坑”。这本书在这方面明显不足,它更像是一本冷冰冰的参考手册,虽然信息量不小,但温度不够,难以让人产生持续探索的动力和亲近感。

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关于配套资源的缺失,是我认为这本书最大的硬伤之一。一本合格的“实战”书籍,理应提供清晰的GitHub仓库链接,包含所有代码、数据集和预训练模型。然而,我尝试了书中提供的所有链接,发现其中很多已经失效,或者指向的是一个空空如也的Repository。即便找到了一些零星的代码片段,它们也往往是片段式的,缺乏一个完整的、可复现的项目结构。对于任何想通过动手实践来巩固学习效果的读者而言,这无疑是致命的打击。没有一个稳定、可运行的环境作为支撑,书本上的理论知识就只能停留在纸面上,无法真正转化为生产力。我不得不花费大量时间去社区论坛上寻找替代资源,这完全偏离了购买一本教材应该享受到的便利和集成化服务。

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我原本寄予厚望,希望这本书能提供一些关于现代深度学习模型在自然语言处理领域应用的实战案例,毕竟书名里带有“实战”二字。然而,我所看到的案例大多停留在几年前的基准模型上,比如经典的RNN和LSTM结构,对于Transformer架构的介绍也仅限于概念的罗列,缺乏具体的代码实现细节和调优经验分享。更令人失望的是,很多代码示例在当前的流行框架(比如最新版本的PyTorch或TensorFlow)下根本无法直接运行,需要读者自己去修复大量的兼容性问题和依赖库版本冲突。这种“过时的实战”让人感觉作者对行业前沿的动态把握不够敏锐,或者说,根本没有更新过内容。如果只是想了解基础理论,市面上有太多更清晰、更系统化的教材可供选择,这本书在“实战”这一关键卖点上,可以说完全没有兑现承诺,留给读者的更多是调试代码的挫败感而非掌握新技能的喜悦。

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这本书的排版设计简直是一场视觉的灾难。我得承认,从封面设计到内页布局,都透露着一股浓浓的“赶工期”气息。字体选择上,正文部分使用了那种略显粗糙的衬线体,阅读起来眼睛非常吃力,尤其是在长时间阅读后,干涩感立马就上来了。更要命的是,图表的质量实在不敢恭维。那些用来说明复杂算法流程的示意图,线条模糊不清,标注的小字几乎需要借助放大镜才能辨认,这对于需要理解核心概念的学习者来说,无疑是雪上加霜。很多公式的排版也显得很不规范,上下标的位置经常错位,让人怀疑作者是否真的仔细校对过。这种对阅读体验的漠视,极大地削弱了学习的积极性,我光是适应这种阅读环境就耗费了不少精力,严重影响了对知识的吸收效率。我期待的是一本能让人心甘情愿沉浸其中的专业书籍,而不是这种让人想尽快合上的“劝退读物”。

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没有源代码,注释有问题,没有勘误

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额,至少你告诉我用的什么语言吧。。

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没有源代码,注释有问题,没有勘误

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务实,但是有点太简单了

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虽然很粗略,但比较务实。

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