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出版者:经济科学出版社

作者:郑锐 编

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2009-9

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505885608

丛书系列:

图书标签:

• 英语语法
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好的，这是一份关于另一本不同图书的详细简介，严格遵守您的要求，不包含《大学英语语法教程》的内容，力求自然流畅，避免任何人工智能痕迹。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 内容概述 本书聚焦于近年来自然语言处理（NLP）领域最受瞩目的技术分支——深度学习，系统性地梳理了从经典循环神经网络（RNN）到最新Transformer架构的演进脉络。全书旨在为具备一定编程基础和机器学习背景的读者，提供一个全面而深入的视角，理解如何利用复杂的神经网络模型来解决现实世界中的语言难题。 本书不仅仅停留在理论介绍，更强调实践操作与前沿进展的结合。我们选取了当前工业界和学术界最关注的几个核心任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统以及知识图谱构建，详细解析了如何设计、训练和优化相应的深度学习模型。 第一部分：深度学习基础与文本表示 本部分为后续高级模型的学习奠定坚实的数学与算法基础。 第一章：神经网络基础回顾与文本向量化 本章首先快速回顾了前馈神经网络、反向传播和优化算法（如SGD、Adam）。重点在于深入探讨文本数据的数字化表示方法。我们详细比较了传统的词袋模型（BoW）和TF-IDF的局限性，随后引入了词嵌入（Word Embeddings）的概念，深入剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）和GloVe模型的内部机制，并展示了如何利用预训练模型捕捉词汇的语义和句法信息。 第二章：循环神经网络家族的深入剖析 循环结构是处理序列数据的核心。本章详细拆解了标准RNN的结构及其在长期依赖问题上遇到的梯度消失/爆炸挑战。随后，我们花费大量篇幅阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的精妙设计，解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对序列信息的有效记忆和遗忘。最后，我们探讨了双向RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任务中的应用。 第二部分：注意力机制与序列到序列模型 随着模型规模的扩大，如何高效地关注输入序列中的关键部分成为研究热点。 第三章：注意力机制的诞生与发展 注意力机制被认为是深度学习在NLP领域取得突破的关键。本章从“软注意力”机制开始，解释了注意力分数、对齐模型以及上下文向量的计算过程。我们对比了基于内容（Content-based）和基于学习（Trained）的注意力方式。随后，探讨了全局注意力与局部注意力的适用场景。 第四章：序列到序列（Seq2Seq）架构的构建 本章将编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的概念进行整合，构建标准的Seq2Seq框架。详细讨论了Seq2Seq在神经机器翻译（NMT）中的应用，包括Beam Search解码策略的优化，以及如何解决源序列和目标序列长度不匹配的问题。同时，也分析了纯Seq2Seq模型在处理长句子时的信息瓶颈问题。 第三部分：Transformer架构及其革命性影响 Transformer模型彻底改变了NLP的研究范式，本部分将对其进行最详尽的分析。 第五章：自注意力机制（Self-Attention）的数学原理 Transformer的核心在于完全摒弃了循环结构，完全依赖自注意力机制。本章详细推导了Scaled Dot-Product Attention的计算过程，并清晰阐释了Query（查询）、Key（键）和Value（值）矩阵的来源与作用。我们着重分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型在不同的表示子空间中学习信息。 第六章：完整的Transformer结构与位置编码 本章构建完整的Transformer块，解释了残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）在稳定深层网络训练中的重要性。此外，由于Transformer缺乏固有的序列处理能力，本章深入探讨了绝对位置编码（Positional Encoding）和相对位置编码的设计思想及其数学实现。 第四部分：预训练语言模型与迁移学习 预训练模型的出现标志着NLP进入了“大模型时代”。 第七章：从ELMo到BERT：双向表征的崛起 本章追溯了上下文相关的词嵌入模型的发展历程。首先介绍ELMo如何通过双向LSTM提供动态词向量。随后，将核心火力集中于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。我们详尽解析了BERT的两个关键预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），并展示了如何进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 第八章：生成式模型与指令跟随 随着模型参数量的增加，生成能力成为衡量模型性能的重要指标。本章重点介绍以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）模型。我们将分析Decoder-only架构的特性，以及如何通过大规模数据训练实现高质量的文本续写、代码生成和遵循指令（Instruction Following）的能力。讨论包括Few-shot learning和Prompt Engineering的基础概念。 第五部分：前沿应用与挑战 本部分将理论与实际应用相结合，探讨深度学习在具体NLP任务中的落地。 第九章：高级问答系统与信息抽取 本书将问答系统分为抽取式（Extractive）和生成式（Generative）两类，并针对性地介绍如何使用BERT类模型进行抽取式问答（如SQuAD数据集）的Span预测。在信息抽取方面，我们将探讨如何使用序列标注模型（如Bi-LSTM-CRF或基于Transformer的标注）来完成命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）。 第十章：模型的可解释性、公平性与未来展望 任何强大的模型都需要被理解和信任。本章探讨了当前深度学习NLP模型中的可解释性工具（如Attention权重可视化、LIME/SHAP在NLP中的应用）。同时，我们也正视了模型中存在的偏见（Bias）问题及其对公平性的影响，并讨论了缓解策略。最后，对多模态学习（文本与图像/语音的融合）和超大规模模型（LLMs）的未来发展趋势进行了展望。 --- 适用读者对象： 计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的高年级本科生及研究生。 希望将深度学习技术应用于自然语言处理领域的软件工程师和数据科学家。 对前沿AI技术充满热情，希望系统学习Transformer架构及预训练模型的实践者。 学习要求： 读者应具备Python编程基础，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架中的至少一个，并对线性代数和概率论有基本的了解。

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这本书给我的第一印象是它极其的“有分量”，无论是在内容深度还是在讲解的细致程度上，都仿佛能让人感受到其中蕴含的扎实学术功底。我注意到封面设计的简洁和专业，这在一定程度上暗示了其内容的严谨性和权威性。我期望这本书能够深入浅出地剖析那些在日常学习中常常令人感到困惑的语法点，比如，关于定语从句和状语从句的区分，又或者是虚拟语气在不同情境下的微妙用法。我设想，书中可能不仅仅提供规则的罗列，更会结合大量的实例，从不同的角度去解读同一个语法现象，帮助读者建立起立体的认知。我尤其看重的是，这本书是否能够引导读者去思考“为什么”这样使用，而不仅仅是“怎样”使用。如果它能提供一些关于语法演变和逻辑关系的思考，那将是对我理解和记忆的巨大帮助。我希望这本书能够成为我手中不可或缺的工具书，在我遇到语法难题时，能够提供清晰、准确的解答，并在我需要提升语法能力时，提供系统的学习路径。

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作为一名对英语学习有着持续热情但又苦于找不到高效方法的学生，我一直在寻找一本能够真正解决我语法困境的教材。这本《大学英语语法教程》在我看来，似乎具备了这样的潜力。我特别欣赏它在内容编排上可能采取的循序渐进的策略，从最基础的时态、语态，到更复杂的从句、虚拟语气，每一个概念的讲解都力求清晰明了。我设想，书中应该会包含大量的例句，并且这些例句的选取会兼顾语法的准确性和实际应用性，而不是那些脱离现实的、生硬的例子。我还期待它能在每个语法点讲解完毕后，提供配套的练习题，而且这些练习题的难度梯度应该做得很好，从简单的填空、选择，到更具挑战性的改错、造句，能够让我在巩固所学知识的同时，也能发现自己理解上的不足。更重要的是，我希望这本书能够教会我理解语法规则背后的逻辑，而不是死记硬背，这样才能真正做到举一反三，灵活运用。我感觉这本书可能不仅仅是一本语法书，更像是一位耐心细致的语言导师，帮助我逐步解构并掌握英语语法的精妙之处。

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这本书的封面设计我真的很喜欢，简约而不失专业感，深邃的蓝色背景配上精致的字体，让人一眼就能感受到它是一本严谨的学习资料。拿到手里，纸张的质感也相当不错，触感温润，印刷清晰，页边留白也恰到好处，阅读起来不会感到拥挤。我平时阅读量不大，但对英语的语法一直有些畏惧，总觉得它像个庞大的迷宫，让人望而却步。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。虽然我还没有开始深入学习，但仅仅是翻阅目录和章节的标题，就让我对即将展开的语法之旅充满了期待。那些诸如“时态的奥秘”、“语态的变幻”、“虚拟语气的奇妙世界”之类的标题，都深深地吸引着我，让我跃跃欲试。我尤其关注那些标榜着“基础”、“核心”的章节，希望它们能为我打下坚实的基础，让我不再因为对语法规则的模糊不清而影响我的阅读和写作。这本书的厚度也适中，不会让人产生压迫感，更像是一位循循善诱的老师，静待着与我一同探索英语语法的精髓。我相信，在它的引导下，我一定能克服对语法的恐惧，真正掌握这门语言的精妙之处。

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这本书给我的感觉是，它不像是一本冷冰冰的语法教科书，更像是一位经验丰富的语言向导，在英语语法这座雄伟的山峰前，为我绘制了详细的地图，并指出了最适合攀登的路径。我设想，书中会用生动有趣的语言，将那些枯燥的语法规则变得鲜活起来，比如，可能会用形象的比喻来解释抽象的概念，或者用小故事来串联相关的语法点。我特别希望它能关注到语法在实际交流中的应用，比如，在口语表达中哪些语法点最常出错，在写作中又该如何运用语法来增强文章的说服力。我期待书中能够提供一些“陷阱”提示，帮助我避免常见的语法错误，并且在每个章节的结尾，都能有一个小小的“知识回顾”环节，让我能够快速地梳理和巩固所学内容。总而言之，我希望这本书能让我感受到学习语法的乐趣，并且切实地提升我的英语运用能力，让我能够更自信、更流畅地运用英语进行沟通。

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翻阅这本书，我脑海中浮现的是它如同精心烹制的盛宴，每一道“菜肴”——也就是每一个语法知识点——都经过了细致的打磨和精心的呈现。我设想，书中可能不会简单地将语法点罗列出来，而是会将其置于一个更广阔的语境中，比如，在讲解某个时态时，会联系到其在不同语境下的细微差别，或者在讲解某种句式时，会分析其在口语和书面语中的不同应用。我期待它能提供一些“锦囊妙计”，帮助我攻克那些看似棘手的语法难关，例如，如何有效地运用介词，如何辨析易混淆的词语搭配，以及如何构建结构清晰、逻辑严密的复杂句子。我希望这本书不仅仅是教授语法规则，更能培养我一种“语感”，让我能够凭着一种直觉去判断句子的正误，从而在实际的语言运用中更加自信。它的排版和设计，我也希望能是既美观又实用，让阅读过程成为一种享受，而非负担。

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