新编大学英语写作

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出版者:青岛海洋大学出版社
作者:
出品人:
页数:306
译者:
出版时间:1998-09
价格:14.20
装帧:平装
isbn号码:9787810269704
丛书系列:
图书标签:
  • 大学英语
  • 写作
  • 英语学习
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具体描述

《深度学习与自然语言处理前沿:理论、模型与实践》 图书简介 在信息爆炸的数字时代,自然语言处理(NLP)作为人工智能领域的核心分支,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面,从智能问答系统到机器翻译,再到文本情感分析。然而,要驾驭这股浪潮,需要对支撑现代NLP体系的基石——深度学习技术——有深刻且系统的理解。《深度学习与自然语言处理前沿:理论、模型与实践》旨在为读者构建一个坚实、全面且与时俱进的知识框架,带领科研人员、工程师以及高阶学习者深入探索这一交叉学科的精髓。 本书并非一本入门级的概览手册,而是定位为一本深入的技术专著,专注于剖析当前最前沿、最具影响力的深度学习模型在NLP任务中的应用与创新。我们力求在理论的严谨性与工程实践的可操作性之间找到最佳平衡点。 第一部分:深度学习基础回顾与计算范式转型 本部分首先对深度学习的数学基础进行必要的、面向应用的快速回顾,重点聚焦于其在处理序列数据时的核心优势。我们将详细阐述反向传播算法的优化变体(如AdamW、Ranger等),并深入讨论现代GPU/TPU架构对大规模模型训练的影响。 随后,我们将构建理解现代NLP模型的理论起点——注意力机制(Attention Mechanism)。我们不仅仅介绍经典的Soft Attention,更会细致解析多头注意力(Multi-Head Attention)的并行化优势,以及自注意力(Self-Attention)如何实现高效的全局依赖建模。这为后续Transformer架构的理解奠定了坚实的数学和直觉基础。 第二部分:Transformer 架构的深度解构与变体 Transformer模型无疑是近十年NLP领域最重要的技术突破。本书用大量篇幅对其进行近乎“微观”的剖析。 核心结构解析: 详细讲解编码器-解码器堆栈中的残差连接、层归一化(Layer Normalization)的最佳实践,以及位置编码(Positional Encoding)从绝对到相对,再到旋转(RoPE)的演进路线。 大规模预训练模型(PLMs): 重点分析BERT家族(Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)和GPT家族(Causal Language Modeling)的预训练目标差异及其对下游任务性能的影响。我们将比较掩码策略(如Span Masking vs. Whole Word Masking)的细微差别。 高效能变体研究: 鉴于大规模模型训练的资源消耗,本书将专门辟章介绍模型压缩与高效推理技术,包括知识蒸馏(Knowledge Distillation)、权重剪枝(Pruning)和量化(Quantization)在LLMs中的最新应用成果。我们还将探讨如Reformer、Longformer等针对长文本处理的架构创新。 第三部分:前沿生成模型与内容创造 自然语言生成(NLG)是衡量NLP模型智能程度的关键指标。本部分聚焦于如何从基础的语言模型迈向高水平的内容生成。 解码策略的精细调控: 抛弃简单的贪婪搜索,本书详尽对比了束搜索(Beam Search)的局限性,并重点讲解了基于熵控制的采样方法,如Top-K、Nucleus Sampling(Top-P),以及它们在平衡生成多样性与流畅性上的权衡。 指令跟随与对齐(Alignment): 探讨如何利用人类反馈强化学习(RLHF)或直接偏好优化(DPO)等技术,将大型语言模型的输出与人类的意图和价值观精确对齐,这是实现可信赖AI的关键步骤。 多模态融合: 展望NLP与计算机视觉的结合点,分析如CLIP、Flamingo等模型如何通过共享的嵌入空间,实现文本到图像的生成与理解,展现了下一代AI系统的潜力。 第四部分:特定任务的深度迁移学习实践 本书提供了针对NLP核心应用的深度实践指南,强调如何利用预训练模型的强大泛化能力解决具体问题。 问答系统(QA): 从抽取式QA(SQuAD范式)到生成式QA(如Dealing with knowledge cutoffs),对比不同模型结构在精确匹配与抽象概括上的表现。 文本分类与序列标注: 讨论如何针对低资源语种或领域特定文本(如法律、医疗文本)设计高效的微调策略(如Prompt Tuning、Adapter Layers),以最小化数据需求。 机器翻译(NMT): 深入分析Transformer在神经机器翻译中的双语上下文编码机制,并讨论如低资源场景下的回译(Back-Translation)与无监督/半监督对齐技术。 第五部分:模型的可解释性、鲁棒性与伦理挑战 随着模型规模的扩大,理解其决策过程和潜在风险变得至关重要。 可解释性(XAI): 介绍LIME、SHAP以及梯度可视化(如Integrated Gradients)在NLP模型中的应用,帮助洞察模型对输入词语的依赖程度。 对抗性攻击与防御: 模拟和分析针对文本的微小扰动如何导致模型输出灾难性错误,并探讨基于数据增强和模型正则化的防御策略,以增强模型的鲁棒性。 偏见与公平性: 深入剖析训练数据中存在的社会偏见(如性别、种族刻板印象)如何在语言模型中被固化和放大,并探讨评估工具(如SEAT)和缓解技术。 目标读者与本书特色: 本书的受众是具备一定线性代数、概率论和Python编程基础的读者。我们假设读者熟悉基本的神经网络概念。本书最大的特色在于其内容的前沿性和深度,每一章节都引用并分析了近两年的顶会(ACL, NeurIPS, ICML等)的突破性成果,并辅以详实的伪代码和算法流程图,确保读者不仅知其然,更能知其所以然,从而能够站在现有技术制高点上进行进一步的创新与开发。本书旨在成为未来几年内,深度学习驱动的自然语言处理领域不可或缺的工具书与参考手册。

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读后感

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对于一本侧重“写作”的指导书,其对写作过程的解析深度却显得极其肤浅和概念化,几乎全程停留在“是什么”的层面,而对于“如何做”的实操指导则寥寥无几,更像是一本理论概述手册,而非一本实用的工具书。书中花了大量的篇幅去定义“清晰的论点”或“有力的支持”,但当我们真正面对空白的文档时,却发现书里提供的指导仅仅是空洞的口号。它没有提供任何关于如何进行有效的头脑风暴、如何构建详细的大纲、如何平衡引述与原创观点,或者在修改阶段如何系统性地检查逻辑流的实用技巧。这种“知其然不知其所以然”的教学模式,让依赖教材来提升实践能力的学习者感到极度挫败。我需要的是具体的、可复制的步骤和技巧,而不是一堆高悬于空的写作原则,这些原则即便在书里被反复强调,也无法转化为我键盘上落下的具体文字。

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我简直不敢相信,作为一本所谓的“新编”教材,其收录的范文和语料库的陈旧程度令人发指,很多表达方式和语境用词都停留在上个世纪的口吻,与当代英语的使用习惯格格不入。阅读这些范文,仿佛穿越回了某个我从未经历过的年代,里面的论证结构和逻辑推进方式也显得异常僵硬和刻板,完全没有体现出当下学术写作所推崇的灵活性和批判性思维。举例来说,一篇关于全球化影响的范文,其论证逻辑几乎完全依赖于陈旧的、被学术界广泛质疑的二元对立思维,对于当代复杂的、多维度的视角缺乏任何体现,这对于期望学习前沿写作技巧的大学生来说,无疑是一种误导。如果我按照书中的风格去撰写我的期末论文,我敢肯定,导师会在我的稿子上画出比红线还多的批注,指出我的语言过于过时和保守。教材的生命力在于紧跟时代,而这本充斥着“古董级”范例的书,在这一点上彻底宣告失败。

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这本书的练习设计简直是反教育学的典范,它们要么过于简单,以至于像填空游戏一样侮辱了大学生的智力水平,要么就是设计得过于庞大和模糊,根本无法在课后有效完成,更别提从中获得明确的反馈。那些所谓的“写作任务”,往往要求在极短的时间内,针对一个复杂且未曾提供足够背景材料的主题进行一篇完整的议论文写作,这在实际操作中是不可行的。更令人恼火的是,书中几乎完全缺失了自我评估和同行互评的指导材料,我们被抛入一个纯粹的黑箱操作中,不知道自己的进步在哪里,更无从得知下一步该修正哪些具体的弱点。如果一本写作书不能提供可操作的、具有层次感的练习来引导技能的螺旋式上升,那么它存在的意义就大打折扣了。这些练习不是在“训练”我们的写作能力,而是在“考验”我们的耐心和时间管理能力。

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这本教材的排版设计简直是一场灾难,色彩运用极其混乱,黑白灰的对比度设置让人眼花缭乱,尤其是在需要长时间阅读学术材料时,这种视觉上的折磨让人难以忍受。插图的选择更是匪夷所思,很多配图与文字内容毫无关联,更像是从一本过时的图册里随意剪贴拼凑出来的,完全没有起到辅助理解的作用,反而分散了注意力。更要命的是,章节之间的逻辑衔接处理得极其生硬,仿佛是把几篇独立的讲义强行缝合在了一起,读者在试图追踪作者的论述思路时,总会感到一阵突兀的跳跃,让人不得不频繁地前后翻阅,试图重建那条缺失的思路链条。例如,在讨论某个复杂的语法结构时,前一页还在深入剖析其细微差别,下一页就直接跳跃到了应用范例,中间缺乏必要的过渡性解释或案例分析,使得初学者几乎无法独立消化这些信息。这种对读者阅读体验的漠视,使得这本厚重的书成为了一个冰冷、难以亲近的知识容器,而不是一个引导性的学习工具。

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最让人难以接受的是,这本书在引入现代学术规范和引用格式方面的处理简直是粗枝大叶,充满了矛盾和不一致性。例如,它在不同的章节中似乎暗示了两种不同的引用体系(比如APA和MLA的某种混搭变体),但从未明确指出哪一种应作为本书的统一标准,或者何时该使用哪一种。对于一个需要严格遵守格式要求的学生来说,这种模糊性是致命的。我花费了大量时间去辨别那些零星的脚注和文末参考文献的示例,试图从中拼凑出一个可信的、可以遵循的规范,结果发现很多示例本身就存在明显的格式错误,这让我对教材本身的权威性产生了根本性的怀疑。在一本教授严谨学术技能的书中,连最基本的格式规范都无法做到百分之百的精确和一致,这无疑是教学上的重大失职,也给学习者带来了不必要的困惑和风险。

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