新編大學英語寫作 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:青島海洋大學齣版社

作者:

出品人:

頁數:306

译者:

出版時間:1998-09

價格:14.20

裝幀:平裝

isbn號碼:9787810269704

叢書系列:

圖書標籤:

• 大學英語
• 寫作
• 英語學習
• 學術寫作
• 寫作技巧
• 教材
• 高等教育
• 英語寫作
• 新編大學英語
• 寫作指導

《深度學習與自然語言處理前沿：理論、模型與實踐》 圖書簡介 在信息爆炸的數字時代，自然語言處理（NLP）作為人工智能領域的核心分支，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能問答係統到機器翻譯，再到文本情感分析。然而，要駕馭這股浪潮，需要對支撐現代NLP體係的基石——深度學習技術——有深刻且係統的理解。《深度學習與自然語言處理前沿：理論、模型與實踐》旨在為讀者構建一個堅實、全麵且與時俱進的知識框架，帶領科研人員、工程師以及高階學習者深入探索這一交叉學科的精髓。 本書並非一本入門級的概覽手冊，而是定位為一本深入的技術專著，專注於剖析當前最前沿、最具影響力的深度學習模型在NLP任務中的應用與創新。我們力求在理論的嚴謹性與工程實踐的可操作性之間找到最佳平衡點。 第一部分：深度學習基礎迴顧與計算範式轉型 本部分首先對深度學習的數學基礎進行必要的、麵嚮應用的快速迴顧，重點聚焦於其在處理序列數據時的核心優勢。我們將詳細闡述反嚮傳播算法的優化變體（如AdamW、Ranger等），並深入討論現代GPU/TPU架構對大規模模型訓練的影響。 隨後，我們將構建理解現代NLP模型的理論起點——注意力機製（Attention Mechanism）。我們不僅僅介紹經典的Soft Attention，更會細緻解析多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，以及自注意力（Self-Attention）如何實現高效的全局依賴建模。這為後續Transformer架構的理解奠定瞭堅實的數學和直覺基礎。 第二部分：Transformer 架構的深度解構與變體 Transformer模型無疑是近十年NLP領域最重要的技術突破。本書用大量篇幅對其進行近乎“微觀”的剖析。 核心結構解析： 詳細講解編碼器-解碼器堆棧中的殘差連接、層歸一化（Layer Normalization）的最佳實踐，以及位置編碼（Positional Encoding）從絕對到相對，再到鏇轉（RoPE）的演進路綫。 大規模預訓練模型（PLMs）： 重點分析BERT傢族（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）和GPT傢族（Causal Language Modeling）的預訓練目標差異及其對下遊任務性能的影響。我們將比較掩碼策略（如Span Masking vs. Whole Word Masking）的細微差彆。 高效能變體研究： 鑒於大規模模型訓練的資源消耗，本書將專門闢章介紹模型壓縮與高效推理技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、權重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）在LLMs中的最新應用成果。我們還將探討如Reformer、Longformer等針對長文本處理的架構創新。 第三部分：前沿生成模型與內容創造 自然語言生成（NLG）是衡量NLP模型智能程度的關鍵指標。本部分聚焦於如何從基礎的語言模型邁嚮高水平的內容生成。 解碼策略的精細調控： 拋棄簡單的貪婪搜索，本書詳盡對比瞭束搜索（Beam Search）的局限性，並重點講解瞭基於熵控製的采樣方法，如Top-K、Nucleus Sampling（Top-P），以及它們在平衡生成多樣性與流暢性上的權衡。 指令跟隨與對齊（Alignment）： 探討如何利用人類反饋強化學習（RLHF）或直接偏好優化（DPO）等技術，將大型語言模型的輸齣與人類的意圖和價值觀精確對齊，這是實現可信賴AI的關鍵步驟。 多模態融閤： 展望NLP與計算機視覺的結閤點，分析如CLIP、Flamingo等模型如何通過共享的嵌入空間，實現文本到圖像的生成與理解，展現瞭下一代AI係統的潛力。 第四部分：特定任務的深度遷移學習實踐 本書提供瞭針對NLP核心應用的深度實踐指南，強調如何利用預訓練模型的強大泛化能力解決具體問題。 問答係統（QA）： 從抽取式QA（SQuAD範式）到生成式QA（如Dealing with knowledge cutoffs），對比不同模型結構在精確匹配與抽象概括上的錶現。 文本分類與序列標注： 討論如何針對低資源語種或領域特定文本（如法律、醫療文本）設計高效的微調策略（如Prompt Tuning、Adapter Layers），以最小化數據需求。 機器翻譯（NMT）： 深入分析Transformer在神經機器翻譯中的雙語上下文編碼機製，並討論如低資源場景下的迴譯（Back-Translation）與無監督/半監督對齊技術。 第五部分：模型的可解釋性、魯棒性與倫理挑戰 隨著模型規模的擴大，理解其決策過程和潛在風險變得至關重要。 可解釋性（XAI）： 介紹LIME、SHAP以及梯度可視化（如Integrated Gradients）在NLP模型中的應用，幫助洞察模型對輸入詞語的依賴程度。 對抗性攻擊與防禦： 模擬和分析針對文本的微小擾動如何導緻模型輸齣災難性錯誤，並探討基於數據增強和模型正則化的防禦策略，以增強模型的魯棒性。 偏見與公平性： 深入剖析訓練數據中存在的社會偏見（如性彆、種族刻闆印象）如何在語言模型中被固化和放大，並探討評估工具（如SEAT）和緩解技術。 目標讀者與本書特色： 本書的受眾是具備一定綫性代數、概率論和Python編程基礎的讀者。我們假設讀者熟悉基本的神經網絡概念。本書最大的特色在於其內容的前沿性和深度，每一章節都引用並分析瞭近兩年的頂會（ACL, NeurIPS, ICML等）的突破性成果，並輔以詳實的僞代碼和算法流程圖，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然，從而能夠站在現有技術製高點上進行進一步的創新與開發。本書旨在成為未來幾年內，深度學習驅動的自然語言處理領域不可或缺的工具書與參考手冊。

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最讓人難以接受的是，這本書在引入現代學術規範和引用格式方麵的處理簡直是粗枝大葉，充滿瞭矛盾和不一緻性。例如，它在不同的章節中似乎暗示瞭兩種不同的引用體係（比如APA和MLA的某種混搭變體），但從未明確指齣哪一種應作為本書的統一標準，或者何時該使用哪一種。對於一個需要嚴格遵守格式要求的學生來說，這種模糊性是緻命的。我花費瞭大量時間去辨彆那些零星的腳注和文末參考文獻的示例，試圖從中拼湊齣一個可信的、可以遵循的規範，結果發現很多示例本身就存在明顯的格式錯誤，這讓我對教材本身的權威性産生瞭根本性的懷疑。在一本教授嚴謹學術技能的書中，連最基本的格式規範都無法做到百分之百的精確和一緻，這無疑是教學上的重大失職，也給學習者帶來瞭不必要的睏惑和風險。

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對於一本側重“寫作”的指導書，其對寫作過程的解析深度卻顯得極其膚淺和概念化，幾乎全程停留在“是什麼”的層麵，而對於“如何做”的實操指導則寥寥無幾，更像是一本理論概述手冊，而非一本實用的工具書。書中花瞭大量的篇幅去定義“清晰的論點”或“有力的支持”，但當我們真正麵對空白的文檔時，卻發現書裏提供的指導僅僅是空洞的口號。它沒有提供任何關於如何進行有效的頭腦風暴、如何構建詳細的大綱、如何平衡引述與原創觀點，或者在修改階段如何係統性地檢查邏輯流的實用技巧。這種“知其然不知其所以然”的教學模式，讓依賴教材來提升實踐能力的學習者感到極度挫敗。我需要的是具體的、可復製的步驟和技巧，而不是一堆高懸於空的寫作原則，這些原則即便在書裏被反復強調，也無法轉化為我鍵盤上落下的具體文字。

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這本教材的排版設計簡直是一場災難，色彩運用極其混亂，黑白灰的對比度設置讓人眼花繚亂，尤其是在需要長時間閱讀學術材料時，這種視覺上的摺磨讓人難以忍受。插圖的選擇更是匪夷所思，很多配圖與文字內容毫無關聯，更像是從一本過時的圖冊裏隨意剪貼拼湊齣來的，完全沒有起到輔助理解的作用，反而分散瞭注意力。更要命的是，章節之間的邏輯銜接處理得極其生硬，仿佛是把幾篇獨立的講義強行縫閤在瞭一起，讀者在試圖追蹤作者的論述思路時，總會感到一陣突兀的跳躍，讓人不得不頻繁地前後翻閱，試圖重建那條缺失的思路鏈條。例如，在討論某個復雜的語法結構時，前一頁還在深入剖析其細微差彆，下一頁就直接跳躍到瞭應用範例，中間缺乏必要的過渡性解釋或案例分析，使得初學者幾乎無法獨立消化這些信息。這種對讀者閱讀體驗的漠視，使得這本厚重的書成為瞭一個冰冷、難以親近的知識容器，而不是一個引導性的學習工具。

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我簡直不敢相信，作為一本所謂的“新編”教材，其收錄的範文和語料庫的陳舊程度令人發指，很多錶達方式和語境用詞都停留在上個世紀的口吻，與當代英語的使用習慣格格不入。閱讀這些範文，仿佛穿越迴瞭某個我從未經曆過的年代，裏麵的論證結構和邏輯推進方式也顯得異常僵硬和刻闆，完全沒有體現齣當下學術寫作所推崇的靈活性和批判性思維。舉例來說，一篇關於全球化影響的範文，其論證邏輯幾乎完全依賴於陳舊的、被學術界廣泛質疑的二元對立思維，對於當代復雜的、多維度的視角缺乏任何體現，這對於期望學習前沿寫作技巧的大學生來說，無疑是一種誤導。如果我按照書中的風格去撰寫我的期末論文，我敢肯定，導師會在我的稿子上畫齣比紅綫還多的批注，指齣我的語言過於過時和保守。教材的生命力在於緊跟時代，而這本充斥著“古董級”範例的書，在這一點上徹底宣告失敗。

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這本書的練習設計簡直是反教育學的典範，它們要麼過於簡單，以至於像填空遊戲一樣侮辱瞭大學生的智力水平，要麼就是設計得過於龐大和模糊，根本無法在課後有效完成，更彆提從中獲得明確的反饋。那些所謂的“寫作任務”，往往要求在極短的時間內，針對一個復雜且未曾提供足夠背景材料的主題進行一篇完整的議論文寫作，這在實際操作中是不可行的。更令人惱火的是，書中幾乎完全缺失瞭自我評估和同行互評的指導材料，我們被拋入一個純粹的黑箱操作中，不知道自己的進步在哪裏，更無從得知下一步該修正哪些具體的弱點。如果一本寫作書不能提供可操作的、具有層次感的練習來引導技能的螺鏇式上升，那麼它存在的意義就大打摺扣瞭。這些練習不是在“訓練”我們的寫作能力，而是在“考驗”我們的耐心和時間管理能力。

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