具体描述
《NLP实践指南:职业沟通者工具书》分两部分。第一部分阐述各种NLP的理论，每个章节将介绍一个或多个专题。文章的部分标题和许多标题使用NLP的术语，依据行文的顺序将逐条介绍术语，如果你需要对NLP有全面的了解，请读第一部分。这里提供了非常实用的原理和理论。这里也为你学习第二部分专业应用知识提供了一些有帮助的案例。
第二部将介绍一些受大众欢迎的NLP理论的应用，包括培训、销售、谈判、面试和评价、训练、陈述和演讲。第二部分所挑选的几种应用，并未穷尽NUP的一般用法。虽然如此，我认为已经选出了能满足大多数读者在绝大部分领域的需要。一旦领会了基本原理和技巧，你会很快将之应用于生活的方方面面，思考如何应用以获益。例如，你在“谈判”与“面试和评价”两节中的所学也能用于人际交往的其他方面——也作一点常识性调整即可。你也许会发现某些章节在一定程度上是交叉的……
神经语言程序学是一门综合应用学科。二十世纪七十年代，它发轫于美国的加利福尼亚，作为一套可用于改善沟通，思考和解决问题的工具，因其强大的功能而赢得世界的认同。它融会了对不同领域顶尖的从业人员的研究，提炼出的NLP方法，现在正广泛应用于商务、管理、人力资源开发和体育等领域。
阿德尔博士的工具手册是将各种思想和技巧整合而成，这些思想和技巧是对NLP应用于个人和职业领域所取得优异成绩经验的抽象和概括。全书的第一部分，提出了一些前提假设，并对关键的概念和相关的技巧作了介绍，比如目标、呈现系统、心锚、模拟与重构等。第二部分讲述的是，如何将NLP应用于培训、销售、面谈、教练和演讲中。在书中引入的大理的例子和练习，传达了许多有用的信息，读者不应把它当作用于加深理解和补充读物，认为它仅仅是在对一般步骤的进行描述。本书还有参考价值，它囊括了大理的术语，以及原创性的和提供查阅的内容，其中包含了一个有注释的附录表，这些可供NLP培训使用。
作者简介
作者简介
哈瑞·阿德尔（Harry Alder）是一位享誉国际的咨询专家，他在成功科学的研究方面富有成效。他一直从事於与组织相关领域的研究，致力於最大化的开发出员工的潜能。阿德尔博士是一位受大众欢迎的学界名流丶会议演讲者，以及数本管理学丶NLP和个人卓越方面着作的作者。
目录信息
致谢
第一部分基本原理及应用
概述
第一章NLP的性质
主观体验结构的研究
NLP的基础
个人卓越的
· · · · · · (收起)
读后感
还没看过这本书，NLP在中国缺乏的就是译本，大部分NLP著作都是台湾人翻译的，而看这些繁体的翻译本个人感觉和看英文基本无差，毕竟两岸的文化以及文字差异还是相当的大。 不过现在好了，NLP书都已经上了推荐列表，可见大家对这方面是越来越有爱了。好东西想和大家分享...
评分因为所用文字的艰涩，所以不适很容易阅读。 原本想从头开始好好读，久试不爽，改从中间读起，才发现有价值。 对目前国内的NLP培训是不错的补充。
评分因为所用文字的艰涩，所以不适很容易阅读。 原本想从头开始好好读，久试不爽，改从中间读起，才发现有价值。 对目前国内的NLP培训是不错的补充。
评分还没看过这本书，NLP在中国缺乏的就是译本，大部分NLP著作都是台湾人翻译的，而看这些繁体的翻译本个人感觉和看英文基本无差，毕竟两岸的文化以及文字差异还是相当的大。 不过现在好了，NLP书都已经上了推荐列表，可见大家对这方面是越来越有爱了。好东西想和大家分享...
评分（观察力） ----冷读 -----如何确认需求感 ------如何确立谈判格局 -------如何分清楚真假客户 --------如何看出对方最在乎的事 --------如何神化你所看出的事情 KEN学泰拳的时候，很怕看...
用户评价
当我拿到《NLP实践指南》这本书的时候，我并没有抱有太高的期望，因为我之前阅读过不少技术书籍，有些确实内容不错，但总觉得缺少了点什么。然而，这本书的出现，让我眼前一亮。它最大的特点在于其“循序渐进”的学习路径，它不是一股脑地把所有知识点塞给你，而是让你一步一个脚印地去理解和掌握。我印象最深刻的是关于“分词”的章节，作者详细介绍了不同分词算法的原理，比如基于词典的最大匹配法、基于统计的隐马尔可夫模型（HMM）等，并且给出了在Python中实现这些算法的代码。这让我对中文分词这个看似简单的任务有了更深刻的认识。此外，书中关于“词性标注”的讲解也让我受益匪浅。作者介绍了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在词性标注中的应用，并且提供了相应的代码实现。我尝试用书中提供的CRF模型，对一段文本进行词性标注，发现它的准确率相当高，这对于后续的句法分析和信息抽取非常有帮助。
评分我一直认为，学习一门技术，最怕的就是纸上谈兵，而《NLP实践指南》这本书，恰恰解决了这个问题。它不是那种“看看就懂”的书，而是“做了才能精通”的书。我拿到这本书的时候，正是我准备将NLP技术应用到我目前的一个小项目的时候，书中关于文本挖掘的章节，简直是为我量身定做的。我当时需要从大量的用户反馈中提取出用户关注的热点话题，书中介绍的主题模型，比如LDA，让我豁然开朗。作者不仅解释了LDA的原理，还给出了Python实现的完整代码，并且详细讲解了如何调整参数，如何解释模型输出的主题分布。我按照书中的步骤，很快就构建了自己的主题模型，并且成功地发现了用户反馈中的几个主要关注点，这极大地帮助了我后续的产品改进。此外，书中关于词向量空间的讲解也非常透彻，它不仅介绍了Word2Vec，还提到了GloVe，并且对比了它们在词语相似度计算上的表现。我当时尝试用书中的代码计算了一些形容词的相似度，发现它的确能很好地捕捉到词语之间的语义关系，比如“开心”和“高兴”的相似度非常高，而“开心”和“悲伤”的相似度则很低。这种直观的感受，比单纯的公式推导更能让我理解词向量的强大之处。
评分《NLP实践指南》这本书，它给我的感觉就像一个经验丰富的导师，用最简洁明了的语言，把我领进了NLP的殿堂。我之前一直觉得NLP是个很高深莫测的领域，充满了各种复杂的算法和模型。但是，这本书让我看到了NLP的另外一面，那就是它的“可及性”。作者在讲解每一个技术点的时候，都会先从实际应用场景出发，然后才深入到原理和实现。我尤其喜欢书中关于“信息检索”的章节，作者详细介绍了TF-IDF、BM25等经典算法，并且给出了Python的实现。我尝试用TF-IDF算法，构建了一个简单的搜索引擎，能够根据用户输入的关键词，从预设的文章库中检索出相关的文章，这让我对信息检索有了更直观的认识。此外，书中关于“文本生成”的讲解也让我大开眼界。作者介绍了N-gram模型、RNN、LSTM等模型在文本生成中的应用，并且给出了相应的代码示例。我尝试用书中提供的代码，生成了一些简单的短语和句子，虽然还不能达到人类的水平，但已经让我感受到了文本生成的神奇之处。
评分这本书的封面设计就给我一种非常踏实的感觉，不是那种花哨的、浮夸的宣传，而是朴实无华，但又透露出一种专业和严谨。我拿到书的时候，迫不及待地翻开，就被它清晰的章节划分和由浅入深的讲解方式吸引了。第一眼看过去，就能明白作者是想一步步地带领读者进入NLP的世界，而不是一开始就扔给你一堆高深的理论。书中的案例分析也做得非常棒，不是那种纸上谈兵的例子，而是贴近实际应用，比如如何用NLP来分析用户评论，优化产品推荐，甚至在教育领域如何帮助学生更好地学习。我尤其喜欢其中关于文本情感分析的部分，作者详细讲解了不同的模型和技术，并且还提供了相应的代码示例，这对于我这样想动手实践的人来说，简直是太及时了。书里关于词嵌入的讲解也让我茅塞顿开，之前总觉得那些高大上的模型原理晦涩难懂，但这本书用通俗易懂的语言，结合生动的图示，把Word2Vec、GloVe这些概念解释得明明白白，让我感觉NLP并没有想象中那么遥不可及。而且，我注意到作者在介绍每一项技术的时候，都会先给出它解决的实际问题，然后才是原理和实现，这种“问题导向”的学习方式，让我更能理解学习这些知识的意义和价值。即使是对NLP完全陌生的读者，也能通过这本书建立起一个完整的知识框架，并且掌握一些基础的实践技能。
评分这本书，我真的觉得是NLP入门的“神器”！它能够帮助我这种完全没有基础的读者，快速建立起对NLP的认知，并且掌握一些基础的实践技能。它最突出的优点就是“实用性”，它不会让你纠结于一些晦涩的数学理论，而是直接告诉你如何去解决实际问题。我当时最头疼的问题就是如何从大量的文本数据中提取有用的信息，而这本书的“文本挖掘”章节，简直就是为我量身定做的。作者详细介绍了聚类、分类、关联规则挖掘等技术，并且给出了在Python中实现这些技术的代码。我尝试用书中介绍的K-means聚类算法，对一些用户评论进行分组，发现它能够有效地将用户评论分成几个不同的类别，这对于我分析用户需求非常有帮助。另外，书中关于“文本匹配”的讲解也让我眼前一亮。作者介绍了模糊匹配、基于规则的匹配以及基于机器学习的匹配，让我能够根据不同的场景选择最合适的方法。
评分这本书给我的感觉就像是我的个人NLP教练，无时无刻不在指引我前行。我一直对自然语言处理这个领域充满好奇，但又觉得无从下手，直到我遇到了《NLP实践指南》。这本书最大的特点就是它的“实践性”，它不像一些学术性的书籍那样，堆砌大量的公式和理论，而是非常注重让你动手去实现。书中提供的代码示例非常详细，而且是可以直接运行的，这大大降低了学习门槛。我记得我在学习文本分类的时候，书中提供了一个基于朴素贝叶斯和支持向量机的实现，并且对比了两种方法的优劣。这让我不仅学会了如何实现，更重要的是理解了不同模型的工作原理和适用场景。书中关于命名实体识别的章节也让我印象深刻，作者介绍了CRF模型，并且讲解了如何构建特征和训练模型。我当时用书里的代码，尝试去识别一些新闻文本中的人名、地名和组织名，效果比我之前尝试过的规则匹配要好得多。而且，我注意到书中并没有止步于介绍单一的技术，而是会贯穿整个NLP流程，比如从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练和评估，都进行了详细的阐述。这让我对整个NLP任务有了更系统化的认识。即使是我遇到一些棘手的问题，比如文本相似度计算，书中也提供了多种解决方案，从简单的余弦相似度到更复杂的度量学习，让我有更多的选择和探索空间。
评分这本书真的太适合我这种想要快速上手NLP的读者了！它完全符合我的预期，甚至超出了我的预期。我之前尝试过一些NLP的书籍，但很多都过于理论化，要么就是代码示例陈旧，要么就是讲解不清晰。但《NLP实践指南》这本书，我可以说是一口气读完大半，并且在读的过程中就迫不及待地开始动手实践了。它最大的优点就是“接地气”，它不会一味地追求最新最前沿的技术，而是从最常用、最核心的技术讲起，并且都提供了非常实用的代码示例。我尤其喜欢书中关于“关键词提取”的章节，作者介绍了TF-IDF、TextRank等多种方法，并且给出了Python的实现。我当时用TextRank算法，从我自己的博客文章中提取出核心关键词，发现它能够比较准确地反映文章的主题，这对于我优化文章的SEO非常有帮助。另外，书中关于“文本相似度计算”的讲解也让我茅塞顿开。我之前一直觉得文本相似度是一个很玄乎的概念，但这本书通过介绍余弦相似度、Jaccard相似度，以及基于词向量的相似度计算，让我能够清晰地理解它们背后的原理，并且能够根据不同的应用场景选择合适的方法。
评分从封面到内容，这本书都给我一种“踏实”的感觉。它没有华丽的辞藻，没有夸张的宣传，但却蕴含着丰富的知识和实用的技巧。它让我觉得，学习NLP，并不是一件遥不可及的事情。我最欣赏这本书的一点是，它总是能够从读者的角度出发，用最清晰易懂的方式来讲解复杂的概念。我印象最深刻的是关于“情感分析”的章节，作者详细介绍了基于规则的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法，并且给出了相应的代码实现。我尝试用书中介绍的基于朴素贝叶斯的情感分析模型，对一些产品评论进行情感倾向分析，发现它能够比较准确地判断出评论是积极的还是消极的，这对于我分析用户满意度非常有帮助。另外，书中关于“命名实体识别”的讲解也让我受益匪浅。作者介绍了基于规则的方法、基于统计的方法以及基于深度学习的方法，并且提供了相应的代码示例。我尝试用书中提供的CRF模型，对一些新闻文本进行命名实体识别，发现它能够有效地识别出人名、地名和组织名，这对于信息提取和知识图谱构建非常有帮助。
评分坦白说，在阅读《NLP实践指南》之前，我对NLP的理解非常有限，甚至有些畏惧。它似乎是一个充满了各种复杂算法和数学公式的领域。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者用一种非常平易近人的方式，将NLP的各个分支娓娓道来，让我感觉学习的过程是循序渐进的，而不是被突如其来的难度所吓倒。我尤其喜欢书中关于“文本预处理”的章节，因为我深知数据质量的重要性。作者详细讲解了如何进行分词、去除停用词、词干提取等操作，并且给出了在Python中实现这些操作的代码。这些基础的步骤，虽然看起来简单，但却是后续所有NLP任务的基石，这本书给了我一个非常扎实的开端。在我尝试构建一个简单的问答系统时，书中关于“文本匹配”和“意图识别”的章节给了我极大的启发。作者介绍了基于关键词匹配、TF-IDF以及更高级的深度学习模型，让我能够根据项目的需求选择最合适的技术。我尝试用书中介绍的TF-IDF算法，对用户输入的疑问句进行特征提取，然后与预设的问答对进行相似度计算，很快就实现了一个能够回答一些简单问题的原型。
评分这本书，我不得不说，是一本非常有“温度”的技术书籍。它不是冷冰冰的理论堆砌，而是充满了作者对于NLP的热情和对读者的关怀。我第一次接触NLP，就是通过一些零散的在线教程，但总感觉不成体系，碎片化严重。直到我遇到了《NLP实践指南》，我才感觉我真正地在构建一个完整的知识体系。书中关于“语言模型”的讲解，让我对文本的生成和预测有了更深刻的理解。作者从最基础的N-gram模型开始，逐步深入到循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），并且详细解释了它们在文本生成、机器翻译等任务中的应用。我印象特别深刻的是，书中在讲解RNN的时候，没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个简单的“预测下一个词”的例子，将RNN的循环机制一步步地展现出来，让我一下子就明白了它的核心思想。此外，书中关于“文本摘要”的章节也让我受益匪浅。作者介绍了抽取式摘要和生成式摘要两种方法，并且提供了相应的实现思路。我尝试用书中介绍的抽取式摘要算法，对一些新闻报道进行摘要，发现它能够有效地提取出文章的核心信息，极大地提高了我的阅读效率。
评分NLP很不错
评分也是非常不错的一本书。给我带来了很多不一样的收获。
评分很全面的介绍NLP
评分NLP教科书~写的很全，但是太科普了~7层目标感知很有用~
评分NLP教科书~写的很全，但是太科普了~7层目标感知很有用~
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