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☆☆☆☆☆

出版者:Addison Wesley

作者:Ricardo Baeza-Yates

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1999-5-15

价格:USD 56.80

装帧:Paperback

isbn号码:9780201398298

丛书系列:

图书标签:

信息检索
information_retrieval
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计算机
算法
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Retrieval
Information
信息检索
搜索引擎
文本挖掘
自然语言处理
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具体描述

《深度学习的启示：机器如何理解和生成文本》本书深入探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展。我们将从最基础的语言模型入手，逐步揭示循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）如何捕捉文本中的序列依赖性。随后，本书将重点介绍 Transformer 架构的出现，以及它如何通过自注意力机制彻底改变了 NLP 的范式，使其能够并行处理信息并获得更深层次的上下文理解。读者将学习到如何利用这些模型进行词嵌入（Word Embeddings）的生成，理解词汇的语义和句法关系，以及它们在不同 NLP 任务中的重要性。本书将详细阐述词向量模型（如 Word2Vec、GloVe）的原理和应用，以及更先进的上下文敏感嵌入（如 ELMo、BERT）如何克服传统方法的局限性，从而实现对词义在不同语境下的精确捕捉。在模型应用方面，本书将涵盖文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、问答系统（QA）以及机器翻译等核心 NLP 任务。我们不仅会介绍如何将预训练模型（如 BERT、GPT 系列）进行微调（Fine-tuning）以适应特定任务，还会探讨从零开始构建和训练模型的策略。对于初学者，本书会提供清晰的代码示例和概念解释，帮助他们快速上手。本书的一大亮点是深入剖析了生成式模型（Generative Models），特别是 GPT 系列模型在文本生成方面的强大能力。我们将探讨其训练过程、模型架构以及如何通过微调和提示工程（Prompt Engineering）来控制生成文本的风格、主题和准确性。此外，本书还会介绍一些用于评估生成文本质量的度量标准和技术。除了模型本身，本书还将关注 NLP 领域的前沿研究方向，例如：多模态学习（Multimodal Learning）：如何将文本与图像、音频等其他模态的信息融合，实现更丰富的理解和生成。可解释性（Explainability）与公平性（Fairness）：探讨如何理解深度学习模型决策的依据，以及如何确保模型在不同人群中表现公平，避免偏见。低资源语言处理（Low-Resource Language Processing）：介绍在数据稀缺的情况下，如何利用迁移学习、元学习等技术处理小型语料库的语言。知识图谱与语言模型的结合（Knowledge Graphs and Language Models）：探讨如何利用结构化知识来增强语言模型的推理能力和事实准确性。本书不仅适合计算机科学、人工智能、语言学等相关专业的学生和研究人员，也欢迎对深度学习在语言理解和生成方面感兴趣的工程师和技术爱好者阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解当前深度学习在 NLP 领域的核心技术，并能够独立地设计、实现和评估相关的 NLP 系统。目录概览：第一部分：深度学习与自然语言处理的基础第一章：语言模型：文本的概率性描述 N-gram 模型及其局限性神经网络语言模型（NNLM）循环神经网络（RNNs）及其变体（LSTM, GRU）第二章：词嵌入：词汇的向量化表示词向量的原理与发展 Word2Vec (Skip-gram, CBOW) GloVe: Global Vectors for Word Representation FastText: 词嵌入的词形支持第三章：上下文敏感的词嵌入 ELMo: Deep Contextualized Word Representations BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding GPT 系列：从单向到双向的演进第二部分：Transformer 架构与注意力机制第四章：Transformer 核心：自注意力机制 Scaled Dot-Product Attention Multi-Head Attention Encoder-Decoder 架构第五章：Transformer 在 NLP 中的应用模型架构解析关键组件的实现细节与 RNN 架构的比较第三部分：深度学习在 NLP 任务中的应用第六章：文本分类与情感分析基于深度学习的文本分类模型情感分析：细粒度情感识别第七章：命名实体识别 (NER) 序列标注任务 CRF 与 BiLSTM-CRF 模型基于 Transformer 的 NER 第八章：问答系统 (QA) 抽取式问答生成式问答基于知识图谱的问答第九章：机器翻译神经机器翻译 (NMT) 架构 Attention 机制在翻译中的作用 Transformer 的突破性贡献第四部分：文本生成与前沿探索第十章：生成式模型与文本生成 GPT 系列模型详解文本生成的采样策略提示工程 (Prompt Engineering) 第十一章：评估与优化 NLP 任务的评估指标模型微调 (Fine-tuning) 与迁移学习超参数调优第十二章：NLP 的前沿领域多模态学习可解释性与公平性低资源语言处理知识图谱与语言模型的融合本书旨在为读者提供一个系统、深入且前沿的深度学习在自然语言处理领域的学习路径，助力读者掌握构建智能语言系统的核心技术。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

虽然资料有些陈旧，特别对于发展迅猛的IR领域！但是对于我入门还是比较合适的，看过去没有什么特别难理解的！当然我看的是中译本，不是原版！现在建议看Introduction to Information Retrival!

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下了非常深刻的印象，虽然我不是信息检索领域的专家，但这本书的表述方式极具吸引力，让我即使在面对一些复杂的技术概念时，也能保持高度的兴趣。作者在构建理论框架的同时，巧妙地融入了许多生动有趣的案例，这些案例不仅仅是简单的例子堆砌，而是紧密联系实际应用，让我能够直观地理解抽象的算法和模型是如何解决现实世界中的信息难题的。例如，书中对搜索引擎内部工作原理的剖析，从最基本的倒排索引到复杂的学习排序模型，每一步的讲解都详略得当，配合图示和伪代码，仿佛我亲身参与了构建一个搜索引擎的过程。此外，书中还探讨了信息检索在不同场景下的挑战，比如网络爬虫的策略、个性化推荐系统的偏差问题，以及如何处理海量非结构化数据等。这些内容让我看到了信息检索技术的广阔前景和深远影响，也激发了我对这个领域进一步探索的欲望。最令我赞赏的是，作者在讲解前沿技术时，并没有回避其潜在的局限性和伦理问题，而是以一种审慎的态度去分析，这让我对信息检索技术的发展有了更全面、更辩证的认识。读完这本书，我感觉自己对信息的获取、组织和利用有了全新的视角，也对现代社会中信息技术扮演的角色有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格实在是太吸引人了，我经常在深夜里捧着它，完全沉浸在作者所描绘的信息世界里。它不是一本枯燥的技术手册，而更像是一场思想的盛宴。作者以一种近乎文学的笔触，将信息检索的精妙之处娓娓道来。我尤其喜欢书中关于“用户意图”的探讨，作者如何从用户的查询词中抽丝剥茧，洞察其背后隐藏的真实需求，并据此进行精准匹配，这种智慧的体现让我拍案叫绝。书中对不同检索模型的比较分析，也并非简单的罗列，而是通过深入浅出的比喻和类比，让这些复杂的模型变得生动形象。例如，作者将布尔模型比作精确的“钥匙匹配”，而将概率模型比作更具“容错性”的“网撒”，这种生动的描述让我在脑海中形成了清晰的画面。此外，书中对信息检索发展历程的回顾，也让我对这个领域有了历史的纵深感。从早期的手工索引到如今的深度学习驱动，每一步的飞跃都凝聚着无数智慧的结晶。这本书让我意识到，信息检索不仅仅是技术的问题，更是对人类认知和理解的深度探索。它让我开始思考，如何在海量信息中找到真正有价值的内容，以及如何让信息更好地服务于人类。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容非常丰富，而且涉猎广泛。我通常对这类技术性很强的书籍不太感兴趣，但这本书的内容让我大开眼界。作者在介绍各种信息检索技术时，并没有局限于单一的理论模型，而是将不同的方法融会贯通，展示了信息检索的整体图景。我尤其对书中关于“文本挖掘”和“情感分析”的部分印象深刻，作者如何利用先进的自然语言处理技术，从海量文本中提取有用的信息，甚至是人类的情感倾向，这让我觉得非常神奇。而且，书中还讨论了信息检索在垂直领域的应用，比如在医疗、法律、金融等行业，如何利用信息检索技术解决实际问题，这些案例都非常具有启发性。这本书让我意识到，信息检索不仅仅是为了“找到”信息，更是为了“理解”和“利用”信息，从而创造更大的价值。我感觉自己不仅仅是在学习一项技术，更是在学习一种解决问题的思维方式。它让我对现代信息社会的运作模式有了更深刻的理解，也让我对未来的技术发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息检索这个领域感到好奇，但又担心会因为技术门槛太高而望而却步。然而，这本书彻底打消了我的顾虑。作者的叙事逻辑非常清晰，循序渐进，即使对于初学者也能轻松理解。他没有上来就堆砌复杂的公式和算法，而是从最基本的概念讲起，逐步深入。例如，关于“信息”本身的定义，作者就给出了非常详尽的阐述，让我意识到信息检索的起点是如此的根本。书中对“相关性”的讨论也让我耳目一新，它不再是简单的关键词匹配，而是涉及到语义理解、上下文分析等多个层面。我特别喜欢书中对“召回率”和“精确率”的讲解，作者用一个生动的故事来比喻，让我一下子就明白了这两个指标的重要性以及它们之间的权衡关系。而且，这本书在讲解技术的同时，也融入了大量关于信息伦理和社会影响的思考，比如关于隐私保护、信息茧房等问题，这些都让我觉得这本书不仅仅是一本技术书，更是一本具有人文关怀的著作。它让我看到了信息检索技术背后的人性化一面，以及它对社会发展可能带来的深远影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量确实是毋庸置疑的。作者在内容组织和呈现方式上都下足了功夫。我最欣赏的是它对复杂概念的简化和解释能力。很多在我看来原本是高不可攀的技术难题，在作者的笔下变得触手可及。他善于运用类比和形象化的语言，将抽象的算法变成易于理解的逻辑流程。例如，在讲解“向量空间模型”时，作者并非直接给出数学公式，而是将其比作在高维空间中寻找“最接近”的点的过程，这种比喻让我立刻抓住了核心思想。此外，书中还提到了许多当前信息检索领域的研究热点，比如“图神经网络”在信息检索中的应用，以及“注意力机制”如何提升检索的效率和精度。这些前沿的内容，作者都能以一种相对平易近人的方式呈现出来，既满足了我对新知识的渴望，又不会让我感到 overwhelming。这本书的深度和广度都让我感到惊喜，它不仅为我提供了一个扎实的信息检索理论基础，更让我对这个领域的未来发展方向有了清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这书太老了，加上我都已经没搞搜索了，觉得还行。

评分☆☆☆☆☆

这书太老了，加上我都已经没搞搜索了，觉得还行。

评分☆☆☆☆☆

这书太老了，加上我都已经没搞搜索了，觉得还行。

评分☆☆☆☆☆

期待第二版。

评分☆☆☆☆☆

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