NLP技巧

出版者:中国铁道出版社

作者:[英]贝蒂·马乐瑞(Becky Mallery)

页数:172

译者:孙福致

出版时间:2013-6-1

价格:34.00元

装帧:平装

isbn号码:9787113165239

具体描述

很多时候，人们会好奇：为什么有些人看起来并不比自己聪明却成了CEO？为什么有些人在做决断方面特别有魄力？为什么起点差不多的人在经过时间的锤炼后会相差很多？在了解了大脑如何工作之后，你会发现这些问题的答案都指向一个词——NLP。

NLP是“神经语言程序学（Neuro LinguisticProgramming）”的缩写，是我们用语言来改变身心状态的具体方法，是一种思想的技巧。NLP的创造人研究杰出人才的思考模式和表达方式，进而总结出一套程序，然后教授给他人。他们相信，其他人如果能够掌握这些程序，也可以取得成功。

实践证明，掌握NLP技巧对人们的学习和工作大有裨益。无论你想追求的是表现卓越、富有修养还是心灵平静，全部的解决之道就是NLP。

作者简介

贝蒂·马尔瑞，心理学家、教练兼NLP高级执行师，理查德·班德勒（NLP创始人之一）的合作伙伴并与之共同从事NLP技能的培训工作。凭借其丰富的NLP和心理学知识，她建立了StrengthsWork公司。在处理个人压力、建立个人优势以及增强个人信心等方面提供指导。

凯瑟琳·拉塞尔，在NLP方面受到理查德·班德勒，约翰·拉·威莱，迈克尔·尼尔以及保罗·麦肯纳的指导。她是NLP专业执行师，高级催眠治疗师，公司培训师，教练以及私人治疗师。经营，该网站致力于抑郁症以及恐惧症等方面的一对一指导、咨询以及催眠治疗。

目录信息

第一章 思维的无限潜能／1
感知
感知就像魔方／4
地图／5
思维如何运作／5
意识／7
潜意识／8
行为程序／9
第二章 你的目标是什么／17
树立目标的重要性／19
将理想变为现实／23
什么是时间线／24
第三章你与他人并非总能心有灵犀／33
表象系统／35
详解表象系统／37
通过表象系统建立默契／39
作演说／40
次感元／42
第四章与人契合／49
契合／51
契合从哪来／52
接近与疏远／54
怎样识别是否契合／55
达成契合／56
模拟与引导／57
模拟／58
引导／58
第五章信念的力量／65
信念
信念系统／68
信念背书／68
积极信念／69
价值观／71
第六章后设程序／81
后设程序／83
后设程序在日常工作和管理中的应用／84
当你的后设程序与他人冲突时／92
第七章后设模式／97
后设模式／99
删减／101
归纳／103
扭曲／105
第八章语言的影响力／111
故事，寓言和隐喻／113
隐喻／118
使用隐喻传递信息／119
在工作中讲故事／120
重新架构／120
第九章影响的途径／129
米尔顿模式，语言及心锚／131
模拟／133
模糊／134
心理状态／138
引出与度测／139
设定心锚／140
第十章 为未来做准备／147
策略／149
步骤1：明确你的目标／149
步骤2：信念和价值观／150
步骤3：克服障碍／151
步骤4：创建所需状态／155
步骤5：实现梦想／157
未来模拟／157
附录／163
强化练习／163
词汇表／164
· · · · · · (收起)

用户评价

我是一名学生，正在攻读计算机科学专业，对机器学习和人工智能有着浓厚的兴趣。我的专业课涉及到一些NLP的内容，但总觉得学得不够深入，实践性也比较弱。在老师的推荐下，我购买了《NLP技巧》。这本书的内容非常扎实，从基础的文本表示到高级的深度学习模型，都讲解得非常详细。我尤其喜欢书中对深度学习模型在NLP中的应用进行的深入剖析。例如，书中对卷积神经网络（CNN）在文本分类中的应用进行了详细的讲解，解释了它如何通过卷积核捕捉局部特征，以及如何通过池化层降低维度。此外，书中对注意力机制（Attention Mechanism）的讲解也让我受益匪浅，它解释了注意力机制如何让模型在处理序列数据时，能够有选择性地关注重要的部分，从而提升了模型的性能。我按照书中的代码示例，在自己的电脑上复现了一些模型，并使用公开数据集进行了训练和测试，取得了不错的实验结果。这本书为我打下了坚实的NLP基础，让我对未来的学习和研究充满了信心。

我是一名刚从大学毕业，准备投身AI行业的应届生。在找工作面试的过程中，我发现很多岗位都要求具备一定的NLP知识和技能。《NLP技巧》这本书成为了我备战秋招的“秘密武器”。它的内容覆盖了NLP领域的大部分核心知识点，从基础的文本处理到复杂的深度学习模型，应有尽有。我尤其喜欢书中关于模型评估和性能优化的章节。作者详细介绍了各种评估指标（如准确率、召回率、F1值等）的含义和计算方法，并分享了如何通过超参数调优、正则化等技术来提升模型的泛化能力。我按照书中的方法，对一些经典的NLP任务进行了实践，并对模型的性能进行了详细的评估和分析。这让我不仅掌握了理论知识，更重要的是培养了解决实际问题的能力。面试官对我的NLP知识和实践能力都给予了很高的评价，我相信这本书在其中起到了至关重要的作用。

我是一名对人工智能充满热情的独立开发者，一直想将NLP技术应用到自己的个人项目中。在网上看了很多零散的教程，感觉总是碎片化，难以形成完整的知识体系。偶然间看到了《NLP技巧》，它的内容深度和广度让我惊喜。这本书的内容安排非常合理，从基础的文本表示到复杂的深度学习模型，都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中关于命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）的章节。作者不仅介绍了CRF（Conditional Random Fields）等传统方法，还详细讲解了如何利用BiLSTM-CRF等深度学习模型来提升NER的准确率，并且给出了详细的PyTorch代码示例。这对我来说非常重要，因为我更倾向于使用深度学习方法来解决问题。书中还探讨了如何构建自己的数据集，以及如何对模型进行评估和调优。这些细节对于独立开发者来说，往往是至关重要的。我尝试着按照书中的方法，复现了几个开源项目中的NER模型，效果非常好。这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对我提升开发能力非常有帮助。

我是一名资深的语言学研究者，虽然对语言本身有着深刻的理解，但在将语言学理论转化为计算机可处理的形式方面，一直觉得有些力不从心。《NLP技巧》这本书在这一点上给了我很大的启发。它不仅仅是一本技术手册，更像是一座连接语言学理论与计算实践的桥梁。作者在讲解词性标注、句法分析等基础任务时，并没有回避其背后的语言学原理，而是巧妙地将其融入到算法的讲解中。例如，在讨论依存句法分析时，作者不仅介绍了图算法，还阐述了不同依存关系类型的语言学意义。书中对Transformer模型的讲解尤其让我印象深刻，它在并行计算和捕捉长距离依赖方面的优势，以及其在机器翻译、文本生成等任务中的强大表现，都让我看到了NLP领域未来的发展方向。我也看到了作者在处理语言的歧义性、多义性等复杂问题上，是如何通过巧妙的算法设计来应对的，这对于我未来进行更深入的语言学研究提供了新的思路。这本书让我能够以一种全新的视角来审视语言，并将其与计算机技术相结合，为我的研究注入了新的活力。

作为一名对阅读有极高要求的读者，我往往会对技术书籍中的“套路化”内容感到厌倦。然而，《NLP技巧》这本书给我带来了不一样的惊喜。作者在内容组织上颇具匠心，并没有简单地按照技术发展的线性顺序来展开，而是根据实际应用场景，将相关的技术点巧妙地串联起来。比如，在讲解情感分析时，作者不仅介绍了各种情感分析模型，还深入探讨了如何处理文本中的否定词、反讽等复杂情况，以及如何构建一个能够理解细微情感差异的系统。书中还穿插了一些关于NLP伦则和数据隐私的讨论，这让我看到了作者的远见卓识，也让我意识到在开发NLP应用时，除了技术本身，还需要考虑更广泛的社会影响。我尤其欣赏书中关于“NLP工程化”的探讨，它让我明白，将一个NLP模型从实验室搬到生产环境中，需要克服的重重挑战，以及相关的最佳实践。这本书让我对NLP的理解，不再仅仅停留在算法层面，而是上升到了工程化和应用化的高度。

作为一个对新事物总是充满好奇的普通读者，我购买《NLP技巧》纯粹是因为被“NLP”这个概念所吸引，对它背后的技术细节并没有太多的了解。然而，这本书的叙述风格非常友善，即使是没有太多技术背景的读者，也能逐渐理解其核心思想。作者用了很多生动的比喻和图示来解释复杂的概念，比如将词向量比作“词语在意义空间中的坐标”，将循环神经网络比作“具有记忆功能的流水线”。这些形象化的解释让我能够快速建立起对NLP的直观认识。我最喜欢的是书中关于文本摘要的章节，作者讲解了不同的摘要方法，从抽取式摘要到生成式摘要，并用简单的例子展示了它们的应用效果。我尝试着使用书中提供的一些工具，对一些新闻文章进行了摘要，发现效果出奇地好，这让我对NLP技术的强大感到由衷的赞叹。这本书并没有让我感到枯燥乏味，反而让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，甚至开始尝试阅读一些相关的学术论文。

我是一名在一家科技公司从事数据科学工作的工程师，平时工作中经常会接触到文本数据分析的需求。之前我对NLP的了解主要停留在一些表面的概念，比如关键词提取、简单的文本匹配等。这次我抱着学习更高级NLP技术的心态，购买了《NLP技巧》。这本书的实用性超出了我的预期。它不仅仅是理论的堆砌，更是紧密结合了实际应用场景。书中关于文本相似度计算的部分，详细介绍了余弦相似度、Jaccard相似度等多种方法，并给出了Python代码实现，让我能够快速地在项目中部署这些技术，解决客户提出的文本比对问题。最让我印象深刻的是关于主题建模的章节，作者不仅讲解了LDA（Latent Dirichlet Allocation）等经典模型，还分享了如何通过调整模型参数来获得更具解释性的主题，以及如何利用这些主题进行内容推荐和市场分析。书中的案例分析也非常有启发性，例如如何利用NLP技术来分析用户评论，从而改进产品设计。我常常在遇到实际问题时，会翻阅这本书，总能找到相关的章节和解决方案。它就像一本随身携带的“NLP工具箱”，让我在面对各种文本数据挑战时，都能游刃有余。

我是一名在金融行业工作的分析师，工作中需要处理大量的市场报告、新闻稿件等非结构化文本数据。以往，这些数据的分析主要依靠人工阅读和总结，效率非常低下。当我了解到NLP技术能够帮助我自动化处理这些文本数据时，我迫切地希望找到一本能够快速上手的书籍。《NLP技巧》这本书非常契合我的需求。它并没有过于强调数学公式和理论推导，而是更多地关注如何利用NLP技术来解决实际问题。书中关于文本分类的章节，详细介绍了如何构建一个能够自动识别新闻稿件所属类别的模型，这对于我进行市场情绪分析非常有帮助。此外，书中关于信息抽取的部分，让我看到了如何从海量的报告中自动提取关键信息，比如公司名称、财务数据、事件发生时间等，这大大节省了我分析的时间。我甚至尝试按照书中的方法，构建了一个简单的爬虫，自动抓取财经新闻，并利用NLP技术进行初步的分析和筛选，这给我带来了前所未有的工作效率提升。

这本书的封面设计就让我眼前一亮，简约而不失专业感。我是一名对自然语言处理（NLP）领域充满好奇的研究生，一直在寻找一本既能系统介绍基础理论，又能深入探讨实用技巧的书籍。当我在书店翻开《NLP技巧》时，我立刻被它严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者并没有一开始就抛出大量晦涩的概念，而是循序渐进地引导读者进入NLP的世界。从词向量的表示方法，到各种复杂的文本分类模型，再到情感分析和机器翻译的应用，每一个章节都像是一次精心策划的探索之旅。我尤其欣赏书中对不同算法的比较分析，不仅仅是列出它们的优缺点，更重要的是深入剖析了它们背后的原理和适用场景。例如，在讨论循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）时，作者详细解释了它们如何解决长序列依赖问题，并且通过大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。书中还穿插了一些关于数据预处理和特征工程的讨论，这对于任何NLP项目来说都是至关重要的基础工作。我常常会在学习完一个新模型后，回头翻阅前面的数据处理章节，发现作者在这里的铺垫非常有远见，为后续的学习打下了坚实的基础。总的来说，这本书为我打开了一扇通往NLP世界的大门，让我感受到了这个领域的魅力和潜力。

我是一名对自然语言处理领域有深入研究的学者，平时主要关注NLP的前沿技术和理论发展。当我拿到《NLP技巧》这本书时，我并没有期待它能带给我多少全新的知识，但我被它对现有技术的梳理和整合能力所折服。作者在讲解每个技术点时，都能够清晰地追溯其发展脉络，并将其置于整个NLP技术体系中进行定位。例如，在讲解BERT模型时，作者不仅仅是介绍其架构和优势，还深入分析了其前身模型（如ELMo、GPT）的不足之处，以及BERT是如何通过预训练和微调的方式，极大地推动了NLP的发展。书中还对一些新兴的NLP技术，如知识图谱的构建和应用、图神经网络在NLP中的使用等，进行了前瞻性的介绍，让我看到了NLP领域未来的发展方向。我也注意到作者在处理复杂概念时，能够用严谨的语言和精准的定义，确保读者不会产生误解。这本书虽然篇幅不小，但内容密度很高，每一个字都值得细细品味。