具体描述
本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书主要分两大部分。第一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。
作者简介
路彦雄，西安电子科技大学硕士毕业，从事自然语言处理和机器学习相关工作多年，具有丰富经验。曾任微信小微机器人技术负责人，现任微信整合搜索算法组组长。
目录
目录信息
第1章 你必须知道的一些基础知识………………………………………3
1.1 概率论 ……………………………………………………………3
1.2 信息论 ……………………………………………………………4
1.3 贝叶斯法则 ………………………………………………………7
1.4 问题与思考 ………………………………………………………10
第2章 我们生活在一个寻求最优解的世界里……………………………11
2.1 最优化问题 ………………………………………………………11
2.2 最大似然估计/最大后验估计 …………………………………15
2.3 梯度下降法 ………………………………………………………17
2.4 问题与思考 ………………………………………………………22
第3章 让机器可以像人一样学习…………………………………………23
3.1 何谓机器学习 ……………………………………………………23
3.2 逻辑回归/因子分解机 …………………………………………29
3.3 最大熵模型/条件随机场 ………………………………………34
3.4 主题模型 …………………………………………………………40
3.5 深度学习 …………………………………………………………50
3.6 其他模型 …………………………………………………………88
3.7 问题与思考 ………………………………………………………97
应 用 篇
第4章 如何计算得更快…………………………………………………101
4.1 程序优化 ………………………………………………………101
4.2 分布式系统 ……………………………………………………105
4.3 Hadoop …………………………………………………………107
4.4 问题与思考 ……………………………………………………114
第5章 你要知道的一些术语……………………………………………115
5.1 tf/df/idf …………………………………………………………115
5.2 IG/CHI/MI ………………………………………………………116
5.3 PageRank ………………………………………………………118
5.4 相似度计算 ……………………………………………………119
5.5 问题与思考 ……………………………………………………125
第6章 搜索引擎是什么玩意儿…………………………………………126
6.1 搜索引擎原理 …………………………………………………126
6.2 搜索引擎架构 …………………………………………………129
6.3 搜索引擎核心模块 ……………………………………………130
6.4 搜索广告 ………………………………………………………148
6.5 问题与思考 ……………………………………………………153
第7章 如何让机器猜得更准……………………………………………155
7.1 基于协同过滤的推荐算法 ……………………………………156
7.2 基于内容的推荐算法 …………………………………………158
7.3 混合推荐算法 …………………………………………………159
7.4 问题与思考 ……………………………………………………163
第8章 理解语言有多难…………………………………………………164
8.1 自然语言处理 …………………………………………………164
8.2 对话系统 ………………………………………………………176
8.3 语言的特殊性 …………………………………………………186
8.4 问题与思考 ……………………………………………………190
结语…………………………………………………………………………191
参考文献……………………………………………………………………193
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书带给我的，是一种前所未有的“通透感”。我之前接触过一些NLP的书籍，但总感觉隔靴搔痒，很多概念虽然听过，但始终无法真正理解其内在逻辑。而《文本上的算法》就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者的讲解，不是简单的罗列公式，而是深入剖析算法的设计初衷和应用场景。我最喜欢的部分是关于“主题模型”的讲解，作者用非常形象的比喻，让我一下子就理解了LDA等算法是如何从海量文本中“提炼”出隐藏的主题的。这种“拨开云雾见月明”的体验，是其他同类书籍所没有的。它让我感觉，自己不仅仅是在学习知识，更是在进行一次思维的升级。我发现，很多原本模糊不清的概念，在作者的笔下变得清晰起来，我能够用更宏观的视角去理解整个NLP领域。
评分这本书简直是一次意想不到的旅程！我本来是抱着学习一些基础NLP概念的目的翻开它的，结果却被作者巧妙的叙事方式和深入浅出的讲解深深吸引。感觉作者不是在“教”我，而是在和我一起探索文本的奥秘。从最基础的词频统计，到后面复杂的海量数据处理，每一步都给我一种“原来是这样！”的豁然开朗感。最让我惊艳的是，作者竟然能把那些听起来高深莫测的算法，比如TF-IDF、Word2Vec，解释得像讲故事一样生动有趣。读到后面，感觉自己好像掌握了一把解锁文本数据宝藏的钥匙，对信息检索、情感分析这些应用场景有了全新的认识。不再是冷冰冰的公式和代码，而是能看到算法背后支撑的逻辑和智慧。这本书的排版也很舒服，插图虽然不多，但恰到好处，帮助理解抽象的概念。我感觉即使是完全没有NLP基础的读者，也能在这本书的引导下，逐渐建立起扎实的理论根基。它让我从“看懂”算法，变成了“理解”算法，甚至在某种程度上，“感受”到算法的魅力。
评分我不得不说，这本书的叙事风格真的太独特了！它不像一本传统的教科书，更像是一位经验丰富的向导，带着你在浩瀚的文本数据世界里穿梭。我最欣赏的是，作者没有一味地堆砌晦涩的术语，而是善于用生活中的例子和形象的比喻来阐释复杂的算法原理。比如，在讲解“文本分类”时，作者竟然能把它比作给不同的“用户”分配不同的“房间”，让我瞬间就理解了其中的逻辑。这种“润物细无声”的讲解方式，让我不知不觉地掌握了大量知识，却丝毫感觉不到枯燥乏味。我甚至发现，这本书不仅能提升我的技术能力，还能在某种程度上锻炼我的阅读理解能力和逻辑思维能力。它让我明白了，学习技术不仅仅是记住东西，更重要的是理解背后的道理和方法。
评分坦白讲，我是一个对编程和算法一向有点畏惧的读者，总觉得那是一门高冷的学科。但是，《文本上的算法》这本书，真的让我改变了看法。作者的文笔就像一股清流，把那些原本让我头疼的算法，解读得平易近人。特别是他讲到“文本预处理”的时候，那种耐心和细致，让我感觉自己就像在和一位老朋友聊天，他一点一点地教我如何“打理”那些杂乱的文本数据。让我印象深刻的是，作者不仅仅是介绍算法，还会适时地探讨算法的局限性，以及如何根据实际场景进行选择和优化。这种批判性的思考方式，让我觉得这本书不仅仅是传授技术，更是在培养一种解决问题的能力。我发现，读完这本书，我不再仅仅是“知道”这些算法，而是开始“思考”这些算法，并尝试将它们应用到我自己的项目中。
评分这本《文本上的算法》给我带来的冲击，远超乎我的预期。我一直以为自然语言处理是门晦涩难懂的学科，充满了复杂的数学模型和难以捉摸的理论。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其接地气的方式，将那些看似高不可攀的算法，一点点剥开，展现在读者面前。我尤其喜欢他处理“词向量”那部分，通过生动的比喻和逐步递进的解释，让我这个初学者也能理解其背后的思想和精髓。它不是那种死板的教材，而是充满了人文关怀的引导。读这本书的过程中，我常常会停下来，回味作者的某句话，或者去思考作者提出的某个观点。感觉作者不仅仅是在传授知识，更是在培养一种思维方式，一种分析和解决问题的能力。我之前读过的很多技术书籍，读完之后感觉就像是把一堆零散的知识点堆砌在脑子里，而这本书却让我有一种“融会贯通”的感觉，所有的知识点都串联了起来，形成了一个完整的体系。
评分3.5星，前几章不行，后面渐入佳境，看得出来作者是有搜索和推荐领域实际经验又没有放松对业界论文学习的
评分涉及数学基础、机器学习基础、搜索、推荐、广告、对话。全书结构不太好，内容有些偏博客，内容覆盖全而新，讲解视角更高。完整读书笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/63783079
评分偏理论，代码少，没python代码。
评分偏理论，代码少，没python代码。
评分通俗易懂
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