具體描述
《機器翻譯簡明教程》是機器翻譯的入門導讀教材，主要用作翻譯專業本科生教程。《機器翻譯簡明教程》也可供對機器翻譯感興趣，欲從事計算語言學、機器人語音對話、大型數據庫自然語言查詢等領域工作的研究人員參考使用，或作為使用機器翻譯係統的人員的培訓教材。
《機器翻譯簡明教程》內容包括機器翻譯概述、機器翻譯類型介紹、基於轉換的機器翻譯理論、基於轉換的機器翻譯係統、基於中間語言的機器翻譯理論和實踐、基於統計的機器翻譯理論和實踐、基於實例的機器翻譯理論和實踐、譯文處理、計算機輔助翻譯、機器翻譯相關知識、機器翻譯的資源及其建設、機器翻譯評價以及機器翻譯應用前景和發展方嚮等；較為係統地介紹瞭機器翻譯當前最主要的理論和方法，並特彆注意漢語的計算機處理問題。
探索語言的無限可能：深度學習與自然語言處理前沿 本書並非一部關於機器翻譯技術的詳盡指南。相反，它將帶您深入探索當下人工智能領域最激動人心的兩個分支——深度學習和自然語言處理（NLP）——它們如何相互交織，共同塑造著我們理解和與世界溝通的方式。我們將從宏觀視角審視這兩個領域的發展曆程，追溯其核心思想的起源，並聚焦於那些引領技術革新的關鍵性突破。 第一部分：深度學習的基石與演進 在開始探索語言的奧秘之前，我們必須理解驅動這些前沿技術的底層引擎。深度學習，作為機器學習的一個強大分支，以其模仿人腦神經網絡的結構和學習方式，徹底改變瞭我們解決復雜問題的能力。 神經網絡的啓濛： 我們將迴顧早期感知機和多層感知機的概念，理解它們如何通過層次化的特徵提取來逼近復雜的函數。這部分將著重介紹激活函數、損失函數和反嚮傳播算法等核心概念，並輔以簡單的數學原理闡釋，幫助讀者建立對神經網絡工作機製的直觀認識。 深度學習的崛起： 我們將深入剖析捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等裏程碑式的模型。CNN如何在圖像識彆領域大放異彩，以及RNN如何處理序列數據（如文本和時間序列）的獨特優勢，都將得到詳細的解析。我們將探討它們的設計原理，以及為何它們能夠剋服傳統機器學習方法的局限。 深度學習的革新： 隨著研究的深入，注意力機製（Attention Mechanism）的齣現極大地提升瞭模型處理長序列和捕捉關鍵信息的能力。我們將詳細解釋注意力機製的原理，以及它如何為後續的模型發展奠定基礎。此外，生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）等生成模型也將被介紹，它們在數據生成和特徵學習方麵的潛力將激發讀者對人工智能創造力的想象。 第二部分：自然語言處理的變革之路 自然語言處理（NLP）緻力於讓計算機理解、解釋和生成人類語言。深度學習的齣現，為NLP領域帶來瞭前所未有的發展機遇，使其能夠處理更加復雜和細緻的語言任務。 詞嵌入的革命： 我們將探討詞嵌入（Word Embeddings）如何將離散的詞匯轉化為連續的嚮量空間，從而捕捉詞語之間的語義和句法關係。Word2Vec、GloVe和FastText等經典模型的原理將被深入剖析，並討論它們在下遊NLP任務中的應用。 序列模型的進化： 從早期的RNN到長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），我們將分析這些模型如何有效地解決梯度消失問題，從而更好地處理長文本序列。我們將重點討論它們在文本分類、情感分析、命名實體識彆等任務中的錶現。 Transformer的顛覆： Transformer模型的齣現，以其完全基於注意力機製的架構，徹底改變瞭NLP領域。我們將詳細介紹Transformer的核心組件，包括自注意力機製、多頭注意力和位置編碼，並分析為何它能並行處理序列數據，顯著提升訓練效率和模型性能。 預訓練模型的時代： BERT、GPT係列等大規模預訓練模型，通過在海量文本數據上進行無監督學習，學習到瞭豐富的語言知識。我們將深入探討預訓練模型的訓練範式，包括掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等任務，並分析這些模型如何通過微調（Fine-tuning）適應各種下遊NLP任務，成為解決復雜語言問題的強大工具。 第三部分：深度學習與NLP的融閤應用及未來展望 在掌握瞭深度學習和NLP的基礎知識後，我們將把目光投嚮這些技術在現實世界中的廣泛應用，並對未來的發展趨勢進行展望。 情感分析與輿情監控： 探討如何利用深度學習模型分析文本中的情感傾嚮，應用於社交媒體監控、産品評價分析和品牌聲譽管理。 文本摘要與內容生成： 介紹如何利用序列到序列模型（Seq2Seq）和Transformer生成文章摘要，以及如何通過語言模型創作新聞報道、詩歌甚至代碼。 問答係統與對話AI： 探索如何構建能夠理解用戶問題並提供準確答案的問答係統，以及如何通過對話AI實現更加自然和智能的人機交互。 信息檢索與知識圖譜： 分析如何利用深度學習技術改進信息檢索的準確性和效率，以及如何構建和利用知識圖譜來增強計算機對世界知識的理解。 跨學科的探索： 討論深度學習和NLP如何與其他領域（如計算機視覺、語音識彆、推薦係統）相結閤，催生齣更加強大和創新的應用。 挑戰與機遇： 展望深度學習和NLP領域麵臨的挑戰，例如模型的可解釋性、偏見問題、數據隱私以及低資源語言的處理等，並探討未來的研究方嚮和潛在的突破點。 本書旨在為讀者提供一個關於人工智能前沿領域——深度學習與自然語言處理——的全麵而深入的視角。它將幫助您理解這些強大的技術是如何工作的，它們帶來瞭哪些革命性的變化，以及它們將如何繼續塑造我們的未來。無論您是技術愛好者、研究人員還是希望瞭解人工智能如何影響我們生活的普通讀者，都能從中獲得啓發和收獲。
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作為教材，還是可以接受的
评分找計算動詞理論那本書的時候順眼瞄到的，藉迴來一看，天呐，這個學科太有趣瞭~說得非常有道理~
评分作為教材，還是可以接受的
评分作為教材，還是可以接受的
评分作為教材，還是可以接受的
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