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[日] 小高知宏 著，申富饶 译

图书标签:

• 自然语言处理
• 深度学习
• C语言
• 算法
• 机器学习
• 人工智能
• 计算语言学
• 文本分析
• 代码实现
• 实践

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586579

版次：1

商品编码：12307840

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：178

内容简介

本书初步探索了将深度学习应用于自然语言处理的方法。概述了自然语言处理的一般概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。书中自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，而根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。

作者简介

小高知宏，日本福井大学大学院工学研究科教授。其主要著作有《计算机系统》《从基础开始学会TCP/IP Java网络程序设计 第2版》《初学AI程序设计——用C语言制作人工智能和人工无能》《初学机器学习》《基于AI的大规模数据处理入门》《人工智能入门》等。

目录

CONTENTS
译者序
前言
第1章　自然语言处理与深度学习1
1.1　自然语言处理1
1.1.1　什么是自然语言处理1
1.1.2　自然语言处理基础4
1.2　深度学习13
1.2.1　人工智能与机器学习13
1.2.2　神经网络16
1.2.3　卷积神经网络和自编码器22
1.3　与自然语言处理相关的深度学习27
1.3.1　自然语言处理与神经网络、深度学习27
1.3.2　用神经网络来表达单词意义29
1.3.3　深度学习应用于自然语言处理31
第2章　基于文本处理的自然语言处理32
2.1　自然语言文本的文本处理32
2.1.1　文字处理32
2.1.2　单词处理45
2.1.3　1-of-N表示的处理54
2.2　基于单词2-gram的文本生成68
第3章　深度学习应用于自然语言文本分析77
3.1　基于CNN的文本分类77
3.2　准备1：卷积运算和池化处理81
3.2.1　卷积运算81
3.2.2　池化处理90
3.3　准备2：全连接型神经网络96
3.3.1　基于层次结构的全连接型神经网络的构造及学习方法96
3.3.2　全连接型神经网络的实现99
3.4　卷积神经网络的实现102
3.4.1　卷积神经网络的结构102
3.4.2　由卷积神经网络学习1-of-N表示数据103
3.4.3　基于CNN的单词序列评估118
第4章　文本生成与深度学习133
4.1　基于循环神经网络的文本生成133
4.1.1　神经网络和文本生成133
4.1.2　循环神经网络136
4.2　RNN的实现139
4.2.1　RNN程序的设计139
4.2.2　RNN程序的实现141
4.3　基于RNN的文本生成154
4.3.1　基于RNN的文本生成框架154
4.3.2　文本生成实验的实例160
附录A　将行的重复次数添加到行首的程序uniqc.c167
附录B　按照行首的数值对行进行排序的程序sortn.c169
附录C　全连接型神经网络的程序bp.c171
参考文献178

前言/序言

PREFACE前言
深度学习技术在计算机图像识别领域取得了重大成果，这一技术目前已经逐渐应用于机器学习的多个不同领域，使人工智能发展到了过去所不能达到的能力层次。同样，深度学习也能应用于自然语言处理领域，能够解决过去不能处理的各种自然语言处理问题。
本书初步探索了将深度学习应用于自然语言处理的方法，概述了自然语言处理的常见概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。本书中，自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。
本书通过实现C语言程序来具体讲解自然语言处理与深度学习的相关技术，所给出的程序都能在普通的个人电脑上执行。通过实际执行这些C语言程序，确认其运行过程，并根据需要对程序进行修改，读者能够更深刻地理解自然语言处理与深度学习技术。
本书的完成离不开作者在福井大学从事科研活动积累的经验，在此特别感谢提供这样机会的福井大学教职员和学生。此外，特别感谢Ohmsha出版社提供了出版本书的机会。最后，感谢支持我完成本书的家人洋子、研太郎、桃子以及优。
小高知宏2017年2月

自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟 一、 引言：穿越代码的智慧之门 在人工智能的浪潮席卷全球的今天，自然语言处理（NLP）与深度学习（DL）无疑是推动这场变革的两大核心引擎。它们不仅赋予了机器理解、生成和与人类语言进行交互的能力，更在信息检索、智能助手、机器翻译、内容创作等诸多领域展现出惊人的潜力。然而，对于许多渴望深入理解其底层原理的技术爱好者和学习者而言，抽象的理论和高级框架往往构成一道难以逾越的鸿沟。我们不禁会问，能否有一种方式，能够让我们跳出“黑箱”，亲手触碰到NLP和DL的脉搏？ 正是基于这样的思考，本书《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》应运而生。本书并非简单地罗列现有的NLP和DL工具或框架的使用方法，而是致力于通过最基础、最核心的编程语言——C语言，来模拟和实现NLP和DL的关键算法与模型。我们相信，通过动手实践，在C语言的严谨逻辑中一点点构建起智能处理语言的“思想”，才能真正掌握其精髓，并为日后深入探索更复杂的模型和框架打下坚实的基础。 本书的独特之处在于，它将带领读者回溯到计算的本质，用最贴近硬件的视角去审视智能算法的诞生。C语言的简洁、高效与底层控制能力，使其成为理解计算机如何执行复杂任务的最佳载体。通过C语言的视角，我们将一步步揭示那些隐藏在高级抽象之下的数学原理、数据结构和算法逻辑，让读者在构建每一个模型、实现每一个算法的过程中，都能深刻体会到“智能”是如何从0和1中诞生的。 二、 核心理念：以C语言为基石，探寻智能的本质 本书的核心理念是“从基础出发，循序渐进，用代码构建理解”。我们摒弃了直接使用Python等高级语言调用预训练模型或库的方式，而是选择了一条更具挑战性，但也更具启发性的道路。通过C语言，我们将： 1. 剥离高层抽象，直击核心算法： 许多现有的NLP和DL教程往往聚焦于如何使用API或框架，而忽略了算法本身的实现细节。本书将深入剖析各种NLP和DL算法的数学模型、逻辑流程，并用C语言逐行实现，让读者理解每一行代码背后代表的计算步骤和逻辑推理。 2. 掌握数据结构与内存管理： C语言对内存的直接操作能力，将促使读者深刻理解数据在计算机内部是如何存储和处理的。在实现NLP模型时，词向量、句子表示、图结构等数据的有效组织与管理至关重要；在构建深度学习网络时，张量（Tensor）的表示、反向传播中的梯度计算等，都需要对内存有清晰的认识。 3. 理解数学原理与计算过程： 深度学习的基石是数学，尤其是线性代数、微积分和概率论。通过C语言实现矩阵运算、梯度下降等核心计算，将使读者对这些数学概念的实际应用有更直观、更深刻的理解。 4. 培养独立思考与解决问题的能力： 当读者能够亲手实现一个模型时，他们也就具备了分析和调试模型的能力。遇到问题时，能够从代码层面追溯错误，理解算法的局限性，从而更有效地解决实际问题，并具备了根据需求自主设计和实现新算法的能力。 5. 为高级框架奠定坚实基础： 掌握了C语言实现的底层原理，当读者转而学习Python等语言的NLP和DL库时，将不再是“知其然”，而是“知其所以然”。他们将能够更好地理解这些框架的内部工作机制，更灵活地运用它们，甚至在性能瓶颈时，能够进行更深层次的优化。 三、 内容概览：从语言的基石到智能的边界 本书的内容设计遵循由浅入深、由易到难的原则，涵盖了NLP和DL领域中最为核心和基础的概念与技术。我们将NLP和DL看作是紧密相连的两部分，前者是人工智能理解和生成人类语言的“语言能力”，后者则是实现这种能力的强大“学习机制”。 第一部分：自然语言处理的基石（C语言视角） 本部分将带领读者用C语言构建理解语言的基础能力，主要包括： 1. 文本预处理与特征提取： 分词（Tokenization）： 如何将连续的文本分割成有意义的词语单元。我们将实现基于规则和基于统计的分词算法。 词形还原与词干提取（Lemmatization & Stemming）： 将词语还原到其基本形式，减少词汇的复杂度。 停用词去除（Stop Word Removal）： 移除对语义贡献不大的常用词。 文本向量化（Text Vectorization）： 将离散的文本转换为计算机可以处理的数值向量。 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 简单直观的词频统计方法。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 衡量词语在文档中的重要性，通过C语言实现其计算过程。 2. 语言模型基础： N-gram语言模型： 基于马尔可夫假设，预测下一个词的概率。我们将用C语言实现N-gram模型的训练和推理。 概率计算与平滑技术： 解决数据稀疏问题，使语言模型更鲁棒。 3. 文本相似度计算： 余弦相似度（Cosine Similarity）： 衡量两个文本向量的夹角，用于判断文本的相似程度。 Jaccard相似度： 基于集合的相似度计算方法。 4. 基础文本分类（如情感分析入门）： 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）： 一个经典的概率分类模型，我们将用C语言实现其训练和预测过程，理解概率推理在文本分类中的应用。 逻辑回归（Logistic Regression）： 另一种经典的线性分类模型，我们将实现其在文本分类任务上的应用，理解梯度下降的初步概念。 第二部分：深度学习的核心算法（C语言模拟） 本部分将聚焦于深度学习的底层算法和模型，重点在于理解其数学原理和计算过程。 1. 神经网络基础： 感知机（Perceptron）： 最基础的神经网络单元，理解线性分类。 激活函数（Activation Functions）： Sigmoid, ReLU, Tanh等，理解它们在神经网络中的作用，并用C语言实现。 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 构建更复杂的网络结构。 2. 前向传播（Forward Propagation）： 理解输入数据如何通过网络层层传递，直到输出结果。我们将用C语言实现矩阵乘法、加法等核心运算，并组合成完整的前向传播流程。 3. 反向传播算法（Backpropagation）： 梯度计算（Gradient Calculation）： 深度学习的核心，理解如何利用链式法则计算损失函数对网络权重的梯度。我们将详细推导并用C语言实现梯度计算的各个环节。 损失函数（Loss Functions）： 均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，理解它们的作用和计算方式。 4. 优化器（Optimizers）： 梯度下降（Gradient Descent）： 最基本的参数更新方法。 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： 提升训练效率。 动量（Momentum）与 Adam等： 介绍更高级的优化器，并探讨如何用C语言实现其核心思想。 5. 词嵌入（Word Embeddings）的原理与实现（简化版）： Word2Vec（Skip-gram / CBOW）的简化思路： 虽然完全实现Word2Vec非常复杂，但我们将通过C语言实现其核心的预测任务和简单的梯度更新，帮助读者理解词语语义如何在向量空间中被学习和表示。 GloVe的数学思想： 介绍GloVe的共现矩阵思想，并讨论如何用C语言进行初步的矩阵运算来模拟其部分流程。 6. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）的初步探索： RNN基本结构： 理解其在处理序列数据时的优势。 简单RNN的前向传播与反向传播（BPTT）： 用C语言实现一个简单的RNN单元，并演示如何进行参数更新。 7. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的初步探索： 卷积层（Convolutional Layer）： 理解卷积核（Filter）的作用，如何提取局部特征。 池化层（Pooling Layer）： 理解其降维和特征鲁棒性。 用C语言模拟卷积和池化操作。 第三部分：实践与进阶（整合与展望） 1. 结合NLP与DL： 基于深度学习的文本分类（如使用简单的RNN或CNN）： 将前面学到的深度学习模型应用于NLP任务，例如使用C语言实现一个简单的基于RNN的文本分类器。 序列标注任务（如命名实体识别的简化）： 引入隐马尔可夫模型（HMM）的思路，并探讨如何用深度学习解决。 2. 性能优化与大规模数据处理的挑战： 讨论C语言在性能上的优势，以及在处理大规模NLP和DL任务时可能遇到的内存和计算瓶颈。 介绍一些基础的优化技巧。 3. 未来展望： 简要介绍Transformer、BERT等更先进的模型，并指出本书为理解这些模型所打下的基础。 鼓励读者继续深入学习，利用本书所学知识，探索更广阔的AI领域。 四、 学习方法与预期收获 本书并非一本“读完即懂”的教材，而是一本“动手实践，方能精通”的指南。我们强烈建议读者： 逐行敲码： 不要仅仅阅读代码，务必亲手在C语言环境中编译、运行，并观察输出结果。 修改与实验： 在理解代码的基础上，尝试修改参数、调整模型结构，观察其对结果的影响，从而加深理解。 独立思考： 遇到不理解的地方，尝试画出计算流程图，或是用纸笔推导数学公式，找到问题的根源。 解决Bug： 编写和调试C语言代码是常态，从解决Bug的过程中，将极大地提升你的编程能力和对算法的理解。 通过本书的学习，你将获得： 对NLP和DL底层算法原理的深刻理解。 扎实的C语言编程能力，尤其是在数值计算和数据结构方面。 独立构建和实现AI模型的能力。 能够清晰地理解和分析现有NLP和DL工具和框架的内部工作机制。 为进一步深入研究和应用更高级的AI技术打下坚实的基础。 五、 结语 在数字世界的洪流中，自然语言是人类智慧的载体，而深度学习则是赋予机器理解和创造这一切的钥匙。本书《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》正是希望带领读者，用最原始、最纯粹的编程语言，一步一个脚印地踏上这场探索智能的旅程。我们相信，当您能够亲手用C语言模拟出那些曾经觉得遥不可及的智能算法时，您将不仅获得一项强大的技术能力，更将收获一份对计算机科学和人工智能领域更深层次的洞察与热爱。这不仅仅是一本书，更是一次深入代码腹地，触摸智慧灵魂的探险。

评分☆☆☆☆☆

一本真正触及核心的书籍，即使我尚未深入阅读其具体的代码实现，但单凭书名“自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟”就足以让我对作者的功力肃然起敬。在当下，绝大多数的NLP和深度学习书籍都充斥着Python、PyTorch、TensorFlow等高级框架的便利性，它们确实极大地降低了入门门槛，让研究者能够快速构建模型，验证想法。然而，这种“拿来即用”的学习方式，往往也遮蔽了底层算法的运作细节。当遇到性能瓶颈，或者需要进行非常规的优化时，我们就可能束手无策，只能依赖于框架提供的有限选项。而这本书，如同在数字洪流中的一股清流，选择用C语言这一更接近硬件的语言去模拟，这本身就意味着它将带领读者一步步剥离那些抽象的封装，去理解梯度下降是如何一步步更新权重的，反向传播的链式法则究竟是如何在内存中演算的，神经网络的每一层计算其本质是什么。我可以想象，在阅读的过程中，我需要调用的不再是几行简单的Python代码，而是需要理解指针、内存管理、数据结构，甚至是底层的数值计算库。这种挑战并非是负担，而是通往深刻理解的必经之路。通过C语言的模拟，我期待能够真正掌握那些“黑箱”算法的内在逻辑，从而在未来的学习和实践中，能够更游刃有余地解决复杂问题，而不只是一个框架的使用者，而是真正意义上的深度学习的理解者和创造者。

评分☆☆☆☆☆

一本以C语言模拟自然语言处理与深度学习的图书，这绝对是一股清流，一股“反潮流”的智慧之流。在当今这个一切都追求“快”和“易”的时代，大部分的教程和书籍都倾向于使用Python等高级语言，通过封装好的框架来快速搭建模型。这固然能让初学者迅速看到结果，但往往也让他们止步于“如何使用”的层面，而忽略了“为何如此”。我相信，本书的作者选择C语言，是为了让读者真正理解深度学习的“硬核”之处。我期待书中会详细解析神经网络的每一个计算过程，从矩阵乘法到梯度计算，从损失函数的选择到反向传播的链式法则，都将通过C语言的代码淋漓尽致地展现出来。这意味着，我需要掌握C语言的指针、内存管理、数据结构等基础知识，并且将它们与深度学习的数学原理相结合。例如，如何用C语言高效地表示和操作张量？如何手动实现反向传播算法，计算每一个参数的梯度？如何构建一个简单的循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN）？这些都是令人兴奋的挑战。通过这种方式，我将不再仅仅是一个“模型调用者”，而是能够真正理解模型的“内在机制”，从而在面对复杂问题时，拥有更强的分析能力和解决问题的能力，甚至能够根据实际需求，对模型进行定制化优化。

评分☆☆☆☆☆

“自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟”——这个书名本身就透露着一股挑战和探索的意味。在人工智能浪潮席卷全球的当下，大部分人都在追逐着Python、PyTorch、TensorFlow等工具带来的便利，享受着快速开发和模型迭代的乐趣。然而，当我们剥离了这些高层抽象，深入到代码的底层，我们真正理解了什么？这本书的出现，仿佛是一面镜子，照出了许多学习者可能忽略的盲点。我设想，作者不会回避那些繁琐但至关重要的细节。比如，在C语言中如何高效地实现向量和矩阵的运算？如何手动构建神经网络的层，并管理好每层的权重和偏置？反向传播算法的数学推导固然重要，但在C语言中如何将其转化为实际可执行的代码，让梯度能够精确地计算并更新权重？我特别期待书中能够详细讲解数值稳定性、内存优化等在C语言编程中必须考虑的因素，以及它们如何影响深度学习模型的训练和推理。通过这样的模拟，我希望能真正理解到，那些在Python中一行代码就能完成的操作，其背后究竟是如何通过底层的计算和数据流来实现的。这将是对我编程能力和深度学习理论理解的一次双重洗礼，我相信它将极大地提升我解决实际问题的能力，让我能够更深入地洞察算法的本质，而非仅仅停留在工具的使用层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——“自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟”——立刻勾起了我对底层实现的浓厚兴趣。我们都知道，现代深度学习的发展离不开Python及其丰富的库，比如NumPy、SciPy，以及各种深度学习框架。它们极大地提高了开发效率，让研究者能够快速迭代模型。然而，这背后也带来了一个问题，那就是我们越来越依赖于这些“黑箱”式的工具，对底层原理的理解变得模糊。很多时候，我们只是知道“这样写可以”，但并不知道“为什么可以”，以及“在其他情况下会怎样”。当我们需要进行性能调优，或者在资源受限的环境下部署模型时，这种模糊就成了巨大的障碍。而通过C语言来模拟，这本书显然是要带领我们深入到算法的“骨髓”之中。我设想，这本书可能会从最基础的数学概念入手，比如向量、矩阵运算，然后逐步构建出神经网络的基本单元（如全连接层、激活函数），再到如何实现前向传播和反向传播算法。每一个环节都需要我们思考内存的分配、数据的存储、运算的效率，以及如何用C语言的语法来精确地实现这些数学上的操作。这无疑是一项巨大的工程，但一旦完成，我相信我对深度学习的理解将跃升到一个全新的层次。

评分☆☆☆☆☆

对于“自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟”这本书，我有一个隐隐的期待，那就是它能够帮助我理解那些在高级框架下被隐藏得太深的数学原理。通常，学习深度学习，我们最先接触到的是各种模型架构，例如RNN、LSTM、Transformer等等，然后是各种激活函数、损失函数、优化器。这些固然重要，但很多时候，我们只是知道它们的作用，却不甚了了它们为何如此工作。比如，梯度下降是如何一步步收敛的？反向传播算法中的导数计算，在实际中是怎么实现的？Transformer中那个看似复杂的Attention机制，其核心的矩阵运算和Softmax函数，在底层是如何被高效计算的？通过C语言进行模拟，这几乎意味着作者会带领我们从最基础的数学公式出发，一步步将其转化为可执行的代码。我预计书中会详细讲解线性代数、微积分在深度学习中的应用，并可能包含如何用C语言实现向量、矩阵的运算，如何构建神经网络的层，以及如何手动实现反向传播算法的梯度计算。这样的学习方式，无疑会比仅仅调用库函数来得更加硬核，但也更加扎实。我希望通过这本书，能够真正理解深度学习模型运作的“心跳”，从而在面对新的模型或问题时，能够触类旁通，甚至能够自行设计出更加优化的算法。

评分☆☆☆☆☆

技术类书能说啥，当字典看呗

评分☆☆☆☆☆

专业综合网上购物商城，销售超数万品牌，4020万种商品

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，得好好啃啃了……

评分☆☆☆☆☆

本书内容详实，介绍了很多关于语言的具体算法，适合深入学习语言处理。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

刚看了第一章，讲的不是很深入，适合初学者。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，用来做上课的教材，不过有些专有名词的翻译有些怪

评分☆☆☆☆☆

很好，简洁，不错的说，………

评分☆☆☆☆☆

书是全新正版，就是有点贵。。