自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[日] 小高知宏 著，申富饒 譯

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 深度學習
• C語言
• 算法
• 機器學習
• 人工智能
• 計算語言學
• 文本分析
• 代碼實現
• 實踐

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111586579

版次：1

商品編碼：12307840

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能係統與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：178

內容簡介

本書初步探索瞭將深度學習應用於自然語言處理的方法。概述瞭自然語言處理的一般概念，通過具體實例說明瞭如何提取自然語言文本的特徵以及如何考慮上下文關係來生成文本。書中自然語言文本的特徵提取是通過捲積神經網絡來實現的，而根據上下文關係來生成文本則利用瞭循環神經網絡。這兩個網絡是深度學習領域中常用的基礎技術。

作者簡介

小高知宏，日本福井大學大學院工學研究科教授。其主要著作有《計算機係統》《從基礎開始學會TCP/IP Java網絡程序設計 第2版》《初學AI程序設計——用C語言製作人工智能和人工無能》《初學機器學習》《基於AI的大規模數據處理入門》《人工智能入門》等。

目錄

CONTENTS
譯者序
前言
第1章　自然語言處理與深度學習1
1.1　自然語言處理1
1.1.1　什麼是自然語言處理1
1.1.2　自然語言處理基礎4
1.2　深度學習13
1.2.1　人工智能與機器學習13
1.2.2　神經網絡16
1.2.3　捲積神經網絡和自編碼器22
1.3　與自然語言處理相關的深度學習27
1.3.1　自然語言處理與神經網絡、深度學習27
1.3.2　用神經網絡來錶達單詞意義29
1.3.3　深度學習應用於自然語言處理31
第2章　基於文本處理的自然語言處理32
2.1　自然語言文本的文本處理32
2.1.1　文字處理32
2.1.2　單詞處理45
2.1.3　1-of-N錶示的處理54
2.2　基於單詞2-gram的文本生成68
第3章　深度學習應用於自然語言文本分析77
3.1　基於CNN的文本分類77
3.2　準備1：捲積運算和池化處理81
3.2.1　捲積運算81
3.2.2　池化處理90
3.3　準備2：全連接型神經網絡96
3.3.1　基於層次結構的全連接型神經網絡的構造及學習方法96
3.3.2　全連接型神經網絡的實現99
3.4　捲積神經網絡的實現102
3.4.1　捲積神經網絡的結構102
3.4.2　由捲積神經網絡學習1-of-N錶示數據103
3.4.3　基於CNN的單詞序列評估118
第4章　文本生成與深度學習133
4.1　基於循環神經網絡的文本生成133
4.1.1　神經網絡和文本生成133
4.1.2　循環神經網絡136
4.2　RNN的實現139
4.2.1　RNN程序的設計139
4.2.2　RNN程序的實現141
4.3　基於RNN的文本生成154
4.3.1　基於RNN的文本生成框架154
4.3.2　文本生成實驗的實例160
附錄A　將行的重復次數添加到行首的程序uniqc.c167
附錄B　按照行首的數值對行進行排序的程序sortn.c169
附錄C　全連接型神經網絡的程序bp.c171
參考文獻178

前言/序言

PREFACE前言
深度學習技術在計算機圖像識彆領域取得瞭重大成果，這一技術目前已經逐漸應用於機器學習的多個不同領域，使人工智能發展到瞭過去所不能達到的能力層次。同樣，深度學習也能應用於自然語言處理領域，能夠解決過去不能處理的各種自然語言處理問題。
本書初步探索瞭將深度學習應用於自然語言處理的方法，概述瞭自然語言處理的常見概念，通過具體實例說明瞭如何提取自然語言文本的特徵以及如何考慮上下文關係來生成文本。本書中，自然語言文本的特徵提取是通過捲積神經網絡來實現的，根據上下文關係來生成文本則利用瞭循環神經網絡。這兩個網絡是深度學習領域中常用的基礎技術。
本書通過實現C語言程序來具體講解自然語言處理與深度學習的相關技術，所給齣的程序都能在普通的個人電腦上執行。通過實際執行這些C語言程序，確認其運行過程，並根據需要對程序進行修改，讀者能夠更深刻地理解自然語言處理與深度學習技術。
本書的完成離不開作者在福井大學從事科研活動積纍的經驗，在此特彆感謝提供這樣機會的福井大學教職員和學生。此外，特彆感謝Ohmsha齣版社提供瞭齣版本書的機會。最後，感謝支持我完成本書的傢人洋子、研太郎、桃子以及優。
小高知宏2017年2月

自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬 一、 引言：穿越代碼的智慧之門 在人工智能的浪潮席捲全球的今天，自然語言處理（NLP）與深度學習（DL）無疑是推動這場變革的兩大核心引擎。它們不僅賦予瞭機器理解、生成和與人類語言進行交互的能力，更在信息檢索、智能助手、機器翻譯、內容創作等諸多領域展現齣驚人的潛力。然而，對於許多渴望深入理解其底層原理的技術愛好者和學習者而言，抽象的理論和高級框架往往構成一道難以逾越的鴻溝。我們不禁會問，能否有一種方式，能夠讓我們跳齣“黑箱”，親手觸碰到NLP和DL的脈搏？ 正是基於這樣的思考，本書《自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬》應運而生。本書並非簡單地羅列現有的NLP和DL工具或框架的使用方法，而是緻力於通過最基礎、最核心的編程語言——C語言，來模擬和實現NLP和DL的關鍵算法與模型。我們相信，通過動手實踐，在C語言的嚴謹邏輯中一點點構建起智能處理語言的“思想”，纔能真正掌握其精髓，並為日後深入探索更復雜的模型和框架打下堅實的基礎。 本書的獨特之處在於，它將帶領讀者迴溯到計算的本質，用最貼近硬件的視角去審視智能算法的誕生。C語言的簡潔、高效與底層控製能力，使其成為理解計算機如何執行復雜任務的最佳載體。通過C語言的視角，我們將一步步揭示那些隱藏在高級抽象之下的數學原理、數據結構和算法邏輯，讓讀者在構建每一個模型、實現每一個算法的過程中，都能深刻體會到“智能”是如何從0和1中誕生的。 二、 核心理念：以C語言為基石，探尋智能的本質 本書的核心理念是“從基礎齣發，循序漸進，用代碼構建理解”。我們摒棄瞭直接使用Python等高級語言調用預訓練模型或庫的方式，而是選擇瞭一條更具挑戰性，但也更具啓發性的道路。通過C語言，我們將： 1. 剝離高層抽象，直擊核心算法： 許多現有的NLP和DL教程往往聚焦於如何使用API或框架，而忽略瞭算法本身的實現細節。本書將深入剖析各種NLP和DL算法的數學模型、邏輯流程，並用C語言逐行實現，讓讀者理解每一行代碼背後代錶的計算步驟和邏輯推理。 2. 掌握數據結構與內存管理： C語言對內存的直接操作能力，將促使讀者深刻理解數據在計算機內部是如何存儲和處理的。在實現NLP模型時，詞嚮量、句子錶示、圖結構等數據的有效組織與管理至關重要；在構建深度學習網絡時，張量（Tensor）的錶示、反嚮傳播中的梯度計算等，都需要對內存有清晰的認識。 3. 理解數學原理與計算過程： 深度學習的基石是數學，尤其是綫性代數、微積分和概率論。通過C語言實現矩陣運算、梯度下降等核心計算，將使讀者對這些數學概念的實際應用有更直觀、更深刻的理解。 4. 培養獨立思考與解決問題的能力： 當讀者能夠親手實現一個模型時，他們也就具備瞭分析和調試模型的能力。遇到問題時，能夠從代碼層麵追溯錯誤，理解算法的局限性，從而更有效地解決實際問題，並具備瞭根據需求自主設計和實現新算法的能力。 5. 為高級框架奠定堅實基礎： 掌握瞭C語言實現的底層原理，當讀者轉而學習Python等語言的NLP和DL庫時，將不再是“知其然”，而是“知其所以然”。他們將能夠更好地理解這些框架的內部工作機製，更靈活地運用它們，甚至在性能瓶頸時，能夠進行更深層次的優化。 三、 內容概覽：從語言的基石到智能的邊界 本書的內容設計遵循由淺入深、由易到難的原則，涵蓋瞭NLP和DL領域中最為核心和基礎的概念與技術。我們將NLP和DL看作是緊密相連的兩部分，前者是人工智能理解和生成人類語言的“語言能力”，後者則是實現這種能力的強大“學習機製”。 第一部分：自然語言處理的基石（C語言視角） 本部分將帶領讀者用C語言構建理解語言的基礎能力，主要包括： 1. 文本預處理與特徵提取： 分詞（Tokenization）： 如何將連續的文本分割成有意義的詞語單元。我們將實現基於規則和基於統計的分詞算法。 詞形還原與詞乾提取（Lemmatization & Stemming）： 將詞語還原到其基本形式，減少詞匯的復雜度。 停用詞去除（Stop Word Removal）： 移除對語義貢獻不大的常用詞。 文本嚮量化（Text Vectorization）： 將離散的文本轉換為計算機可以處理的數值嚮量。 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 簡單直觀的詞頻統計方法。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 衡量詞語在文檔中的重要性，通過C語言實現其計算過程。 2. 語言模型基礎： N-gram語言模型： 基於馬爾可夫假設，預測下一個詞的概率。我們將用C語言實現N-gram模型的訓練和推理。 概率計算與平滑技術： 解決數據稀疏問題，使語言模型更魯棒。 3. 文本相似度計算： 餘弦相似度（Cosine Similarity）： 衡量兩個文本嚮量的夾角，用於判斷文本的相似程度。 Jaccard相似度： 基於集閤的相似度計算方法。 4. 基礎文本分類（如情感分析入門）： 樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes）： 一個經典的概率分類模型，我們將用C語言實現其訓練和預測過程，理解概率推理在文本分類中的應用。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 另一種經典的綫性分類模型，我們將實現其在文本分類任務上的應用，理解梯度下降的初步概念。 第二部分：深度學習的核心算法（C語言模擬） 本部分將聚焦於深度學習的底層算法和模型，重點在於理解其數學原理和計算過程。 1. 神經網絡基礎： 感知機（Perceptron）： 最基礎的神經網絡單元，理解綫性分類。 激活函數（Activation Functions）： Sigmoid, ReLU, Tanh等，理解它們在神經網絡中的作用，並用C語言實現。 多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 構建更復雜的網絡結構。 2. 前嚮傳播（Forward Propagation）： 理解輸入數據如何通過網絡層層傳遞，直到輸齣結果。我們將用C語言實現矩陣乘法、加法等核心運算，並組閤成完整的前嚮傳播流程。 3. 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 梯度計算（Gradient Calculation）： 深度學習的核心，理解如何利用鏈式法則計算損失函數對網絡權重的梯度。我們將詳細推導並用C語言實現梯度計算的各個環節。 損失函數（Loss Functions）： 均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，理解它們的作用和計算方式。 4. 優化器（Optimizers）： 梯度下降（Gradient Descent）： 最基本的參數更新方法。 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： 提升訓練效率。 動量（Momentum）與 Adam等： 介紹更高級的優化器，並探討如何用C語言實現其核心思想。 5. 詞嵌入（Word Embeddings）的原理與實現（簡化版）： Word2Vec（Skip-gram / CBOW）的簡化思路： 雖然完全實現Word2Vec非常復雜，但我們將通過C語言實現其核心的預測任務和簡單的梯度更新，幫助讀者理解詞語語義如何在嚮量空間中被學習和錶示。 GloVe的數學思想： 介紹GloVe的共現矩陣思想，並討論如何用C語言進行初步的矩陣運算來模擬其部分流程。 6. 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）的初步探索： RNN基本結構： 理解其在處理序列數據時的優勢。 簡單RNN的前嚮傳播與反嚮傳播（BPTT）： 用C語言實現一個簡單的RNN單元，並演示如何進行參數更新。 7. 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）的初步探索： 捲積層（Convolutional Layer）： 理解捲積核（Filter）的作用，如何提取局部特徵。 池化層（Pooling Layer）： 理解其降維和特徵魯棒性。 用C語言模擬捲積和池化操作。 第三部分：實踐與進階（整閤與展望） 1. 結閤NLP與DL： 基於深度學習的文本分類（如使用簡單的RNN或CNN）： 將前麵學到的深度學習模型應用於NLP任務，例如使用C語言實現一個簡單的基於RNN的文本分類器。 序列標注任務（如命名實體識彆的簡化）： 引入隱馬爾可夫模型（HMM）的思路，並探討如何用深度學習解決。 2. 性能優化與大規模數據處理的挑戰： 討論C語言在性能上的優勢，以及在處理大規模NLP和DL任務時可能遇到的內存和計算瓶頸。 介紹一些基礎的優化技巧。 3. 未來展望： 簡要介紹Transformer、BERT等更先進的模型，並指齣本書為理解這些模型所打下的基礎。 鼓勵讀者繼續深入學習，利用本書所學知識，探索更廣闊的AI領域。 四、 學習方法與預期收獲 本書並非一本“讀完即懂”的教材，而是一本“動手實踐，方能精通”的指南。我們強烈建議讀者： 逐行敲碼： 不要僅僅閱讀代碼，務必親手在C語言環境中編譯、運行，並觀察輸齣結果。 修改與實驗： 在理解代碼的基礎上，嘗試修改參數、調整模型結構，觀察其對結果的影響，從而加深理解。 獨立思考： 遇到不理解的地方，嘗試畫齣計算流程圖，或是用紙筆推導數學公式，找到問題的根源。 解決Bug： 編寫和調試C語言代碼是常態，從解決Bug的過程中，將極大地提升你的編程能力和對算法的理解。 通過本書的學習，你將獲得： 對NLP和DL底層算法原理的深刻理解。 紮實的C語言編程能力，尤其是在數值計算和數據結構方麵。 獨立構建和實現AI模型的能力。 能夠清晰地理解和分析現有NLP和DL工具和框架的內部工作機製。 為進一步深入研究和應用更高級的AI技術打下堅實的基礎。 五、 結語 在數字世界的洪流中，自然語言是人類智慧的載體，而深度學習則是賦予機器理解和創造這一切的鑰匙。本書《自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬》正是希望帶領讀者，用最原始、最純粹的編程語言，一步一個腳印地踏上這場探索智能的旅程。我們相信，當您能夠親手用C語言模擬齣那些曾經覺得遙不可及的智能算法時，您將不僅獲得一項強大的技術能力，更將收獲一份對計算機科學和人工智能領域更深層次的洞察與熱愛。這不僅僅是一本書，更是一次深入代碼腹地，觸摸智慧靈魂的探險。

評分☆☆☆☆☆

一本以C語言模擬自然語言處理與深度學習的圖書，這絕對是一股清流，一股“反潮流”的智慧之流。在當今這個一切都追求“快”和“易”的時代，大部分的教程和書籍都傾嚮於使用Python等高級語言，通過封裝好的框架來快速搭建模型。這固然能讓初學者迅速看到結果，但往往也讓他們止步於“如何使用”的層麵，而忽略瞭“為何如此”。我相信，本書的作者選擇C語言，是為瞭讓讀者真正理解深度學習的“硬核”之處。我期待書中會詳細解析神經網絡的每一個計算過程，從矩陣乘法到梯度計算，從損失函數的選擇到反嚮傳播的鏈式法則，都將通過C語言的代碼淋灕盡緻地展現齣來。這意味著，我需要掌握C語言的指針、內存管理、數據結構等基礎知識，並且將它們與深度學習的數學原理相結閤。例如，如何用C語言高效地錶示和操作張量？如何手動實現反嚮傳播算法，計算每一個參數的梯度？如何構建一個簡單的循環神經網絡（RNN）或者捲積神經網絡（CNN）？這些都是令人興奮的挑戰。通過這種方式，我將不再僅僅是一個“模型調用者”，而是能夠真正理解模型的“內在機製”，從而在麵對復雜問題時，擁有更強的分析能力和解決問題的能力，甚至能夠根據實際需求，對模型進行定製化優化。

評分☆☆☆☆☆

對於“自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬”這本書，我有一個隱隱的期待，那就是它能夠幫助我理解那些在高級框架下被隱藏得太深的數學原理。通常，學習深度學習，我們最先接觸到的是各種模型架構，例如RNN、LSTM、Transformer等等，然後是各種激活函數、損失函數、優化器。這些固然重要，但很多時候，我們隻是知道它們的作用，卻不甚瞭瞭它們為何如此工作。比如，梯度下降是如何一步步收斂的？反嚮傳播算法中的導數計算，在實際中是怎麼實現的？Transformer中那個看似復雜的Attention機製，其核心的矩陣運算和Softmax函數，在底層是如何被高效計算的？通過C語言進行模擬，這幾乎意味著作者會帶領我們從最基礎的數學公式齣發，一步步將其轉化為可執行的代碼。我預計書中會詳細講解綫性代數、微積分在深度學習中的應用，並可能包含如何用C語言實現嚮量、矩陣的運算，如何構建神經網絡的層，以及如何手動實現反嚮傳播算法的梯度計算。這樣的學習方式，無疑會比僅僅調用庫函數來得更加硬核，但也更加紮實。我希望通過這本書，能夠真正理解深度學習模型運作的“心跳”，從而在麵對新的模型或問題時，能夠觸類旁通，甚至能夠自行設計齣更加優化的算法。

評分☆☆☆☆☆

“自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬”——這個書名本身就透露著一股挑戰和探索的意味。在人工智能浪潮席捲全球的當下，大部分人都在追逐著Python、PyTorch、TensorFlow等工具帶來的便利，享受著快速開發和模型迭代的樂趣。然而，當我們剝離瞭這些高層抽象，深入到代碼的底層，我們真正理解瞭什麼？這本書的齣現，仿佛是一麵鏡子，照齣瞭許多學習者可能忽略的盲點。我設想，作者不會迴避那些繁瑣但至關重要的細節。比如，在C語言中如何高效地實現嚮量和矩陣的運算？如何手動構建神經網絡的層，並管理好每層的權重和偏置？反嚮傳播算法的數學推導固然重要，但在C語言中如何將其轉化為實際可執行的代碼，讓梯度能夠精確地計算並更新權重？我特彆期待書中能夠詳細講解數值穩定性、內存優化等在C語言編程中必須考慮的因素，以及它們如何影響深度學習模型的訓練和推理。通過這樣的模擬，我希望能真正理解到，那些在Python中一行代碼就能完成的操作，其背後究竟是如何通過底層的計算和數據流來實現的。這將是對我編程能力和深度學習理論理解的一次雙重洗禮，我相信它將極大地提升我解決實際問題的能力，讓我能夠更深入地洞察算法的本質，而非僅僅停留在工具的使用層麵。

評分☆☆☆☆☆

一本真正觸及核心的書籍，即使我尚未深入閱讀其具體的代碼實現，但單憑書名“自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬”就足以讓我對作者的功力肅然起敬。在當下，絕大多數的NLP和深度學習書籍都充斥著Python、PyTorch、TensorFlow等高級框架的便利性，它們確實極大地降低瞭入門門檻，讓研究者能夠快速構建模型，驗證想法。然而，這種“拿來即用”的學習方式，往往也遮蔽瞭底層算法的運作細節。當遇到性能瓶頸，或者需要進行非常規的優化時，我們就可能束手無策，隻能依賴於框架提供的有限選項。而這本書，如同在數字洪流中的一股清流，選擇用C語言這一更接近硬件的語言去模擬，這本身就意味著它將帶領讀者一步步剝離那些抽象的封裝，去理解梯度下降是如何一步步更新權重的，反嚮傳播的鏈式法則究竟是如何在內存中演算的，神經網絡的每一層計算其本質是什麼。我可以想象，在閱讀的過程中，我需要調用的不再是幾行簡單的Python代碼，而是需要理解指針、內存管理、數據結構，甚至是底層的數值計算庫。這種挑戰並非是負擔，而是通往深刻理解的必經之路。通過C語言的模擬，我期待能夠真正掌握那些“黑箱”算法的內在邏輯，從而在未來的學習和實踐中，能夠更遊刃有餘地解決復雜問題，而不隻是一個框架的使用者，而是真正意義上的深度學習的理解者和創造者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——“自然語言處理與深度學習：通過C語言模擬”——立刻勾起瞭我對底層實現的濃厚興趣。我們都知道，現代深度學習的發展離不開Python及其豐富的庫，比如NumPy、SciPy，以及各種深度學習框架。它們極大地提高瞭開發效率，讓研究者能夠快速迭代模型。然而，這背後也帶來瞭一個問題，那就是我們越來越依賴於這些“黑箱”式的工具，對底層原理的理解變得模糊。很多時候，我們隻是知道“這樣寫可以”，但並不知道“為什麼可以”，以及“在其他情況下會怎樣”。當我們需要進行性能調優，或者在資源受限的環境下部署模型時，這種模糊就成瞭巨大的障礙。而通過C語言來模擬，這本書顯然是要帶領我們深入到算法的“骨髓”之中。我設想，這本書可能會從最基礎的數學概念入手，比如嚮量、矩陣運算，然後逐步構建齣神經網絡的基本單元（如全連接層、激活函數），再到如何實現前嚮傳播和反嚮傳播算法。每一個環節都需要我們思考內存的分配、數據的存儲、運算的效率，以及如何用C語言的語法來精確地實現這些數學上的操作。這無疑是一項巨大的工程，但一旦完成，我相信我對深度學習的理解將躍升到一個全新的層次。

評分☆☆☆☆☆

書很好，超級給力的！

評分☆☆☆☆☆

最近買瞭很多書，還沒有來得及一一閱讀，看評價挺好的，希望能對工作有幫助。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，內容很好，好評

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，不錯，值得看一看，是正版

評分☆☆☆☆☆

這是一本雜湊的書，內容雜亂無章，沒有深度。不推薦看。當然，奶東的服務，值得五星。

評分☆☆☆☆☆

一般，體驗還可以吧。。

評分☆☆☆☆☆

經典圖書，值得擁有！！！

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，老師要求看的，京東便宜質量好！

評分☆☆☆☆☆

好抽象的說，不知道這本書買得值不值