文本上的算法:深入浅出自然语言处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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路彦雄 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 算法
• 文本分析
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 数据科学
• 人工智能
• 计算语言学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475879

版次：1

商品编码：12310732

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　

自然语言处理是研究人机之间用自然语言通信的理论和方法，是人工智能领域的一个重要分支，有着非常广泛的应用空间。

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。

通过本书，你将学习和理解：

★ 概率论、信息论、贝叶斯法则等基础知识；

★ 机器学习和深度学习的热门话题；

★ 程序优化的方法；

★ PageRank和相似度计算的原理；

★ 搜索引擎的原理、架构和核心模块；

★ 各种推荐算法的原理和工作机制；

★ 自然语言处理和对话系统等技术难题。

　　

非常赞的一本书。既适合没有很多背景的初学者入门，也适合相关方向的工程师进阶。基础概念的来龙去脉讲得十分清楚，很多知识点也指出了相关的论文。这本书适合做教材，其中融入了作者对NLP的深刻理解。在深度学习/人工智能被过分炒作的今天，只有多思考问题的本质，也就是像书中所说的那样，“只有脚踏实地，在现有技术和数据形态下结合产品设计解决好用户需求”，才能达到“无招胜有招”的境界。

——网友supersuper

有幸阅读到这本书，尽管目前只读完了前几章的内容，但是感觉收获非常大，让我的学习思路更为清晰，尤其在优化问题这个概念上，本书更为深刻地介绍背后的原理，而不仅仅是强调某些算法模型。再次感谢作者给我带来的帮助与启发！

——网友Liang Zachary

这本书令人印象非常深刻，知识点很全面，又深入浅出（特别喜欢里面举的例子）。

——网友Yujun Wu

　　

内容简介

　　

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

理　论　篇

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

《字里行间：深度洞察文本的奥秘》 在这个信息爆炸的时代，文字是构建我们理解世界、交流思想的基石。从古老的史书到浩瀚的网络海洋，再到我们指尖滑动间的海量信息，文本无处不在，承载着人类的智慧、情感与创造。然而，这些看似简单的字符组合，背后却隐藏着错综复杂的结构、微妙的语义变化以及深刻的潜在含义。如何才能真正“读懂”文本？如何才能驾驭这股信息洪流，从中提炼出有价值的洞见？《字里行间：深度洞察文本的奥秘》正是为了解答这些疑问而诞生。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅，带领读者深入文本的核心，揭示隐藏在字词背后、句子结构之中、篇章逻辑之下的精妙规律。我们不拘泥于表面的信息传递，而是着力于剖析文本的内在肌理，理解其生成机制，并掌握有效处理和分析文本的实用方法。 第一部分：语言的骨骼——词汇与句法 万物皆由基本单元构成，语言亦是如此。词汇是构成文本的最基本单位，但每个词语都不仅仅是一个孤立的符号。本书将首先带领读者审视词汇的丰富维度。我们将深入探讨词语的词性、意义的多样性（一词多义、近义词、反义词的辨析），以及词语在不同语境下的微妙变化。我们会学习如何构建强大的词典，如何理解词语的演变历史，以及如何捕捉那些在词汇层面就已埋下的语义陷阱。 而词语的组合，便是句法学（Syntax）的舞台。句子并非简单地将词语堆砌，而是遵循着一套严谨的规则，构成有意义的结构。本书将系统地阐述句子成分的识别与分析，包括主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等。我们将学习如何解析复杂的复合句和并列句，理解从句的嵌套关系，以及标点符号在句法结构中的关键作用。通过对句法结构的深度解析，读者将能够精准地把握句子的核心含义，区分主次信息，从而避免因误解句意而产生的偏差。 更进一步，我们将触及更深层次的句法分析，例如依存句法分析，它能揭示词语之间的“谁依赖于谁”的关系，绘制出句子的“语法树”。这种分析方式对于理解句子的逻辑流向，以及机器理解自然语言至关重要。我们还将探讨词语搭配（Collocation）的现象，即哪些词语倾向于组合在一起，这种搭配往往蕴含着特定的语用含义和文化惯例。 第二部分：语言的灵魂——语义与语用 词汇和句法是语言的骨骼，而语义（Semantics）和语用（Pragmatics）则是语言的灵魂，赋予文本生命和意义。语义学研究词语、短语、句子乃至整个文本所表达的意义。我们将深入探讨词义的构成，包括语义场的概念、词汇的同义、反义、上下位关系。我们会学习如何构建语义网络，如何量化词语之间的语义距离，以及如何处理多义词在特定语境下的确切含义。 本书将重点介绍词义消歧（Word Sense Disambiguation）的技术，这是理解文本意义的关键一步。通过上下文线索、词性信息以及更高级的知识图谱，我们可以准确判断一个多义词在当前句子中所指代的具体意义。 然而，语言的意义并非仅仅停留在字面。语用学研究语言在实际使用中所产生的意义，即说话者（或作者）的意图以及听话者（或读者）的理解。我们将探讨语用学的核心概念，如指示（Reference）、蕴涵（Implication）、语力（Speech Act）等。我们会学习如何识别言外之意、弦外之音，理解幽默、讽刺、比喻等修辞手法的背后含义。例如，一句“你真是个天才”在不同的语境下，可能表达的是真诚的赞美，也可能是尖锐的讽刺。掌握语用学的原理，能让我们更深层次地理解文本的真实意图。 此外，我们还将触及篇章的连贯性（Coherence）和衔接性（Cohesion）。一篇好的文章，其段落之间、句子之间并非孤立存在，而是通过各种语言手段（如代词、连词、重复等）紧密联系，形成一个有机整体。理解这些衔接机制，有助于我们把握文章的逻辑脉络，理解作者的思想发展过程。 第三部分：文本的智慧——信息提取与情感分析 掌握了词汇、句法、语义和语用的基础，我们便拥有了深入理解文本的能力。本书的第三部分将聚焦于如何从海量文本中“淘金”，提取有价值的信息，并洞察文本背后隐藏的情感。 信息提取（Information Extraction）是文本分析的核心任务之一。我们将学习如何识别文本中的命名实体（Named Entity Recognition），如人名、地名、组织机构名、时间等，并对其进行分类和规范化。我们将探讨关系抽取（Relation Extraction），即找出实体之间的相互关系，例如“谁在哪个公司工作”，“哪个产品是由哪个公司生产的”等。此外，我们还将介绍事件抽取（Event Extraction），它能够识别文本中发生的具体事件，并抽取出事件的参与者、时间、地点等关键要素。 情感分析（Sentiment Analysis）则专注于理解文本中所表达的情感倾向。无论是产品评论中的赞扬或批评，还是社交媒体上的用户情绪，情感分析都能帮助我们量化和理解。我们将学习不同的情感分析方法，包括基于词典的方法、基于机器学习的方法，以及如何处理否定、转折等复杂情况，从而准确判断文本的正面、负面或中性情感。 第四部分：文本的规律——模式识别与生成 文本不仅仅是信息的载体，它也遵循着一定的规律，甚至可以被生成。本书将引导读者探索文本的模式识别（Pattern Recognition）与生成（Generation）。 文本中的模式可能体现在词语的频率分布、句子的长度分布、主题的聚类等方面。我们将学习如何运用统计学的方法来分析这些模式，例如TF-IDF（词频-逆文档频率）技术，它能够帮助我们识别出文本中的关键术语。我们还将介绍主题模型（Topic Modeling），它能够从大量文档中发现潜在的主题，从而实现对文本内容的概括和理解。 更令人兴奋的是，本书还将初步涉足文本生成（Text Generation）的领域。在理解了文本的结构和语义之后，我们能够尝试让机器“说人话”。我们将简要介绍一些文本生成的原理，例如基于模板的方法、基于统计语言模型的方法，以及更现代的深度学习方法。虽然文本生成是一个极其复杂且不断发展的领域，但本书将为你勾勒出其基本的轮廓，让你对机器创作文本的可能性有一个初步的认识。 结语 《字里行间：深度洞察文本的奥秘》致力于为你打开一扇通往文本内在世界的大门。通过对词汇、句法、语义、语用、信息提取、情感分析、模式识别和文本生成等方面的深入探讨，本书旨在提升你对文本的理解深度和分析能力。无论你是文学爱好者、数据分析师、市场研究者，还是对语言本身充满好奇的求知者，这本书都将为你提供一套强大的思维工具和实践指导，让你能够更加游刃有余地驾驭这个被文字所构建的丰富多彩的世界。它将帮助你不仅仅是“阅读”文字，更是“洞察”文字，理解其背后的逻辑，发掘其潜藏的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，深邃的蓝色背景搭配简洁有力的字体，仿佛预示着探索文本世界背后精妙逻辑的旅程。我一直对自然语言处理这个领域充满了好奇，但又觉得它似乎高不可攀，充满了各种复杂的数学公式和晦涩的术语。拿到这本书，我最先关注的就是它的“深入浅出”四个字，这四个字对我来说，简直就是黑暗中的灯塔，给了我莫大的信心。我希望这本书能够帮助我真正理解NLP的内在机制，而不是仅仅停留在表面的应用层面。我尤其期待能够学习到那些基础的算法原理，比如如何让计算机理解文本的含义、如何进行文本分类、如何进行信息抽取等等。当然，如果书中能够穿插一些实际的应用案例，那就更好了，能够让我将理论知识与实际应用联系起来，这样学习起来会更有成就感。我设想这本书的开篇会循序渐进地介绍一些最核心的概念，然后逐步引入更复杂的算法，并且会用清晰易懂的语言来解释这些算法的运作原理，最好还能辅以一些形象的比喻或者图示，这样能够帮助我这个初学者更好地消化和理解。我希望在阅读完这本书后，我能够对NLP有一个清晰的认识，并且能够初步掌握一些实现NLP任务的方法。

评分☆☆☆☆☆

我对自然语言处理的兴趣源自于一次偶然的体验，当时使用一个智能翻译软件，它的准确度让我惊叹，但也让我好奇，它是如何做到的？这本书的标题《文本上的算法》一下子就抓住了我的眼球，它暗示了这本书将揭示文本背后隐藏的算法逻辑，这正是我渴望了解的。我希望这本书能够系统地介绍NLP领域的常见任务，例如文本情感分析、主题模型、机器翻译、问答系统等，并深入讲解实现这些任务所依赖的核心算法。我非常看重“深入浅出”这个承诺，这意味着我期待书中能够用通俗易懂的语言，解释复杂的数学原理和算法模型，并且能够通过生动的例子来辅助说明。我希望书中能够提供一些能够引起我共鸣的实际应用场景，让我看到算法是如何在现实世界中发挥作用的。比如，在文本分类的章节，我希望能够看到如何用算法来识别垃圾邮件，或者对新闻文章进行分类。如果书中还能介绍一些常用的NLP工具库，并给出简单的使用范例，那就更好了，这能够帮助我将理论知识快速地转化为实践操作。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到了一些需要处理大量文本数据的挑战，所以一直在寻找一本能够系统性地讲解文本数据分析和处理的书籍。这本书的标题“文本上的算法”立刻吸引了我的注意，它给我的感觉是，这本书不是那种流于表面的工具书，而是会深入到文本处理背后的核心算法和原理。我最看重的是它的“深入浅出”的承诺，这意味着它应该能够将那些听起来很复杂的算法用一种易于理解的方式呈现出来。我希望这本书能够涵盖一些我目前急需的技术，比如文本的预处理（去除噪声、分词、词性标注等）、特征提取（TF-IDF、词向量等），以及一些常见的文本挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等。我更希望的是，这本书能够提供一些实际的代码示例，让我能够亲手实践，将书中的理论知识转化为实际能力。如果书中能够介绍一些行业内经典的NLP应用案例，比如智能客服、舆情分析、推荐系统等，并且分析它们所使用的算法，那就更棒了。我期待这本书能够成为我的案头必备，在我遇到文本处理难题时，能够及时地为我指点迷津，让我少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能领域充满热情但又非科班出身的学习者，我一直渴望找到一本既能讲解理论又贴近实践的NLP入门书籍。“文本上的算法:深入浅出自然语言处理”这个书名，就像是一把钥匙，为我打开了通往NLP世界的大门。我尤其看重“深入浅出”这四个字，它意味着这本书不会是那些堆砌着复杂公式、让人生畏的学术专著，而是会以一种更加亲民、更容易被大众接受的方式来解读NLP的奥秘。我特别期待书中能够详细讲解那些构成NLP基石的经典算法，比如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）在序列标注中的应用，以及朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等在文本分类中的原理。我希望作者能够用生动形象的比喻，将抽象的算法逻辑具象化，让我在阅读时能够轻松理解。同时，我也期待书中能够穿插一些简短的、能够体现算法思想的代码片段，甚至是伪代码，这样能够让我对算法的实现有一个初步的感知。如果书中还能包含一些关于如何评估NLP模型性能的讨论，那就更完美了，这对于我评估自己学习成果非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样对人工智能领域怀有极大热情，但又缺乏系统性专业知识的读者来说，“文本上的算法:深入浅出自然语言处理”这个书名就如同一个闪光的灯塔，指引着我探索自然语言处理的奥秘。我特别欣赏“深入浅出”这个表述，它预示着这本书不会是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是会以一种循序渐进、易于理解的方式，带领我深入理解NLP的核心概念和算法。我最期待的是，这本书能够像一个经验丰富的向导，带领我领略NLP世界中的奇妙算法，比如如何让计算机识别词语的含义、如何理解句子的结构、如何捕捉文本中的情感倾向，以及如何进行篇章级别的理解。我希望作者能够用清晰的逻辑和生动的语言，解释那些可能听起来令人望而生畏的算法，并且通过一些贴近生活的例子，让我体会到算法的魅力。如果书中能够包含一些关于如何构建简单NLP应用的指导，那就更具实践意义了，这样我就可以在学习理论的同时，动手实践，真正掌握NLP的技术。

评分☆☆☆☆☆

翻译的不错，python，推荐购买，内容实在。不错不错

评分☆☆☆☆☆

送货速度很快很给力，书的纸张挺好，写的内容也较好，价格实惠

评分☆☆☆☆☆

书没问题，没发现破损，包装也ok。趁着打折有券，买了好多书，没花多少钱，就看我能不能今年看完了

评分☆☆☆☆☆

网上看到的文章，原来出书了来支持

评分☆☆☆☆☆

开心开心开心打开，开心看到没得没大没小

评分☆☆☆☆☆

算法圣经，用java语言描的

评分☆☆☆☆☆

翻译的不错，python，推荐购买，内容实在。不错不错

评分☆☆☆☆☆

算法入门的好书，非常值得一看。不太满意的就是书拿到手，包装坏了，毕竟是新书啊，书有破损，心里不舒服啊，之前买的书没有，希望你们能在这方面花点心思。谁也不希望买本新书，到手发现破破烂烂的吧！

评分☆☆☆☆☆

还不错，比想象中的要薄