TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 自然語言處理
• 深度學習
• Python
• 機器學習
• NLP
• 文本分析
• 深度神經網絡
• 模型構建
• 數據科學

本書提供穩固而劄實的實務基礎，讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個麵嚮，除瞭理論基礎之外，更強調實務方麵的實作。在解決各種NLP任務時，如果能在實務方麵擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方麵有更紮實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做齣更好的調整。

　　透過本書，您將可以：
　　．瞭解NLP的概念與各種自然語言處理方法
　　．如何應用TensorFlow來進行NLP
　　．將大量數據處理成可供深度學習應用程序使用的單詞錶示的策略
　　．如何使用CNN和RNN進行句子分類和語言生成
　　．如何使用RNN來解決復雜的文本生成任務
　　．如何應用類神經技術開發自動翻譯係統
　　．自然語言處理的未來趨勢與發展
 

穿越文本迷宮：深入理解與實踐現代自然語言處理 作者：[請自行填入作者姓名] 圖書簡介： 在信息爆炸的時代，文本數據已成為我們數字世界中最主要的載體之一。如何讓冰冷的機器真正“理解”人類的語言，從中提取洞察、生成連貫的文本，並輔助我們完成復雜的交流任務，是當代計算機科學，尤其是人工智能領域最引人入勝的挑戰之一。本書旨在為讀者構建一座堅實的橋梁，跨越從基礎理論到前沿實踐的鴻溝，全麵而深入地探索現代自然語言處理（NLP）的廣闊天地。 這不是一本關於特定框架的速成手冊，而是一部立足於原理、麵嚮應用的深度指南。 我們將聚焦於構建高效、可解釋且魯棒的NLP係統的核心思維模式和關鍵技術棧。本書將帶領您重新審視語言學的基本概念如何與計算模型相結閤，如何利用數學和統計學的力量來量化和模擬人類語言的復雜性。 第一部分：語言的基石與計算的視角 本部分緻力於打下堅實的理論基礎，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。我們將從語言學的基本結構入手，解析詞法、句法、語義和語用的核心要素，並探討這些要素在計算模型中是如何被抽象和數字化的。 1. 文本的數字化錶示： 傳統的方法如TF-IDF和N-gram模型，雖然經典，但其局限性也十分明顯。我們將詳細剖析詞嵌入（Word Embeddings）的革命性意義，深入探究Word2Vec（CBOW與Skip-gram）的訓練機製，理解GloVe（Global Vectors for Word Representation）如何結閤全局共現統計信息，以及它們如何捕捉詞語間的語義和句法關係。重點在於理解這些嚮量空間是如何構建的，以及它們如何為後續的深度學習模型提供高質量的輸入。 2. 語言學的計算模型： 我們將探討概率上下文無關文法（PCFG）在句法分析中的作用，並引入隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）在序列標注任務（如詞性標注POS Tagging）中的應用。這部分內容將強調統計推斷和約束優化在處理語言不確定性時的重要性。 3. 評估的藝術： 在NLP中，如何準確衡量模型的性能至關重要。本書將詳細解析精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，以及針對特定任務（如機器翻譯中的BLEU、文本摘要中的ROUGE）的專業評估指標，並討論如何設計科學的交叉驗證策略。 第二部分：深度學習驅動的語言理解 本部分是本書的核心，聚焦於如何運用現代深度學習架構來解決復雜的NLP問題。我們將不再依賴手工設計的特徵，而是讓模型自己從大規模數據中學習層次化的特徵錶示。 4. 循環神經網絡（RNN）的演變與挑戰： 我們將從基礎的RNN結構講起，剖析其在處理長距離依賴性時麵臨的梯度消失/爆炸問題。隨後，我們將深入探討長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的設計精妙之處——特彆是其輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，實現對信息流的有效控製。我們將演示如何在序列生成、命名實體識彆（NER）等任務中應用這些結構。 5. 序列到序列（Seq2Seq）架構與注意力機製： 機器翻譯、文本摘要等任務本質上是序列到序列的轉換。本章將詳細闡述編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）框架的工作流程。革命性的注意力機製（Attention Mechanism）將被放在核心位置進行講解，分析它如何允許解碼器在生成每個輸齣詞時，動態地“關注”輸入序列中最相關的部分，極大地提升瞭長序列處理的質量和可解釋性。 6. 預訓練模型的範式轉移： 本部分將聚焦於近年來NLP領域最具顛覆性的技術——基於Transformer的預訓練語言模型。我們將深入解析Transformer架構的核心——自注意力（Self-Attention）機製，理解其並行計算的優勢以及為何它能取代RNN成為主流。我們將探討BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的雙嚮訓練策略（如Masked Language Model和Next Sentence Prediction），以及GPT係列的單嚮自迴歸生成原理。讀者將學會如何進行模型的微調（Fine-tuning）以適應下遊任務，理解模型大小、數據量與性能之間的權衡。 第三部分：前沿應用與係統構建 最後一部分將結閤前兩部分的理論和技術，探討如何將所學知識應用於實際場景，構建高性能的NLP應用係統。 7. 知識抽取與信息整閤： 我們將探討如何利用序列標注和關係抽取技術，從非結構化的文本中自動識彆實體（人名、地名、組織）及其相互關係。這包括對開放信息抽取（Open IE）方法的介紹，以及如何構建知識圖譜的初步框架。 8. 文本生成與對話係統： 深入研究如何設計更流暢、更具上下文感知的文本生成模型。我們將討論約束解碼策略、多樣性采樣方法，以及在構建多輪對話係統（Chatbots）時，如何處理對話狀態跟蹤（Dialogue State Tracking）和意圖識彆（Intent Recognition）的挑戰。 9. 模型的可解釋性與倫理考量： 隨著模型能力的增強，理解模型做齣決策的原因變得至關重要。本章將介紹LIME、SHAP等技術在解釋特定詞對預測結果貢獻度方麵的應用。同時，我們將嚴肅探討預訓練模型可能帶來的偏見（Bias）問題，以及如何在數據收集和模型部署中踐行負責任的AI實踐。 本書的特色： 本書不依賴於單一的深度學習框架，而是側重於算法思想的傳授和計算邏輯的構建。我們強調從數學基礎齣發，輔以清晰的僞代碼和概念圖示，讓讀者能夠獨立地在任何主流工具集上實現和優化這些復雜的模型。無論您是希望從零開始構建自己的語言模型的研究人員，還是渴望將先進NLP技術集成到現有産品中的工程師，本書都將為您提供穿越文本迷宮所需的精確地圖和可靠工具。通過係統學習，您將掌握駕馭現代自然語言處理技術的自信與能力。

作者簡介

Thushan Ganegedara

　　澳洲新創公司AssessThreat的首席資料科學傢。目前正在澳洲雪梨大學攻讀博士，專攻機器學習，尤其喜歡研究深度學習。生活中的他總喜歡冒點風險，也喜歡針對各種未經測試的資料，執行各式各樣的演算法。

前言
Chapter 1：自然語言處理簡介
Chapter 2：TensorFlow 介紹
Chapter 3：Word2vec｜學習單詞內嵌
Chapter 4：Word2vec 進階
Chapter 5：CNN 捲積神經網路｜句子分類
Chapter 6：RNN 遞迴神經網路
Chapter 7：LSTM 長短期記憶網路
Chapter 8：LSTM 的應用：生成文字
Chapter 9：LSTM 的應用：生成圖片說明
Chapter 10：Seq2Seq 序列轉序列｜ NMT 神經機器翻譯
Chapter 11：NLP 自然語言處理的趨勢與未來
Appendix A：數學基礎和 TensorFlow 進階概念

 

序

　　在我們生活的這個數位資訊時代，資料量持續呈現指數型成長；這種前所未有的成長速度，早已超齣我們閱讀的速度。其中大多數的資料（如電子郵件、社群媒體、電話對談與網路文章）都和語言（包括文字或口語的形式）有關。自然語言處理（NLP）可有效善用這些資料，幫助人們開展業務或處理日常的工作。目前 NLP 已徹底改變人們運用資料的方式，進一步改善個人的工作與生活，未來這種情況勢必還會持續下去。

　　NLP最常見的應用範例之一，就是像Apple的Siri、Google助理、亞馬遜的Alexa這類的「虛擬助理（VA, Virtual Assistant）」。每當你嚮虛擬助理詢問「瑞士最便宜的飯店價格」時，就會觸發一係列復雜的NLP任務。首先，你的虛擬助理必須瞭解（解析齣）所提齣的請求（例如它必須瞭解所要找的是飯店價格，而不是開放遛狗的公園）。虛擬助理還要做齣另一個判斷，那就是理解「便宜」是什麼意思？接著虛擬助理必須針對瑞士的城市做齣排序（可以根據你過去旅行的曆史做為依據）。然後，虛擬助理可以到Booking.com與Agoda.com等網站抓取瑞士各飯店的資料，並分析每傢飯店的價格與相關評價，再對其進行排名。正如你所見，你在幾秒內所得到的迴應，其實是一係列非常復雜的 NLP 任務所得齣的結果。

　　究竟是什麼技術，讓我們每天所提齣的各式各樣 NLP 任務，能夠獲得如此準確的迴應？其中最根本的要素，就是「深度學習（deep learning）演算法」。深度學習演算法本質上就是一些復雜的神經網路，它可以找齣原始資料與我們所需要的輸齣兩者之間的對應關係，而不必針對特定任務進行繁復的特徵工程相關工作。這也就錶示，如果你提供某人對於某飯店的評價看法，演算法就可以直接告訴你「這個人對於這傢飯店的看法有多麼正麵？」。此外，深度學習在各式各樣的 NLP 任務（例如語音辨識和機器翻譯）中，也已經達到甚至超越人類的錶現瞭。

　　隻要閱讀本書，你就可以學會如何運用深度學習，解決許多有趣的 NLP 問題。如果你想成為改變世界的影響者，好好研究 NLP 就是件很重要的事。包括學習單詞的語義、生成全新的文字內容，或是觀察成對的雙語句子以進行不同語言間的翻譯，這些全都屬於 NLP 任務。本書在所有技術性章節中都附有練習，其中也包含給讀者們實作齣各種係統時所需的逐步指導。本書所有練習範例都採用 Python 搭配 TensorFlow；TensorFlow 是一種相當流行的分散式計算函式庫，非常適閤用來實作齣各種深度神經網路。

　　本書的目標讀者

　　所有想要善用語言資料改造世界的有誌初學者，都是本書的目標讀者。本書會提供穩固而紮實的實務基礎，讓你有能力解決各種 NLP 任務。我們會在書中涵蓋 NLP 的各個麵嚮，除瞭理論基礎之外，也會聚焦於實務方麵的實作。在解決各種 NLP 任務時，如果能在實務方麵擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方麵有更紮實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做齣更好的調整。

评分☆☆☆☆☆

最近幾年，AI 的發展速度真的可以用「飛快」來形容，尤其是 NLP 的進步，更是讓人驚豔。從一開始的語意搜尋，到現在的聊天機器人、語音助理，甚至能寫齣像新聞報導一樣的文章，這一切都跟 NLP 的發展息息相關。而《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，恰好抓住瞭這個趨勢，用 TensorFlow 這個在業界非常流行的深度學習框架，來教大傢如何運用 Python 實現 NLP 的各種功能。我特別看重這本書的「函式庫」這部分，因為在實際開發中，自己從頭造輪子往往是不切實際的，學習如何有效率地利用現有的強大工具，纔是更重要的能力。我希望能透過這本書，學到如何利用 TensorFlow 的 API，去建構、訓練和部署各種 NLP 模型，而不是隻停留在理論的想像。例如，如何利用 pre-trained models（預訓練模型）來加速開發，或是如何微調模型以適應特定任務，這些都是我非常感興趣的實務操作。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始看到《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這個書名，腦中閃過的第一個念頭就是：「這本書會不會太難瞭？」我對深度學習的瞭解，大概停留在知道有神經網路、CNN、RNN 這幾個東西，但具體的數學原理和實作細節，常常讓我感到有點挫摺。然而，當我翻開這本書，看到它對 TensorFlow 的介紹，以及它試圖將 NLP 和深度學習結閤的說明時，我的擔憂就消減瞭不少。雖然我知道這一定需要花不少時間去消化，但它的目的非常明確：讓讀者「善用」函式庫，這聽起來就是一種務實的學習方式。我想，即使我一開始無法完全理解所有背後的數學推導，但如果能透過書中的程式碼範例，一步一步跟著做，理解每個步驟的用意，甚至自己動手修改參數，去觀察結果的變化，那樣的學習效果會比單純閱讀理論來得深刻許多。特別是對我這種比較偏嚮實踐、喜歡動手做的臺灣讀者來說，這樣子的學習路徑是相當有吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，NLP 是一門既有深度又有廣度的學問，它連結瞭人類的語言和電腦的邏輯，這中間的奧妙總是讓我著迷。而《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，從書名就能看齣它著重於「教機器學會自然語言」，這正是 NLP 的核心目標。對於我這種對電腦如何理解人類語言感到好奇，又想實際動手操作的臺灣讀者來說，這本書的齣現無疑是一場及時雨。我期待它能帶我從基礎開始，一步一步揭開 NLP 的神秘麵紗。像是如何處理中文的斷詞問題，這在中文 NLP 中尤其重要，又或是如何讓機器理解詞語之間細微的語意差異。而 TensorFlow 這樣強大的深度學習框架，相信能讓這些複雜的過程變得更加可行。我希望能藉由這本書，不隻瞭解 NLP 的理論，更能學會用 Python 和 TensorFlow 來實現具體的應用，比如開發一個簡單的文本分類器，或是嘗試讓機器來寫一些簡單的詩句。總之，這本書對我來說，是一條通往 NLP 世界的康莊大道。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》之後，真的是眼睛為之一亮！身為一個對 AI 領域有濃厚興趣，又想深入理解 NLP 該怎麼運作的臺灣讀者，這本書的標題就已經打中我的心瞭。我之前零零散散地接觸過一些機器學習和深度學習的基礎概念，但總覺得 NLP 這塊領域，好像總是隔著一層紗，不夠清晰。尤其看到「TensorFlow」和「Python 深度學習函式庫」這些關鍵字，就明白這本書絕對是硬貨，不是那種隻是講概念、畫幾張圖就帶過的入門書。我非常期待它能帶我從根本上理解，那些讓電腦「聽懂」我們說話、讀懂我們寫字的技術，究竟是怎麼實現的。像是如何將文字轉化成電腦能理解的數字（詞嚮量），再到如何用深度學習模型（像是 RNN、LSTM、Transformer 等等）來捕捉文字之間的語意和上下文關係，這些都是我一直想弄清楚的。而且，用 Python 來實作，對我這種習慣用 Python 解決各種問題的人來說，更是再方便不過瞭，可以直接動手驗證，而不是隻停留在理論階段。總之，我對這本書充滿瞭高度的期待，希望它能成為我踏入 NLP 專業領域的墊腳石。

评分☆☆☆☆☆

說真的，收到《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，我第一時間就翻瞭翻目錄。哇，這編排的順序跟內容的廣度，真的讓我嚇一跳！從最基礎的 NLP 概念，像是分詞、詞性標註，一直講到比較進階的語意分析、情感判斷，甚至還觸及到機器翻譯和文本生成這些聽起來就超級酷炫的應用，實在太紮實瞭。而且，它不是那種隻是列齣名詞，然後簡單介紹一下就結束的書。從目錄看起來，感覺每一章節都下瞭功夫，像是要帶著讀者一步一步建立起完整的知識體係。我很欣賞它能夠把 TensorFlow 這個強大的函式庫巧妙地融入到 NLP 的教學中，這意味著我們不隻學到 NLP 的原理，還能學到如何在實際的專案中運用現成的工具來解決問題。我之前看過一些網路上的資源，但總覺得東拼西湊，缺乏係統性，這本書的齣現，正好填補瞭這個空缺。尤其像是 Transformer 架構的介紹，這絕對是 NLP 近年來的革命性技術，我非常期待它能有深入淺齣的解釋，讓我這個對最新技術有點好奇的讀者，能有個不錯的起點。