基于深度学习的自然语言处理
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作者(以)约阿夫·戈尔德贝格(Yoav Goldberg) 著;车万翔 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111593737
出版时间2018-05
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1201699513
上书时间2024-11-16
商品详情
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作者简介
约阿夫·戈尔德贝格（Yoav Goldberg），以色列巴伊兰大学计算机科学系不错讲师，曾任Google Research研究员。他于2011年获得本·古里安大学博士学位。他曾经担任EMNLP，EACL等重要靠前会议领域，在自然语言处理领域发表论文50余篇，并多次获得佳论文以及杰出论文奖。同时他也是自然语言处理领域很好期刊《Computational Linguistics》的编辑部成员。他的研究方向包括面向自然语言处理的机器学习方法，结构预测，句法与词法分析等。近几年，他专注于神经网络模型，在基于深度学习的自然语言处理方法上作出了重要贡献，同时他也是主流深度学习工具包DyNet的主要研发者之一。
车万翔，博士，哈尔滨工业大学教授，博士生导师，斯坦福大学访问学者。研究方向为自然语言处理。在CoNLL、SANCL、SemEal等靠前评测获得过优选。任ACL、COLING、EMNLP等靠前会议领域。负责研发的语言技术平台（LTP）已被600余家单位共享，并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。曾获黑龙江科技进步一等奖、技术发明二等奖；汉王青年创新奖一等奖；钱伟长中文信息处理科学奖等奖项。2017年所主讲的《Python语言程序设计》课程获国家精品在线开放课程。
郭江，博士，毕业于哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心，就读期间先后于美国普林斯顿大学以及约翰·霍普金斯大学进行访问研究，现为美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室博士后研究员。研究领域主要为自然语言处理与机器学习。在人工智能，自然语言处理等领域靠前重要会议及期刊（如ACL, EMNLP, AAAI, IJCAI, JAIR等）上发表论文10余篇。
张伟男，哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心，博士/讲师/硕导。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A类靠前会议及靠前很好期刊发表论文多篇。中国中文信息学会（CIPS）信息检索专委会委员、青年工作委员会委员，中国人工智能学会（CAAI）青年工作委员会委员。曾获黑龙江省科技进步一等奖、中国人工智能学会很好青年成果奖、中国人工智能学会"合创杯"第二届全国青年创新创业大赛三等奖。
刘铭，博士，哈尔滨工业大学副教授，博士生导师，美国南加州大学访问学者。研究领域包括文本挖掘、命名实体识别、实体链接等。先后主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金特别资助、腾讯-CCF犀牛鸟创意基金等多项基金项目。 在人工智能、数据挖掘、自然语言处理等领域靠前期刊和会议上发表论文20余篇（如TKDE、TOIS、IJCAI、ACL、ICDE等）。获黑龙江省科学技术一等奖一项, 获哈尔滨市科技成果一项。
目录
译者序
前言
致谢
章引言
1.1自然语言处理的挑战
1.2神经网络和深度学习
1.3自然语言处理中的深度学习
1.4本书的覆盖面和组织结构
1.5本书未覆盖的内容
1.6术语
1.7数学符号
注释
部分有监督分类与前馈神经网络
第2章学习基础与线性模型
2.1有监督学习和参数化函数
2.2训练集、测试集和验证集
2.3线性模型
2.3.1二分类
2.3.2对数线性二分类
2.3.3多分类
2.4表示
2.5独热和稠密向量表示
2.6对数线性多分类
2.7训练和最优化
2.7.1损失函数
2.7.2正则化
2.8基于梯度的最优化
2.8.1随机梯度下降
2.8.2实例
2.8.3其他训练方法
第3章从线性模型到多层感知器
3.1线性模型的局限性：异或问题
3.2非线性输入转换
3.3核方法
3.4可训练的映射函数
第4章前馈神经网络
4.1一个关于大脑的比喻
4.2数学表示
4.3表达能力
4.4常见的非线性函数
4.5损失函数
4.6正则化与丢弃法
4.7相似和距离层
4.8嵌入层
第5章神经网络训练
5.1计算图的抽象概念
5.1.1前向计算
5.1.2反向计算（导数、反向传播）
5.1.3软件
5.1.4实现流程
5.1.5网络构成
5.2实践经验
5.2.1优化算法的选择
5.2.2初始化
5.2.3重启与集成
5.2.4梯度消失与梯度爆炸
5.2.5饱和神经元与死神经元
5.2.6随机打乱
5.2.7学习率
5.2.8minibatch
第二部分处理自然语言数据
第6章文本特征构造
6.1NLP分类问题中的拓扑结构
6.2NLP问题中的特征
6.2.1直接可观测特征
6.2.2可推断的语言学特征
6.2.3核心特征与组合特征
6.2.4n元组特征
6.2.5分布特征
第7章NLP特征的案例分析
7.1文本分类：语言识别
7.2文本分类：主题分类
7.3文本分类：作者归属
7.4上下文中的单词：词性标注
7.5上下文中的单词：命名实体识别
7.6上下文中单词的语言特征：介词词义消歧
7.7上下文中单词的关系：弧分解分析
第8章从文本特征到输入
8.1编码分类特征
8.1.1独热编码
8.1.2稠密编码（特征嵌入）
8.1.3稠密向量与独热表示
8.2组合稠密向量
8.2.1基于窗口的特征
8.2.2可变特征数目：连续词袋
8.3独热和稠密向量间的关系
8.4杂项
8.4.1距离与位置特征
8.4.2补齐、未登录词和词丢弃
8.4.3特征组合
8.4.4向量共享
8.4.5维度
8.4.6嵌入的词表
8.4.7网络的输出
8.5例子：词性标注
8.6例子：弧分解分析
第9章语言模型
9.1语言模型任务
9.2语言模型评估：困惑度
9.3语言模型的传统方法
9.3.1延伸阅读
9.3.2传统语言模型的限制
9.4神经语言模型
9.5使用语言模型进行生成
9.6副产品：词的表示
0章预训练的词表示
10.1随机初始化
10.2有监督的特定任务的预训练
10.3无监督的预训练
10.4词嵌入算法
10.4.1分布式假设和词表示
10.4.2从神经语言模型到分布式表示
10.4.3词语联系
10.4.4其他算法
10.5上下文的选择
10.5.1窗口方法
10.5.2句子、段落或文档
10.5.3句法窗口
10.5.4多语种
10.5.5基于字符级别和子词的表示
10.6处理多字单元和字变形
10.7分布式方法的限制
1章使用词嵌入
11.1词向量的获取
11.2词的相似度
11.3词聚类
11.4寻找相似词
11.5同中选异
11.6短文档相似度
11.7词的类比
11.8改装和映射
11.9实用性和陷阱
2章案例分析:一种用于句子意义推理的前馈结构
12.1自然语言推理与 SNLI数据集
12.2文本相似网络
第三部分特殊的结构
3章n元语法探测器：卷积神经网络
13.1基础卷积池化
13.1.1文本上的一维卷积
13.1.2向量池化
13.1.3变体
13.2其他选择：特征哈希
13.3层次化卷积
4章循环神经网络：序列和栈建模
14.1RNN抽象描述
14.2RNN的训练
14.3RNN常见使用模式
14.3.1接收器
14.3.2编码器
14.3.3传感器
14.4双向RNN
14.5堆叠RNN
14.6用于表示栈的RNN
14.7文献阅读的注意事项
5章实际的循环神经网络结构
15.1作为RNN的CBOW
15.2简单RNN
15.3门结构
15.3.1长短期记忆网络
15.3.2门限循环单元
15.4其他变体
15.5应用到RNN的丢弃机制
6章通过循环网络建模
16.1接收器
16.1.1情感分类器
16.1.2主谓一致语法检查
16.2作为特征提取器的RNN
16.2.1词性标注
16.2.2RNN CNN文本分类
16.2.3弧分解依存句法分析
7章条件生成
17.1RNN生成器
17.2条件生成（编码器解码器）
17.2.1序列到序列模型
17.2.2应用
17.2.3其他条件上下文
17.3无监督的句子相似性
17.4结合注意力机制的条件生成
17.4.1计算复杂性
17.4.2可解释性
17.5自然语言处理中基于注意力机制的模型
17.5.1机器翻译
17.5.2形态屈折
17.5.3句法分析
第四部分其他主题
8章用递归神经网络对树建模
18.1形式化定义
18.2扩展和变体
18.3递归神经网络的训练
18.4一种简单的替代——线性化树
18.5前景
9章结构化输出预测
19.1基于搜索的结构化预测
19.1.1基于线性模型的结构化预测
19.1.2非线性结构化预测
19.1.3概率目标函数（CRF）
19.1.4近似搜索
19.1.5重排序
19.1.6参考阅读
19.2贪心结构化预测
19.3条件生成与结构化输出预测
19.4实例
……
第20章级联、多任务与半监督学习
第21章结论
参考文献
内容摘要
约阿夫·戈尔德贝格著的《基于深度学习的自然语言处理/智能科学与技术丛书》重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后，讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。
精彩内容
前言Neural Network Methods for Natural Language Processing自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）这一术语指的是对人类语言进行自动的计算处理。它包括两类算法：将人类产生的文本作为输入；产生看上去很自然的文本作为输出。由于人类产生的文本每年都在不停增加，同时人们期望使用人类的语言与计算机进行交流，因此人们对该类算法的需求在不断增加。然而，由于人类语言固有的歧义、不断变化以及病态性（not well defined），导致自然语言处理极具挑战性。 自然语言本质上是符号化的，因此人们最开始也尝试使用符号化的方式处理语言，即基于逻辑、规则以及本体的方法。然而，自然语言具有很强的歧义性和可变性，这就需要使用统计的方法。事实上，如今自然语言处理的主流方法都是基于统计机器学习（Statistical Machine Learning）的。过去十几年，核心的NLP技术都是以有监督学习的线性模型为主导，核心算法如感知机、线性支持向量机、逻辑回归等都是在非常高维和稀疏的特征向量上进行训练的。 2014年左右，该领域开始看到一些从基于稀疏向量的线性模型向基于稠密向量的非线性神经网络模型（Nonlinear Neural Network Model）切换的成功案例。一些神经网络技术是线性模型的简单推广，可用于替代线性分类器。另一些神经网络技术更进一步提出了新的建模方法，这需要改变现有的思维方式。特别是一系列基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的方法，减轻了对马尔可夫假设的依赖性，这曾普遍用于序列模型中。循环神经网络可以处理任意长度的序列数据，并生成有效的特征抽取器。这些进展导致了语言模型、自动机器翻译以及其他一些应用的突破。 虽然神经网络方法很强大，但是由于各种原因，入门并不容易。本书中，我将试图为自然语言处理的从业者以及刚入门的读者介绍神经网络的基本背景、术语、工具和方法论，帮助他们理解将神经网络用于自然语言处理的原理，并且能够应用于他们自己的工作中。我也希望为机器学习和神经网络的从业者介绍自然语言处理的基本背景、术语、工具以及思维模式，以便他们能有效地处理语言数据。 最后，我希望本书能够作为自然语言处理以及机器学习这两个领域新手的一个较好的入门指导。 目标读者本书的目标读者应具有计算机或相关领域的技术背景，他们想使用神经网络技术来加速自然语言处理的研究。虽然本书的主要读者是自然语言处理和机器学习领域的研究生，但是我试图（通过介绍一些不错材料）使自然语言处理或者机器学习领域的研究者，甚至对这两个领域都不了解的人也能阅读本书，后者显然需要更加努力。 虽然本书是自包含的，我仍然假设读者具有数学知识，特别是本科水平的概率、代数和微积分以及基本的算法和数据结构知识。有机器学习的先验知识会很有帮助，但这并不是必需的。 本书是对一篇综述文章［Goldberg, 2016］的扩展，内容上进行了重新组织，提供了更宽泛的介绍，涵盖了一些更深入的主题，由于各种原因，这些主题没有在那篇综述文章中提及。本书也包括一些综述文章中没有的，将神经网络用于语言数据的更具体的应用实例。本书试图对那些没有自然语言处理和机器学习背景的读者也能有用，然而综述文章假设他们对这些领域已经具备了一些知识。事实上，熟悉2006年到2014年期间自然语言处理实践的读者，可能发现期刊版本读起来更快并且对于他们的需求组织得更好，这是因为那段时期人们大量使用基于线性模型的机器学习技术。然而，这些读者可能也会愿意阅读关于词嵌入的章节（0和11章）、使用循环神经网络有条件生成的章节（7章），以及结构化预测和多任务学习（Multitask Learning，MTL）的章节（9和20章）。 本书的焦点本书试图是自包含的，因此将不同的方法在统一的表示和框架下加以表述。然而，本书的主要目的是介绍神经网络（深度学习）的机制及其在语言数据上的应用，而不是深入介绍机器学习理论和自然语言处理技术。如果需要这些内容，建议读者参考外部资源。 类似地，对于那些想开发新的神经网络机制的人，本书不是一个全面的资源（虽然本书可能是一个很好的入门）。确切地讲，本书的目标读者是那些对现有技术感兴趣，并且想将其以创造性的方式应用于他们喜欢的语言处理任务的人。 扩展阅读对神经网络更深入、一般性的讨论以及它们背后的理论、最新的优化方法和其他主题，读者可以参考其他资源。强烈推荐Bengio等人［2016］的书。 对于更友好而且更严密的实用机器学习介绍，强烈推荐Daumé III ［2015］的免费书。对于机器学习更理论化的介绍，参见ShalevShwartz和BenDavid ［2014］的免费书以及Mohri等人［2012］的教科书。 对于自然语言处理的更深入介绍参见Jurafsky和Martin ［2008］的书。Manning等人［2008］的信息检索书也包括语言数据处理的一些相关信息。 最后，如要快速了解语言学的背景，Bender ［2013］的书提供了简单但全面的介绍，对于有计算思维的读者有指导意义。Sag等人［2003］的介绍性语法书的前几章也值得一读。 本书写作之际，
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