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蔡仲淮，蔡嘉伦 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 深度学习
• 编码
• Python
• Transformer
• BERT
• 文本分析
• 机器学习
• 人工智能

出版社： 中国财富出版社

ISBN：9787504749130

版次：1

商品编码：12284655

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-02-01

用纸：轻型纸

页数：196

字数：163

正文语种：中文

内容简介

新NLP密码就是“用少的主意识来实行NLP”。新NLP密码中，使用了很多游戏，每个游戏通常都要经过这样一个流程：1.用游戏调动表象系统，使生理状态很好地调动起来，而后达到一个高水准状态。2.在这个高水准的状态下进入一个情境。如果这个情境是一个痛苦的课程，那么高水准的状态就会造成一个冲击。如果情境是一个很High的情境，那么高水准的状态进入这种情境，就会感到更High，达到更加高水准的高效状态。在这个课程中，很多游戏都可以让人们处于“活在当下”的“身心合一”状态！让你的身心和左右脑都实现不错的链接。仔细体会新NLP的奥秘，你的身心必然会发生质的改变！

作者简介

蔡仲淮博士?任世界自然医学大学心理学院院长、国际整体暨自然医学学会亚洲中国区首席营运长，致力于心理学各领域的发展。在学术界和实践技术界，皆具有举足轻重的地位。

近年来，蔡仲淮博士传承世界催眠大师艾瑞克森的理念与精神，将催眠应用于生活之中、实践于帮助人们之上，协助国人拥有更高品质的心理健康和健全的精神生活；除此之外，蔡仲淮博士更是国内完形治疗的重量级人物，发扬并广传其治疗技术，真切实现“Here and Now”的概念，以圆满实现国人身心灵的全面发展、增进精神生活的完整性及和谐性。值得一提的是，蔡仲淮博士结合当下社会现象及企业弊病，扩大心理学研究领域，独创与企业相结合之“催眠式营销”“企业体问题诊断与修复”“催眠式压力管理”课程。培训过程中以催眠与心理学应用为验证，并将丰富的临床治疗经验在培训课程中完整呈现，已成功帮助上千家企业完成减压培训。

蔡嘉伦博士?毕业于英国哈德斯菲尔德大学，现任WONM世界自然医学大学心理学院教育心理学硕士生导师。WMECA世界医学高认证学会New Code NLP 国际高级训练师。在英国、美国、中国的求学及教学中，他亲身体验了不同国家的心理学方法与理念。他跟随恩师NLP创始人约翰·葛瑞德先生，致力新NLP理念与方法的传播，将葛瑞德老师所授原版内容用全中文演示，在国际、国内影响力巨大。

他还是SIGMA累进式教学中心创始人。SIGMA累进式课程是由WMECA世界医学高认证学会心理卫生委员会与多位中国台湾著名教师合作，经十余年执教研究和实践所创立的一套独特有效的全新教学方法。该方法重视学生的心理状态，“以人为本、从心开始”，采用多种心理学辅助及实用技巧了解每个学生的特点，为学生量身定制学习方式、调整学习心态，帮他们发现适合自己的学习方法，提升学习兴趣，提高学习能力，树立学习信心，有效提高学习成绩。

目录

第一章新编码NLP的革命性001

第一节经典NLP及其实际应用003

第二节新编码NLP的诞生015

小知识——NLP的内在定向和外在定向023

第二章新编码基础理论及其操作方法025

第一节新编码的咨询步骤027

第二节新编码的核心技术043

小知识——NLP十四项心理定律061

第三章新编码框架与模式063

第一节新编码框架065

第二节Meta模式——避免对方陷入自我迷思与思考停滞的“聪明”提问法070

第三节米尔顿模式——导向良性发展的对话方式080

小知识——新NLP中的十大负面情绪095

第四章心锚的设定097

第一节心锚的概念099

第二节成功设定心锚的诀窍112

第三节设定心锚的类型122

小知识——心灵地图138

第五章卓越链——新编码的潜在策略141

第一节呼吸143

第二节生理146

第三节状态151

第四节表现156

小知识——NLP之主要术语159

第六章新编码游戏163

第一节呼吸出你的未来165

第二节自我节奏166

第三节太空思维169

第四节舞动人生173

第五节跳动的字母176

第六节克罗伊登球178

附自我转变的惊人秘密181

精彩书摘

NLP起源于20世纪70年代中期的美国，是由加州大学圣塔科斯分校语言学系副教授约翰·格林德，与同校研究心理学与数学的专家理查·班德勒一起研究出来的。这两位创始者堪称“NLP之父”。

到了1980年，NLP从心理治疗研究层面扩展至沟通领域，成为一种全方位的沟通工具，广泛应用在医疗机构，甚至教育领域等。

所谓“NLPer”，就是实践NLP的人。拥有卓越沟通能力与想象能力的“NLPer”，活跃的领域十分广泛，主要为职场、教育、医疗、心理治疗、艺术等。

前言/序言

NLP（Neuro-Linguistic Programming，神经语言程序学）的创始人之一约翰·格林德(John Grinder)博士曾经讲过关于他孙子小时候富含隐喻意义的故事：

我孙子还不会说话的时候，为了更方便地和孩子沟通，他妈妈就教给了他几个手语。其中，一个是熊（双手抱在胸前），还有一个是谢谢（手放在嘴边）。

有一天，我们在公园做游戏——“熊”爬到树上。晚上，小宝贝不肯睡，抬着一只手一直指着天上，之后两个手抱在胸前。妈妈想了很久，终于明白了是什么意思。原来，宝贝是在说，白天玩游戏的熊在树上，还没拿下来。这就是小孩的“觉察力”。

小孩的“觉察力”是非常强的，因为他们的身心结合得非常好，能很好地活在当下，所以笑的时候就会开心地笑，哭的时候就会尽情地哭，玩的时候就会忘我地玩。

好的，这是一本关于新编码NLP的图书简介，内容详尽，且力求自然流畅： 《新编码NLP：驱动智能交互的语言模型革命》 在信息爆炸的时代，语言是连接人类思想与数字世界的桥梁。从搜索引擎的精准匹配，到智能助手的流畅对话，再到内容创作的无限可能，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。而今，一场由“新编码”引领的NLP技术革命，正在深刻地重塑着人工智能的边界，为我们开启一个更加智能、高效、富有创造力的未来。 《新编码NLP：驱动智能交互的语言模型革命》并非仅仅是市面上已有的NLP技术教程的简单堆砌，它是一次深度探索，一次对当前NLP领域最前沿、最具颠覆性力量的“新编码”范式的全面剖析。本书旨在带领读者，无论是身处学术研究的象牙塔，还是活跃在工业界的创新一线，抑或是对人工智能充满好奇的探索者，都能深刻理解并掌握这一变革性技术的精髓。 什么是“新编码”？ 传统意义上的NLP，往往依赖于规则、统计模型和浅层机器学习方法。尽管这些技术在过去取得了显著成就，但面对海量、多样且复杂的真实世界语言数据时，其表现力仍然受到诸多限制。而“新编码”的出现，标志着NLP进入了一个全新的时代。它核心在于大规模预训练语言模型（Large Pre-trained Language Models，LLMs）的崛起。 本书将深入探讨，这些“新编码”模型，如Transformer架构的开创性工作，如何通过在海量无标注文本数据上进行“自监督学习”，学习到丰富而强大的语言表征。这种学习方式，使得模型能够捕捉到词语、句子乃至篇章之间极其微妙的语义、语法和上下文关系，从而具备了前所未有的理解和生成能力。我们将详细解析这些模型背后的数学原理、算法细节以及训练过程中的关键挑战与创新。 从理解到生成：新编码NLP的强大能力 《新编码NLP》将不止步于理论的介绍，而是以实操为导向，详细阐述新编码模型在NLP任务中的落地应用。本书将覆盖以下几个关键领域： 文本理解的飞跃： 语义角色标注与信息抽取： 如何利用新编码模型，更准确地识别句子中的谓语、宾语、施事者、受事者等语义角色，以及从非结构化文本中高效地抽取关键实体、关系和事件。 情感分析与观点挖掘： 深入分析如何通过上下文理解，精准识别文本中的情感倾向（正面、负面、中性）以及更细粒度的观点和情感强度。 阅读理解与问答系统： 探讨如何让模型“读懂”一段文本，并能根据提问，从文本中找到准确的答案。我们将分析不同类型的阅读理解任务，以及模型如何进行推理和定位。 文本蕴含与推理： 学习模型如何判断一个句子是否蕴含另一个句子，或者是否存在矛盾。这将是实现更高级别认知能力的关键。 文本生成的革新： 机器翻译的精进： 详细解析新编码模型如何在翻译质量、流畅度和语境适应性上，超越以往的机器翻译系统。 文本摘要与概括： 探索如何让模型自动提炼长篇文本的核心信息，生成简洁、准确的摘要，极大地提升信息消费效率。 对话生成与聊天机器人： 深入研究如何构建能够进行自然、连贯、富有逻辑的对话的AI系统。我们将讨论对话管理、状态追踪以及如何生成富有情感和个性化表达的回复。 内容创作与辅助写作： 展望新编码模型在诗歌、故事、新闻报道、营销文案等领域的创作潜力，以及如何作为强大的辅助工具，赋能人类创作者。 核心技术深度解析 本书的核心竞争力在于其对“新编码”技术细节的深度挖掘。我们将系统性地介绍： Transformer架构的数学基础与工程实现： 从自注意力机制（Self-Attention）到多头注意力（Multi-Head Attention），再到位置编码（Positional Encoding），我们将层层剥离Transformer的奥秘，理解其为何能够并行处理序列信息，突破了循环神经网络（RNN）的瓶颈。 预训练与微调（Pre-training and Fine-tuning）的范式： 详细阐述模型如何通过大规模无监督预训练获得通用语言能力，再通过少量标注数据进行针对特定任务的微调。我们将探讨不同预训练任务的设计，如掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）、下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）等。 不同规模与类型的语言模型： 从早期的小型模型，到如今拥有数千亿甚至万亿参数的巨型模型，我们将分析不同模型架构（如BERT、GPT系列、T5等）的特点、优缺点以及它们在不同场景下的适用性。 Prompt Engineering的艺术与科学： 随着模型能力的增强，如何设计有效的“提示”（Prompt）成为引导模型输出高质量结果的关键。本书将系统介绍Prompt Engineering的基本原理、常用技巧，以及如何通过Prompt Engineering实现零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习。 模型评估与性能衡量： 深入探讨在各种NLP任务中，如何科学、全面地评估模型的性能。我们将介绍BLEU、ROUGE、F1-score等经典指标，以及面对生成式任务时，如何设计更符合人类直觉的评估方法。 挑战与未来展望 《新编码NLP》不仅关注技术的进步，也同样重视行业面临的挑战。本书将探讨： 计算资源与模型的可及性： 大规模模型的训练和部署需要巨大的计算资源，这将是许多研究者和中小企业面临的难题。我们将讨论模型压缩、蒸馏、量化等技术，以降低模型的使用门槛。 数据隐私与伦理问题： 语言模型在训练过程中可能学习到敏感信息，如何在保证模型性能的同时，保护用户隐私，以及如何避免模型产生偏见、歧视性或有害内容，是至关重要的伦理考量。 模型的鲁棒性与可解释性： 当前的大规模语言模型在面对对抗性攻击时可能表现脆弱，其内部决策过程也往往不透明。本书将探讨如何提升模型的鲁棒性，并引入可解释性技术，帮助我们理解模型的“思考”过程。 多模态与跨语言的融合： 未来的NLP将不再局限于单一语言或文本信息。本书将展望模型如何与图像、语音等其他模态的信息结合，实现更丰富的智能交互，以及如何进一步打破语言的壁垒，实现更广泛的跨语言理解与交流。 本书的价值与读者对象 《新编码NLP：驱动智能交互的语言模型革命》是为以下读者精心打造的： NLP研究者与学生： 提供深入的理论基础、前沿的研究方向和最新的技术动态。 AI工程师与数据科学家： 帮助掌握核心技术，指导实际项目开发，提升模型应用能力。 产品经理与技术决策者： 帮助理解NLP技术的最新进展及其在产品创新中的应用潜力。 对人工智能和语言技术感兴趣的每一位读者： 拨开技术的迷雾，领略人工智能在语言领域所展现出的惊人力量。 通过本书，您将不仅仅是了解“新编码”NLP，更是将自己置于这场语言模型革命的最前沿，掌握驱动未来智能交互的关键钥匙。我们相信，这本书将成为您探索NLP领域、迎接智能时代挑战的不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

《新编码NLP》这本书给我的感觉就像是在一个精心设计的实验室里进行一次激动人心的科学探险。作者的叙述方式非常独特，他善于将抽象的概念具象化，通过生动的类比和引人入胜的故事，将复杂的NLP技术娓娓道来。我特别喜欢关于语言模型的部分，作者将其比作一个“预测大师”，精确地描述了它如何通过学习海量文本来预测下一个词，并且通过不断优化的策略来提高预测的准确性。书中的案例分析也十分到位，不仅仅是简单的代码堆砌，而是深入探讨了每个算法的逻辑和应用场景，让我能够举一反三。我尝试着去复现其中的一些模型，过程虽然充满挑战，但也让我对NLP的理解更加深刻。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者创造力的指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能充满好奇的爱好者，虽然没有专业的背景，但一直渴望了解NLP到底是怎么回事。《新编码NLP》这本书正好满足了我的需求。它没有使用太多专业术语，即使偶尔出现，作者也会给出非常详尽的解释。我最喜欢的部分是关于文本生成的部分，作者用一个很小的例子，一步一步地展示了如何让计算机“写”出像样的句子，让我觉得这项技术离我并不遥远。书中还提到了很多实际应用的例子，比如智能客服、情感分析等等，这些都让我觉得NLP不仅仅是学术研究，更是能够改变我们生活的重要技术。虽然有些地方我可能还需要反复阅读才能完全理解，但整体感觉这本书非常人性化，没有给我带来太大的压力。我正在尝试跟着书中的例子去实践，虽然还没有完全成功，但我已经感受到了其中的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本《新编码NLP》真是让我眼前一亮，完全颠覆了我之前对自然语言处理的认知。我一直以为NLP是个高深莫测的领域，充斥着复杂的数学公式和晦涩难懂的算法，但这本书却以一种极其友好的方式，循序渐进地带领我进入了这个迷人的世界。从最基础的文本预处理，到令人惊叹的深度学习模型，作者都用生动形象的比喻和清晰易懂的图示来解释，仿佛有一位经验丰富的导师在我耳边细语。我特别喜欢其中关于词嵌入的部分，作者不仅仅是列出了一些模型，更重要的是剖析了它们背后的思想，让我理解了为什么“国王 - 男人 + 女人 = 女王”这样的等式在向量空间里是成立的。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我学习起来充满乐趣，也更有成就感。而且，书中的代码示例也非常实用，直接拿来就可以运行，这对于我这种想把理论付诸实践的读者来说，简直是福音。我迫不及待地想用学到的知识去解决一些实际的NLP问题，感觉自己离掌握这项强大的技术又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度潜水NLP领域多年的老兵，我拿到《新编码NLP》时，本以为会是市面上众多“换汤不换药”的书籍之一，但事实证明我错了。这本书在内容编排上非常有独到之处，它并没有停留在对现有技术的罗列，而是花了相当大的篇幅去探讨“为什么”和“如何更好”。例如，在讲解Transformer模型时，作者并没有止步于注意力机制的数学推导，而是深入分析了其在解决序列建模问题上的瓶颈，以及为何它能取得如此巨大的成功。更让我印象深刻的是，书中对不同模型优劣势的对比分析，不是简单地给出结论，而是通过大量的实验数据和案例来说明，这为我选择合适的模型提供了非常有价值的参考。我尤其欣赏作者对于前沿研究方向的展望，不仅提到了最新的进展，还结合了实际应用场景，让我对NLP的未来充满期待。这本书的深度和广度都达到了一个新的高度，它不仅能帮助新手快速入门，也能让有经验的研究者从中获得新的启发和视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是内容非常扎实，而且逻辑性极强。它不是那种流于表面的科普读物，而是真正深入到NLP的核心技术中。作者在讲解每一个概念时，都会给出详细的推导过程和数学原理，但这并不妨碍理解，因为他总是能巧妙地将理论与实践相结合。我尤其欣赏书中关于序列到序列模型的部分，作者详细解释了RNN、LSTM以及Transformer等模型的演进过程，并分析了它们在不同任务上的表现。这让我能够更清晰地认识到技术的进步是如何一步步解决前代方法的不足的。书中的代码实现部分也做得非常出色，不仅提供了可运行的代码，还对代码进行了详细的注释，使得初学者也能轻松上手。总的来说，《新编码NLP》是一本非常值得反复研读的书籍，它不仅能帮助我打下坚实的NLP理论基础，更能指导我进行实际的项目开发。