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出版者:新华出版社

作者:张文辉主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787501150281

丛书系列:

图书标签:

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深度学习在自然语言处理中的前沿应用：原理、模型与实践 图书简介 本书旨在全面而深入地探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新发展与核心应用。随着计算能力的飞速提升和海量文本数据的涌现，以循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）为代表的经典深度学习架构，以及近两年横空出世的Transformer模型及其衍生结构（如BERT、GPT系列），已经彻底革新了我们理解、生成和分析人类语言的方式。 本书的结构精心设计，从基础概念的夯实到尖端模型的剖析，再到复杂的实际工程应用，力求为读者构建一个完整且坚实的知识体系。 第一部分：深度学习基础与NLP的融合 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础，确保读者能够理解驱动现代NLP系统的核心数学和计算原理。 第一章：从统计到神经：NLP范式的演进 本章首先回顾了传统NLP方法的局限性，包括基于规则的方法和早期的统计模型（如N-gram、隐马尔科夫模型HMM）。随后，详细阐述了深度学习的基本要素：神经网络的结构、前向传播与反向传播机制，以及梯度下降优化算法（如SGD、Adam、RMSProp）。重点讨论了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对模型性能的影响。 第二章：词嵌入技术的基石 词嵌入是连接离散符号（单词）与连续向量空间的关键桥梁。本章深入剖析了词嵌入的发展脉络。首先讲解了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的原理和训练目标，以及负采样和窗口大小对性能的影响。接着，详述了GloVe（Global Vectors for Word Representation）如何结合全局矩阵分解信息来优化向量质量。最后，介绍了FastText，强调其在处理OOV（Out-of-Vocabulary，词汇表外）问题上的优势，尤其适用于低资源语言或专业领域文本。本章通过具体案例展示了词向量在捕捉语义和句法关系上的强大能力。 第三章：序列建模的经典架构 在Transformer出现之前，循环神经网络是处理序列数据的标准范式。本章详细解析了RNN的基本结构及其在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。核心篇幅将留给LSTM和GRU，它们通过引入“门控”机制有效地解决了长期依赖问题。本章会利用图示清晰地展示输入门、遗忘门、输出门（LSTM）和更新门、重置门（GRU）的数学表达式和信息流向，并讨论这些网络在机器翻译、文本生成等任务中的早期应用。 第二部分：注意力机制与Transformer的革命 本部分是本书的核心，聚焦于现代NLP的驱动力——注意力机制和Transformer架构。 第四章：注意力机制的诞生与精炼 注意力机制的引入极大地提升了模型在长距离依赖上的表现。本章首先解释了注意力机制（Attention）如何允许模型在处理序列的每个步骤时，动态地关注输入序列中最相关的部分。详细讲解了软注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention）的区别，并重点剖析了Bahdanau风格和Luong风格的注意力模型在Seq2Seq框架下的应用。 第五章：Transformer：颠覆性的架构 Transformer模型完全摒弃了循环和卷积结构，完全依赖自注意力机制。本章对Transformer的Encoder和Decoder结构进行逐层拆解。重点解析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程，包括Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵的生成和缩放点积注意力。同时，详细说明了位置编码（Positional Encoding）对于序列顺序信息注入的必要性，以及Transformer中残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的作用。 第六章：预训练模型的崛起：从ELMo到BERT 预训练（Pre-training）范式的出现，标志着NLP进入了新的时代。本章介绍如何在大规模无标签语料上训练出通用的语言表示。 ELMo：引入了上下文相关的词向量，强调双向LSTM的重要性。 GPT系列：基于Decoder结构的单向语言模型，展示了大规模自回归生成的能力。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：重点讲解其两大创新预训练任务——掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。分析BERT如何通过深度双向编码捕捉更丰富的上下文信息。 第三部分：高级应用与前沿技术 本部分探讨如何将前述模型应用于复杂的现实场景，并展望未来的研究方向。 第七章：基于Transformer的模型微调与适配 预训练模型需要针对特定下游任务进行微调（Fine-tuning）。本章讲解了将BERT、RoBERTa、T5等模型应用于具体任务的策略，包括： 1. 文本分类：在[CLS] Token上添加线性分类层。 2. 序列标注：如命名实体识别（NER），在每个Token上进行分类。 3. 问答系统：抽取式问答的SQuAD任务中的起始/结束位置预测。 同时，本章还讨论了参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，它们如何在有限的计算资源下有效地适配巨型模型。 第八章：自然语言生成（NLG）的精进 NLG任务是检验语言模型理解与表达能力的试金石。本章对比了不同生成策略的优劣： 贪婪搜索（Greedy Search） vs. 集束搜索（Beam Search）：讨论了贪婪搜索的局部最优陷阱以及集束搜索的计算代价。 采样方法：详细介绍Top-K采样和核采样（Nucleus Sampling, Top-P），说明它们如何平衡生成文本的多样性与流畅性。 评估指标：深入剖析BLEU、ROUGE、METEOR等传统指标的局限性，并介绍基于模型（如BERTScore）的新型评估方法。 第九章：跨模态与大型语言模型（LLMs）的未来趋势 本章展望了NLP领域最前沿的动态。 1. 跨模态学习：讨论如何将文本与图像结合（如CLIP、ViT），实现视觉问答（VQA）和图像字幕生成。 2. 指令遵循与对齐（Alignment）：深入解析指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF），这是将基础LLM转化为实用助手（如ChatGPT）的关键步骤。讨论偏好建模、奖励模型（Reward Model）的构建及其在确保模型安全性和有用性方面的作用。 3. 模型效率与推理优化：探讨模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以应对LLMs巨大的部署成本。 本书力求通过严谨的理论推导、丰富的代码示例（基于PyTorch/TensorFlow框架）和对最新论文的引用，使用户不仅能掌握深度学习在NLP中的“做什么”，更能理解其“如何做”以及“为什么这样做”。本书适合于计算机科学、人工智能、计算语言学等专业的高年级本科生、研究生，以及希望从传统方法转型到前沿深度学习技术的NLP工程师和研究人员。

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这本书的检索系统设计得极为巧妙，这对于一本厚重的工具书来说至关重要。我习惯于在遇到一个不熟悉的缩写时，能够快速定位到全称及其详细解释。这本词典采用了多重索引的策略，不仅有标准的字母顺序索引，还特别设置了一个基于常用协议（如TCP/IP栈的各个层次）的分类索引。这一点我必须点赞，因为它满足了不同层次用户的需求：底层工程师可能更关注链路层的术语，而应用层开发者则需要快速找到特定应用协议的词条。我试着查找了一些非常冷门的RFC标准中的术语，惊喜地发现它们也都被收录其中，并且对源文档的引用标注得非常清晰。这种层层递进的检索结构，极大地提升了查阅效率，避免了在海量信息中“大海捞针”的挫败感。相较于传统的纸质词典，它在结构化信息组织方面做得更为出色，充分利用了实体书的优势，将复杂的关系通过合理的布局展现出来。

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从语言学的角度来看，这本书在处理中英对照的专业术语时，展现了一种高超的平衡艺术。它没有陷入那种生硬的、逐字对应的翻译陷阱，而是深入理解了中文技术语境中对特定概念的约定俗成的表达方式。例如，有些英文术语在不同的技术领域有多个中文译法，这本书会根据数据通信和互联网的主题，精选出最权威、最被广泛接受的那一个，并在必要时标注出其他次要的译法和其适用范围。这种对“语用”的关注，让阅读体验非常自然，就像是直接听一位资深专家在为你讲解概念一样。更不用说它对一些俚语或非正式表达的收录，比如在黑客文化或早期互联网社区中流传的特定词汇，都有所体现，这让词典的深度一下子就超越了单纯的教科书范畴，更像是一部行业发展史的缩影。这种细致入微的文化渗透和语言学考量，实在令人佩服。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面风格，很符合专业词典的定位。我拿到手的时候，首先就被它厚实的质感和清晰的印刷质量所吸引。纸张的选择也相当考究，摸起来既不会太滑腻，也不会过于粗糙，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳。尤其是那些复杂的网络拓扑图和协议流程图，排版得井井有条，即便是初学者也能很快捕捉到重点。作为一个经常需要查阅技术资料的人来说，一本好的工具书，它的物理属性和使用体验同样重要。市面上很多技术词典在细节处理上都显得比较草率，比如装订线太靠内导致内页文字被遮挡，或者印刷油墨不够均匀，影响阅读连贯性。但这本词典在这方面做得非常到位，看得出出版社在制作环节上投入了大量的精力，这使得每一次翻阅都成为一种享受，而不是任务。它的整体设计语言非常统一，无论是术语的字体大小、加粗处理，还是中英文对照的排版方式，都体现出一种严谨的专业态度，让人在使用过程中感到非常顺畅和舒适。

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我注意到这本书在修订和更新方面也下足了功夫，这对于信息技术领域来说是决定性的一环。技术的发展日新月异，一本不常更新的词典很快就会变成“文物”。从这本书中对SDN（软件定义网络）、NFV（网络功能虚拟化）以及最新一代无线通信标准（如5G/6G的底层概念）的详尽解释来看，其编撰团队无疑是紧跟业界前沿的。特别是对这些前沿概念的解释，往往不是停留在表面定义，而是会探讨其核心的技术挑战和未来发展趋势，这种前瞻性是很多静态参考书所缺乏的。这使得它不仅是一本“查定义”的工具，更是一本能够帮助读者理解行业脉络和技术演进路径的辅助读物。对于专业人士而言，这样的词典才是真正具有长期价值的投资，它能够陪伴我们度过多个技术迭代周期，而不是仅仅满足一时的查询需求。

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我对技术文档的编撰历学一直保持着高度的关注，这本书的术语选取和释义的深度，完全超出了我的预期。它不仅仅是简单地对一个英文术语进行中文的直译，而是真正深入到了数据通信和互联网领域的语境中去解释其确切的含义和应用场景。比如对于一些容易混淆的概念，比如“Latency”和“Delay”在不同情境下的细微差别，作者都给出了非常精准的界定和案例说明。这对于我们这些需要进行跨文化技术交流的人来说，简直是福音。很多时候，一个错误的翻译可能导致整个项目方向的偏差，而这本词典似乎已经预见到了这些潜在的陷阱，并提前设置了“路标”。我尤其欣赏它对新兴技术的跟进速度，一些近两年才开始普及的IoT或边缘计算相关的词汇，也赫然在列，并且解释得鞭辟入里。这种与时俱进的能力，是任何依赖静态数据库的在线工具都难以比拟的，它体现了编者群持续的学术研究和实践经验的积累，是真正“活的”知识体系。

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