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出版者:中国铁道出版社

作者:宋红

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2003-9

价格:24.0

装帧:平装

isbn号码:9787113053413

丛书系列:

图书标签:

• 计算机安全
• 网络安全
• 信息安全
• 密码学
• 恶意软件
• 漏洞分析
• 安全防护
• 渗透测试
• 数据安全
• 安全技术

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的应用前沿的图书简介： 书名：深度语义的探寻：面向复杂认知的自然语言处理新范式 作者： 张伟，李明，王芳 出版社： 科技前沿出版社 页数： 约 650 页 定价： 188.00 元 ISBN： 978-7-5789-1234-5 --- 图书简介： 随着信息时代的飞速发展，人类社会积累的文本数据以前所未有的速度增长，对高效、精准地理解和处理这些“大数据”的需求达到了前所未有的高度。传统的基于规则、统计模型的自然语言处理（NLP）方法在面对日益复杂的语境、多义性挑战以及海量非结构化数据时，已显露出其固有的局限性。 《深度语义的探寻：面向复杂认知的自然语言处理新范式》正是在这样的时代背景下应运而生的一本聚焦于当前最前沿、最具颠覆性的深度学习技术在NLP领域深度融合与应用的专业著作。本书旨在为研究人员、高级工程师以及对下一代智能文本处理技术充满热情的学习者，提供一套从理论基础到尖端实践的系统化、前瞻性的知识体系。 本书并非对基础的词法分析、句法结构等入门知识进行冗余的介绍，而是将核心焦点完全锁定在如何利用多层非线性变换来捕捉语言中深层次的语义关联、上下文依赖和推理能力上。我们坚信，未来的NLP突破，将深植于对“意义”的更深层次挖掘。 核心内容与特色： 本书共分为七大部分，层层递进，涵盖了从基础模型到最新研究热点的全景图： 第一部分：深度学习基石与语义表征的演进（约 120 页） 本部分迅速回顾了现代NLP赖以生存的神经网络基础，重点阐述了分布式表示（Word Embeddings）的局限性及其向上下文感知表示（Contextualized Embeddings）的过渡。我们将详细剖析 Word2Vec、GloVe 的局限，并深入探讨 ELMo、BERT 等模型中预训练机制的设计哲学，特别是 Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 的设计意图与效果分析。对Transformer 架构的自注意力（Self-Attention）机制进行深入的数学推导和可视化解释，这是理解后续所有前沿模型的基础。 第二部分：大规模预训练模型的架构与优化（约 150 页） 本部分是全书的技术核心。我们不再停留在应用层面，而是深入探讨GPT 系列、RoBERTa、T5 等主流大规模语言模型（LLMs）的内部结构差异。详细对比了编码器（Encoder-only）、解码器（Decoder-only）以及编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构在不同任务（如序列生成、文本理解）上的适用性。着重分析了Scaling Laws（规模法则）对模型性能的影响，并探讨了如稀疏注意力（Sparse Attention）、门控机制（Gating Mechanisms）等为应对万亿级参数带来的计算挑战所提出的创新性优化技术。 第三部分：少样本与零样本学习范式（Few-Shot & Zero-Shot Learning）（约 100 页） 如何让模型在只有极少甚至没有标注样本的情况下完成特定任务，是当前NLP研究的热点和难点。本部分专注于Prompt Engineering（提示工程）的系统化构建，探究如何通过精心设计的输入提示（Prompts）来激活预训练模型内部的知识。详细介绍In-Context Learning (ICL) 的机制，并对比基于软提示（Soft Prompts）和硬提示（Hard Prompts）的微调策略，为构建高泛化能力的AI系统提供实操指导。 第四部分：知识增强与可解释性（Knowledge-Enhanced & Explainable NLP）（约 90 页） 纯粹基于文本序列的学习往往难以捕获事实性知识和因果关系。本部分探讨如何将外部知识图谱（KGs）有效地融入到深度学习模型中，特别是在知识密集型问答（K-QA）和关系抽取任务中的应用。同时，鉴于大型模型的“黑箱”特性，我们系统性地介绍了当前主流的可解释性方法，如注意力权重可视化、梯度归因方法（Grad-CAM, Integrated Gradients）在诊断模型决策过程中的应用。 第五部分：多模态语义融合（Multimodal Semantic Fusion）（约 80 页） 语言不再是孤立存在的。本书探讨了深度学习如何处理和理解文本、图像、语音等多种模态数据的交叉信息。重点介绍 CLIP、Flamingo 等模型的设计理念，它们如何通过共享的嵌入空间（Joint Embedding Space）实现跨模态的对齐和推理，例如图文检索、视觉问答（VQA）等前沿应用。 第六部分：高效部署与模型压缩（Efficiency and Deployment）（约 60 页） 再强大的模型，如果无法在实际硬件上高效运行，其价值也将大打折扣。本部分专注于模型实用化。详细介绍模型量化（Quantization，如 QAT、PTQ）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等关键技术，以期在保持性能的同时，大幅降低模型体积和推理延迟，使先进的NLP能力能够部署到边缘设备和资源受限的环境中。 第七部分：前沿挑战与未来方向（约 50 页） 最后，本书展望了NLP领域尚未解决的核心难题，包括逻辑推理的可靠性、幻觉（Hallucination）问题的抑制、对齐与安全性（Alignment and Safety）的伦理考量，并探讨了面向特定行业（如法律、医疗）的领域适应性（Domain Adaptation）研究的最新进展。 本书的读者对象： 本书面向具有扎实线性代数、概率论基础以及熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的读者。它特别适合： 1. 高校研究生及博士生： 作为深入研究NLP前沿方向的必备参考书。 2. 企业级AI研究人员与工程师： 寻求将最先进的预训练模型技术落地到实际业务场景的专业人士。 3. 算法架构师： 需要评估和选择最适合特定复杂认知任务的深度学习架构的决策者。 《深度语义的探寻》不仅仅是一本技术手册，它更是一份导向未来的路线图，引导读者穿越当前技术迷雾，直达下一代智能语言处理能力的彼岸。

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这本书的封面设计得很有意思，那种深蓝色调配上科技感的线条，让人一眼就能感受到内容的深度和专业性。我原本以为这会是一本枯燥的教科书，没想到翻开第一页就被作者的叙事方式吸引住了。它没有一上来就堆砌复杂的术语，而是像在讲述一个引人入胜的侦探故事，把网络安全领域的经典案例娓娓道来。读完第一章，我对“信息安全”这个宏大的概念有了更具象的理解，不再觉得它只是一个模糊的口号。作者对历史脉络的梳理非常到位，从早期的密码学尝试到如今复杂的网络攻防，每一步的演进都解释得清晰明了，让人不禁感叹技术的飞速发展和人类智慧的博弈。特别喜欢其中对“零日漏洞”的分析，那种抽丝剥茧的推理过程，读起来简直像在看高级黑客的思维导图，让我这个门外汉也隐约触摸到了门槛内的世界。这本书的排版也做得相当人性化，关键概念都有加粗和注释，即便是第一次接触这个领域的人，也能轻松跟上节奏，不会迷失在信息的海洋里。

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老实说，我本来是冲着学习最新的防御技术才买的，但这本书最让我惊喜的，是它在理论基础上的扎实构建。它不像市面上很多快餐式的技术手册，只教你怎么用工具，这本书更注重“为什么”——为什么这些算法是安全的，又在什么样的条件下会失效。我花了大量时间去啃那些关于公钥基础设施（PKI）和数字签名算法的章节，起初觉得有点晦涩，但作者提供的那些形象化的比喻和流程图，极大地降低了理解难度。尤其是关于散列函数碰撞抵抗性的那段阐述，简直是教科书级别的清晰，我甚至能想象出数据在数学空间中如何被“揉搓”和“拉伸”，最终形成那个独一无二的指纹。这本书的价值在于，它不仅仅是传授“术”，更是在培养读者的“道”，让你在面对新技术迭代时，依然能抓住其背后的数学和逻辑本质，从而构建起真正牢不可破的安全观。对于那些想深入研究、而非仅仅停留在应用层面的读者来说，这简直是份无价之宝。

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这本书的叙事风格非常克制和冷静，几乎没有多余的煽情成分，完全是基于事实和逻辑的严密推演，这正是我喜欢它的原因。它像一位经验丰富、沉着冷静的安全架构师在为你做一次详尽的汇报。在处理到最新的加密标准和量子计算对现有加密体系的冲击时，作者表现出了极强的预见性和客观性。他没有夸大风险，也没有轻视挑战，而是用大量数据和研究引用来支撑自己的论点，让读者清晰地看到未来十年安全领域可能面临的挑战和发展方向。这种基于证据的论证方式，让全书的权威性大大增强。我特别喜欢其中关于供应链安全的章节，它跳出了传统的边界防御思维，将视角扩展到软件开发和维护的全生命周期，这对于现在这个高度依赖第三方组件的时代来说，简直是及时雨。读完后，我对如何评估第三方风险，心里有了一套更系统、更量化的标准。

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这本书的深度绝对值得我给出五星好评，但必须得承认，它对读者的基础知识要求是比较高的。如果你对操作系统的工作原理、网络协议栈（TCP/IP模型）一窍不通，那么前几章可能会让你感到吃力。我是一个有几年编程经验的工程师，但在阅读关于内核态与用户态隔离机制的部分时，还是不得不频繁地查阅其他资料来辅助理解。作者似乎预设读者已经具备一定的计算机科学背景，所以对一些基础概念的介绍相对简略。不过，正是这种对深度的追求，使得这本书在专业性上无可挑剔。它敢于触及那些真正核心、但也最容易被肤浅讨论的话题，比如信任模型的建立、安全策略的数学证明等。我特别欣赏作者在讨论威胁建模时，那种严谨的批判性思维，它不仅仅是罗列威胁，更是在剖析威胁产生的深层社会和技术根源，引导读者进行系统性的安全设计，而不是头痛医头脚痛医脚。

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我购买这本书的主要目的是想了解如何在企业环境中落地安全策略，这本书在实践指导层面做得非常出色，但它的“实践”指向的是高层面的战略部署，而非具体的工具配置手册。它详尽地分析了不同安全框架（如ISO 27001、NIST CSF）在不同业务场景下的适用性、优缺点和实施难点。我印象最深的是关于安全治理和合规性的那几章，作者用大量的篇幅讨论了如何将技术安全目标转化为可衡量的业务指标，并说服高层进行资源投入。这对我目前的岗位工作非常有指导意义，它让我明白，安全不仅仅是技术人员的事，更是一项涉及组织文化、流程再造的系统工程。书中案例引用了多家跨国公司的真实案例，展示了他们在不同安全事件后如何调整策略，这种“他山之石”的借鉴价值极高。总而言之，这本书为我提供了一个从技术视角跃升到管理视角的绝佳平台。

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