具体描述
好的，以下是一本与您提供的《名人短篇小说选（附注释练习答案）/大学英语阶梯阅读系列教程》不相关的图书简介，力求详尽且自然。 --- 图书名称： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》 作者： 张伟、李明 出版年份： 2023年 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X --- 内容简介 前言：迈向智能的语言边界 在人工智能浪潮席卷全球的今天，自然语言处理（NLP）已成为衡量一个国家或企业技术实力的重要标志。从早期的基于规则的方法到统计模型，再到当前以深度学习为核心的范式转变，NLP领域正以前所未有的速度迭代和发展。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》，旨在为广大从事人工智能研究、软件开发以及对前沿技术有浓厚兴趣的读者，提供一本全面、深入且高度实战性的参考手册。 本书并非停留在基础概念的罗列，而是聚焦于当前工业界和学术界最为关注的热点方向，结合最新的模型架构和实际应用案例，构建起一个从理论基础到尖端实践的完整知识体系。我们力求将复杂的数学原理以直观的方式呈现，并辅以大量的代码示例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 --- 第一部分：深度学习基础与NLP的融合（基石构建） 本部分为读者奠定坚实的理论基础，确保所有后续前沿内容的学习都有据可依。 第一章：深度学习基础回顾与张量运算 重点解析反向传播算法的现代优化（如AdamW、Lookahead）。 详细介绍TensorFlow和PyTorch两大主流框架下高效的GPU并行计算策略。 涉及高性能计算中的内存优化技术，如梯度累积和混合精度训练。 第二章：词向量的演进：从静态到动态 深入剖析Word2Vec、GloVe的局限性，并详细阐述ELMo和GPT系列模型中上下文敏感的词嵌入机制。 探讨多语言嵌入（如MUSE）的对齐技术，为跨语言任务做准备。 第三章：循环神经网络（RNN）的终结与Transformer的崛起 对LSTM和GRU在长序列建模中的瓶颈进行批判性分析。 核心内容： 全面拆解Transformer架构——自注意力机制（Self-Attention）的数学推导、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性与不同实现方式的优劣对比。 --- 第二部分：前沿模型架构与技术详解（突破瓶颈） 本部分是全书的精华所在，详细介绍当前主导NLP领域的预训练模型及其微调策略。 第四章：预训练语言模型（PLMs）的深度解析 BERT家族的细致对比： 从BERT、RoBERTa到ALBERT、ELECTRA，分析它们在预训练任务设计（如Masked Language Modeling、Next Sentence Prediction的替代方案）上的创新点。 生成式模型的革命： 深入探讨GPT-3/GPT-4架构的关键特性，特别是其Scaling Law的启示，以及In-Context Learning（上下文学习）的实现机理。 第五章：高效微调与参数高效学习（PEFT） 面对动辄百亿参数的模型，全量微调（Full Fine-tuning）成本高昂。本章专注于解决这一痛点： Adapter Tuning： 如何在模型层中插入小型、可训练的模块。 Prompt Tuning与Prefix Tuning： 探索“软提示”技术如何引导冻结模型完成特定任务。 LoRA（Low-Rank Adaptation）： 详细介绍低秩分解在矩阵更新中的应用，及其在资源受限环境下的巨大潜力。 第六章：模型的可解释性与鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程至关重要。 介绍LIME、SHAP等可解释性工具在文本分类任务中的应用。 探讨对抗性攻击对NLP模型的威胁，以及梯度掩蔽、对抗训练等防御机制。 --- 第三部分：核心应用场景的实践指南（落地生根） 本部分将理论与实践紧密结合，针对当前最热门的几个应用场景提供完整的解决方案蓝图。 第七章：神经机器翻译（NMT）的最新进展 讨论低资源语言翻译的挑战，以及如何利用多模态数据增强翻译效果。 实践案例：使用Fairseq或Hugging Face Transformers库搭建一个基于Transformer的英中双向翻译系统，并进行BLEU分数评估。 第八章：智能问答系统（QA）与信息抽取（IE） 抽取式QA： 结合Span Prediction机制，实现对复杂文档的精确答案定位。 生成式QA与RAG（检索增强生成）： 深入讲解如何结合外部知识库，使用向量数据库（如Milvus/Pinecone）来提高大型语言模型（LLM）回答的准确性和时效性。 第九章：对话系统与大模型的对齐（Alignment） 探讨如何利用强化学习（RLHF）技术将基础语言模型对齐到人类偏好，确保输出的安全性和有用性。 设计一个具备多轮对话管理能力的智能客服原型，关注实体识别与意图切换的流畅性。 --- 附录：资源与工具链 常用NLP数据集（GLUE, SQuAD, Common Crawl等）的获取与预处理规范。 推荐的云计算资源配置指南（适用于训练PB级数据）。 主流开源库的速查手册与调试技巧。 本书特色： 深度与广度兼顾： 既有对Transformer核心机制的透彻剖析，也有对LoRA、RAG等最新工业级技术的实战指导。 代码先行： 全书配有Python代码片段，基于PyTorch实现，便于读者即时复现和验证。 面向未来： 探讨了AI Agent、多模态融合等NLP的未来发展方向，为读者规划进阶路径。 目标读者： 计算机科学、人工智能、数据科学专业的研究生与高年级本科生；希望将深度学习技术应用于文本分析、智能客服、机器翻译等领域的软件工程师；以及致力于探索前沿AI技术的技术管理者与研究人员。阅读本书，您将能够自信地驾驭当下最强大的语言模型，构建出真正智能化的自然语言处理系统。 ---
作者简介
目录信息
1.A Boy and His Father Become Partners
2.My Father, My Son, My Self
3.The Red Swing
4.My Oedipus Complex
5.The Snob
6.Christmas Day in the Morning
7.Button, Button
8.A Clean Well-lighted Place
9.The Fun They Had
10.My Paper Dream
11.The River
12.A White Heron
13.A Pair of New Shoes
14.Man on a Park Bench
15.A Road to the Big City
16.A Horseman in the Sky
Keys to the Exercises
· · · · · · (收起)
2.My Father, My Son, My Self
3.The Red Swing
4.My Oedipus Complex
5.The Snob
6.Christmas Day in the Morning
7.Button, Button
8.A Clean Well-lighted Place
9.The Fun They Had
10.My Paper Dream
11.The River
12.A White Heron
13.A Pair of New Shoes
14.Man on a Park Bench
15.A Road to the Big City
16.A Horseman in the Sky
Keys to the Exercises
· · · · · · (收起)
读后感
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