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出版者:科学出版社

作者:顾巧论 蔡振山 贾春福

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2003-1

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787030109293

丛书系列:

图书标签:

• 网络安全
• 计算机安全
• 信息安全
• 网络攻防
• 安全技术
• 数据安全
• 渗透测试
• 防火墙
• 恶意软件
• 安全协议

图书名称：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 作者： 王建国，李明 著 出版社： 科技文献出版社 出版时间： 2024年5月 --- 内容简介 本书聚焦于当前人工智能领域最热门、最具活力的分支——深度学习（Deep Learning）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的最新进展与实践应用。本书旨在为具备一定数学和编程基础的读者，提供一个全面、深入且高度实战化的学习路径，帮助他们掌握利用先进神经网络模型解决复杂语言理解与生成任务的核心技术。 本书的核心定位：不是关于网络安全、加密技术、防火墙配置、渗透测试或信息系统防护的教材。它完全专注于语言的数字化理解、表达与交互。 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分为后续高级主题奠定坚实的理论基础，重点在于理解为什么传统的NLP方法难以应对海量、高维度的数据，以及深度学习如何通过层次化的特征提取能力实现质的飞跃。 1. 语言的数学表示：从词袋到向量空间： 详细阐述了词嵌入（Word Embeddings）的演进历程，包括经典的Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe，并深入解析了FastText如何有效处理OOV（Out-Of-Vocabulary）问题。这部分内容完全关注如何将离散的文本转化为机器可计算的连续向量。 2. 序列建模的基石：循环神经网络（RNN）及其局限： 讲解了标准RNN的结构、梯度消失与爆炸问题。重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，包括输入门、遗忘门和输出门的工作原理，旨在说明如何捕获长距离依赖关系，但同时也为后续注意力机制的引入埋下伏笔。 3. 深度学习框架实践入门： 提供了使用主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）搭建和训练第一个文本分类模型的实战教程。涉及数据预处理、张量操作、自定义损失函数以及模型保存与加载的标准流程，强调编程实现而非系统安全防护。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本部分是全书的技术核心，详细剖析了自注意力机制（Self-Attention）如何颠覆了传统的序列依赖结构，成为现代NLP模型的基础。 1. 理解注意力机制（Attention）： 深入探讨了注意力机制如何为模型提供“聚焦”能力，区分了加性注意力（Bahdanau）和乘性注意力（Luong）。通过详细的数学推导，揭示了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量在计算注意力权重中的核心作用。 2. Transformer：无循环的并行计算范式： 全面拆解Transformer模型，包括其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构。重点解析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间捕获信息，以及位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下如何保持序列顺序信息。 3. 模型的深度优化：残差连接与层归一化： 分析了这些技术如何确保深度网络（如十几层甚至上百层的Transformer）能够稳定训练，解决信息流在深层结构中的衰减问题。 第三部分：预训练模型的崛起与应用 本部分聚焦于“预训练-微调”（Pre-train and Fine-tune）范式，这是当前NLP领域实现高性能任务的标准流程。 1. BERT家族的深度解析： 详细讲解了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向上下文学习机制。重点阐述其两大预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），以及它们如何有效捕捉句法和语义信息。 2. 生成模型的突破：GPT系列与自回归生成： 对比了BERT的掩码式预测与GPT的自回归（Auto-regressive）生成范式。深入探讨了GPT模型如何通过大规模数据训练，展现出强大的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力，用于文本续写、摘要生成等任务。 3. 模型微调的艺术：任务适应性： 提供了针对特定下游任务（如命名实体识别、情感分析、问答系统）如何设计合适的输入格式、输出层以及高效微调策略的详细案例研究，侧重于参数效率和性能优化。 第四部分：前沿与跨模态探索 本部分展望了NLP领域的最新研究方向，特别是模型能力的泛化与扩展。 1. 序列到序列（Seq2Seq）模型的复杂应用： 涵盖机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）的最新架构，以及如何利用Transformer解决长文本摘要生成中的信息丢失问题。 2. 提示工程（Prompt Engineering）与大语言模型（LLM）的交互哲学： 探讨了如何通过精心设计的输入提示语来引导具有数十亿参数的大模型（LLMs）执行复杂推理和遵循指令，这是一种绕过传统微调的交互范式。 3. 多模态NLP的融合： 介绍了如何将视觉信息与文本信息结合，构建能够理解图像描述、生成图文标题的模型，展示了深度学习模型在处理跨媒体信息时的潜力。 本书特色： 理论与代码紧密结合： 每章均附有清晰的伪代码和基于Python的实现示例，帮助读者将理论知识转化为可运行的模型。 聚焦最新技术栈： 内容紧跟ICLR, NeurIPS, ACL等顶级会议的最新发表成果，确保读者学习的是行业前沿技术。 强调模型内在机制： 不满足于调用API，而是深入剖析模型内部的计算流程和决策逻辑。 本书适用读者： 计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等专业的高年级本科生、研究生，以及希望转型进入NLP或AI研发岗位的工程师和研究人员。本书不涉及任何关于网络防御、系统加固或安全审计的内容。

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