具体描述
本书是按照2002年教育部考试中心颁布的考试大纲和指定教材编写的。
本书分为三部分。第一部分包括十套全真笔试试卷和参考答案，该部分的试卷都是按照2002年9月全国计算机等级考试三级网络技术笔试试卷的题型和数量进行设计的(采用新大纲后的第一次考试试卷)，具有非常高的针对性。第二部分包括全真上机考试实践(完全模仿上机考试环境)。第三部分包括十八套全真上机考试试卷与解答，这十八套上机考试试题都是实考题(所有考试试题都出自考试题库)。所有上机考试试题和输入数据可以从高等教育出版社网站上下载，网址为www.hep.edu.cn。附录中给出了与考试密切相关的考试须知和考试大纲。本书的笔试试卷由王怡宏编写，其余部分由欧阳编写。
本书具有针对性强、试题覆盖面广的特点，非常适合广大准备参加全国计算机等级考试三级网络技术考试的考生进行考前训练。
深度学习在自然语言处理中的应用与实践 本书导读：迈向智能的基石 随着信息技术的飞速发展，人类社会正以前所未有的速度步入智能化时代。在这一浪潮中，自然语言处理（NLP）作为连接人与机器、赋予机器理解和生成人类语言能力的桥梁，扮演着至关重要的角色。本书《深度学习在自然语言处理中的应用与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的学习路径，探索如何利用前沿的深度学习技术解决复杂的NLP难题。 第一部分：基础重塑——深度学习与NLP的交汇点 本部分将为读者打下坚实的理论基础。我们首先从回顾经典的机器学习方法在NLP中的局限性入手，引出深度学习的必要性和优势。重点内容包括： 神经网络基础回顾与NLP的特殊性： 详细解析前馈网络、卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的潜力，并重点阐述循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效捕捉序列依赖关系。 词嵌入的艺术： 词向量是现代NLP的基石。本书将详尽介绍Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe等经典模型的工作原理、优化策略，并深入探讨FastText如何高效处理稀有词和OOV（词汇表外）问题。同时，也会对早期上下文无关嵌入的局限性进行深入剖析。 优化器与正则化： 针对深度模型训练的复杂性，我们将深入探讨SGD、Adam、RMSProp等优化器的演进，以及Dropout、Batch Normalization等正则化技术在防止过拟合、加速收敛过程中的关键作用。 第二部分：架构演进——从序列模型到注意力机制 随着模型复杂度的提升，传统的RNN结构在处理长距离依赖和并行计算方面逐渐暴露出瓶颈。本部分聚焦于现代NLP架构的核心突破： 注意力机制的崛起： 我们将细致剖析自注意力（Self-Attention）的数学原理和计算流程，解释它如何允许模型动态地权衡输入序列中不同部分的重要性。这部分内容将结合Transformer架构的Encoder-Decoder结构进行讲解。 Transformer：现代NLP的骨架： 详细拆解Transformer模型的各个组成部分，包括多头注意力机制的并行计算优势、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及FFN层的作用。通过大量的图示和伪代码，确保读者能完全掌握其内部机制。 预训练模型的范式转变： 介绍BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练语言模型（PLM）如何通过大规模无监督任务学习到通用的语言知识。重点阐述掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练目标的设计思想。 第三部分：前沿实践——深度学习在关键NLP任务中的部署 本部分将理论与实际应用紧密结合，展示如何将前述架构应用于具体的NLP任务中，并探讨不同任务下的模型微调（Fine-tuning）策略： 文本分类与情感分析： 探讨如何利用CNN提取局部特征和RNN/Transformer捕获全局上下文，构建高效的文本分类器。会涉及多标签分类、细粒度情感分析等复杂场景的处理技巧。 序列标注：命名实体识别（NER）与词性标注（POS）： 深入分析如何将序列标注问题转化为序列到序列的任务，并讨论如何结合条件随机场（CRF）层与Bi-LSTM或Transformer来约束预测结果的合法性，提升标注精度。 机器翻译（MT）：神经机器翻译的精髓： 全面解析基于Encoder-Decoder架构的神经机器翻译系统，从早期的Seq2Seq模型到基于注意力机制的Transformer MT模型。涵盖束搜索（Beam Search）等解码策略，并讨论评估指标BLEU的局限性。 文本生成：从Seq2Seq到大型语言模型（LLM）： 讨论文本摘要、对话生成等任务。重点分析GPT系列模型在无条件和条件生成中的能力，以及如何通过解码策略（如Top-k, Nucleus Sampling）控制生成文本的多样性和流畅性。 第四部分：挑战与未来——模型的可解释性、效率与伦理 在追求模型性能的同时，我们必须正视深度学习在NLP应用中的固有挑战： 模型的可解释性（XAI）： 探讨LIME、SHAP等方法如何帮助我们理解深度模型在做决策时的“思考过程”，尤其是在高风险应用场景（如法律、医疗）中的重要性。 模型效率与部署： 介绍模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以实现在边缘设备或资源受限环境中部署大型NLP模型。 偏见、公平性与伦理考量： 深入分析训练数据中携带的社会偏见如何被模型学习并放大，讨论如何通过数据清洗、模型干预等方式，构建更公平、更负责任的NLP系统。 本书特色： 本书的结构设计紧密围绕“理论深入—架构演进—实践落地”的逻辑链条，力求达到理论的深度与工程实践的广度并重。每一章节都配有清晰的算法流程图、核心数学公式推导，并提供基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的核心代码示例，旨在帮助读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书适合具有一定编程基础，希望系统掌握现代NLP前沿技术的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有