数据挖掘与OLAP理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:林杰斌

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302061403

丛书系列:

图书标签:

• OLAP
• 数据挖掘
• 读过
• 数据挖掘
• OLAP
• 数据仓库
• 商业智能
• 数据分析
• 机器学习
• 统计学
• 数据库
• 数据建模
• 决策支持系统

深度学习在自然语言处理中的前沿应用：理论、模型与实践 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展、核心理论基础、主流模型架构及其在实际应用中的具体部署与优化策略。随着计算能力的飞速提升和大规模标注数据集的涌现，深度学习已成为推动NLP领域实现突破性进展的核心驱动力。本书不仅为研究人员和高级学生提供了坚实的理论支撑，也为工程师和数据科学家提供了可立即上手的实战指南。 --- 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分首先回顾了传统NLP方法的局限性，并系统性地介绍了深度学习模型在处理语言数据方面的核心优势。 第一章：从统计方法到神经网络的范式转移 本章对比了基于规则、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等传统统计模型的特点与不足。重点阐述了词嵌入（Word Embeddings）作为现代NLP基石的地位，详细剖析了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe以及FastText的数学原理和训练机制。讨论了词嵌入在高维稀疏空间中捕获语义信息的能力，以及它们如何解决传统One-Hot编码带来的维度灾难和语义鸿沟问题。此外，本章还引入了动态词向量（如ELMo）的概念，为后续的上下文依赖建模奠定基础。 第二章：循环神经网络（RNN）及其变体的高级解析 本章聚焦于处理序列数据的基础框架——循环神经网络。详细讲解了标准RNN的结构、前向传播与反向传播（BPTT）的计算流程。随后，深入探讨了为解决长期依赖问题而设计的两大核心架构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。对LSTM中的输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的数学公式进行了严谨的推导和阐释，分析了门控机制如何有效控制信息流。同时，对比了GRU相对于LSTM在参数效率上的优势。本章还涵盖了梯度消失和梯度爆炸问题的实际缓解策略，如梯度裁剪。 第三章：卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的角色 虽然CNN更多地与计算机视觉关联，但本章论证了其在捕获局部文本特征（如N-gram信息）方面的强大能力。介绍了TextCNN的模型结构，包括卷积核的维度、填充（Padding）和池化（Pooling）操作在文本分类和情感分析中的应用。对比了不同尺寸卷积核对不同粒度特征的捕获效果，并探讨了如何结合多尺度卷积层以增强模型的特征表达能力。 --- 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 注意力机制是近年来NLP领域最关键的创新，本部分将聚焦于如何利用它来构建更高效、更强大的模型。 第四章：注意力机制的理论深化与应用扩展 本章系统阐述了注意力机制的核心思想——动态地为输入序列的不同部分分配不同权重。详细讲解了加性注意力（Additive Attention，Bahdanau风格）和乘性注意力（Multiplicative Attention，Luong风格）的计算过程。重点分析了自注意力（Self-Attention）机制，阐明了查询（Query, Q）、键（Key, K）和值（Value, V）矩阵的来源与作用。引入了缩放点积注意力的数学推导，解释了缩放因子在稳定梯度中的重要性。 第五章：Transformer：并行化序列建模的里程碑 本章是全书的理论核心之一。详细剖析了Transformer模型（“Attention Is All You Need”）的Encoder-Decoder结构。深入解析了多头注意力（Multi-Head Attention）的机制，解释了为何使用多个头能捕捉到更丰富、多样的依赖关系。详述了位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（如绝对位置编码和相对位置编码）。同时，阐述了Transformer中残差连接、层归一化（Layer Normalization）在模型训练稳定性中的作用。 第六章：预训练语言模型（PLMs）的演进与原理 本章追溯了预训练范式的变革，从BERT之前的方法（如ULMFiT）过渡到基于Transformer的上下文表示模型。详尽讲解了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练机制，包括掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务的设计意图。随后，对比分析了以GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）为代表的单向生成模型的架构特点。此外，还介绍了RoBERTa、ELECTRA等优化型预训练模型的创新点。 --- 第三部分：前沿模型与NLP核心任务实战 本部分将理论知识转化为解决实际问题的工具，专注于当前主流任务中的高级模型应用。 第七章：面向理解任务的微调策略与应用 本章聚焦于如何针对下游任务对预训练模型进行高效微调（Fine-tuning）。详细讨论了序列分类（如文本蕴含识别、情感分析）和序列标注（如命名实体识别、词性标注）任务的输出层设计。引入了参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prompt Tuning，用于在保持大部分参数冻结的情况下，实现低成本、高性能的模型适应。 第八章：面向生成任务的解码策略与评估 在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成、对话系统），解码策略至关重要。本章系统梳理了贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的原理和局限性。深入探讨了基于采样的解码方法，如Top-K采样和核采样（Nucleus Sampling），以及它们如何平衡生成文本的流畅性与多样性。同时，详细介绍了评估生成质量的指标，包括BLEU、ROUGE、METEOR，并引入了基于模型（如BERTScore）的评估方法。 第九章：跨语言与多模态NLP的前沿探索 本章展望了NLP的未来方向。首先，深入探讨了多语言预训练模型（如XLM-R）的构建原理，包括共享词汇表和翻译语言模型（TLM）的应用，及其在零样本（Zero-shot）跨语言迁移中的性能表现。其次，介绍了多模态学习的兴起，特别是视觉与语言的结合（如图像描述生成、视觉问答VQA），分析了如何设计统一的Transformer架构来融合不同模态的嵌入表示。 --- 第四部分：模型部署、效率优化与伦理考量 本部分关注将先进模型投入实际应用所面临的工程挑战和必要的社会责任。 第十章：模型压缩与推理加速 在实际部署中，大型语言模型的巨大计算需求是一个瓶颈。本章提供了一系列优化技术。详细讲解了知识蒸馏（Knowledge Distillation）原理，如何训练一个小型“学生模型”模仿大型“教师模型”的行为。阐述了模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法及其对模型性能的影响。最后，介绍了量化（Quantization）技术（如INT8, FP16）在降低内存占用和加速推理速度方面的实际效果。 第十一章：NLP系统工程化与部署实践 本章从软件工程的角度，指导读者如何构建健壮的NLP服务。涵盖了模型序列化（如使用ONNX格式）、高性能推理框架（如TensorRT）的应用，以及如何利用云计算资源（如GPU集群）进行模型部署。讨论了A/B测试在模型迭代中的作用，并介绍了监控模型性能漂移（Drift）的关键指标。 第十二章：模型可解释性、公平性与伦理挑战 随着模型能力的增强，理解其决策过程变得愈发重要。本章探讨了模型可解释性方法，如基于梯度的方法（Integrated Gradients）和特征重要性分析（如LIME/SHAP）在NLP中的应用。重点讨论了训练数据中存在的偏见如何导致模型产生歧视性输出，并介绍了缓解性别、种族偏见的技术策略，强调了负责任的人工智能开发规范。 --- 适用读者对象： 高等院校计算机科学、人工智能、计算语言学专业的高年级本科生及研究生。 希望从传统机器学习方法转向深度学习方法的NLP工程师。 致力于将大型语言模型应用于实际业务场景的数据科学家和算法架构师。 对前沿人工智能技术感兴趣的专业技术人员。 本书内容翔实、论述严谨，是理解和掌握当前NLP领域最核心技术的权威参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

Data Mining 和 Data Warehouse 概念入门手册，翻一两天就够了

评分☆☆☆☆☆

Data Mining 和 Data Warehouse 概念入门手册，翻一两天就够了

评分☆☆☆☆☆

Data Mining 和 Data Warehouse 概念入门手册，翻一两天就够了

评分☆☆☆☆☆

Data Mining 和 Data Warehouse 概念入门手册，翻一两天就够了

评分☆☆☆☆☆

Data Mining 和 Data Warehouse 概念入门手册，翻一两天就够了