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出版者:人民邮电

作者:唐建平等

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2005-5

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787115132949

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 作者： 李明 著 出版社： 科技创新出版社 出版时间： 2024年5月 --- 内容简介： 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地理解和生成人类语言，已成为人工智能领域的核心挑战。《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》一书，正是紧密围绕这一主题，系统性地梳理和深入剖析了近年来基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术的最新发展、核心理论以及在实际场景中的创新应用。本书旨在为计算机科学、数据科学、人工智能领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一本兼具理论深度与实践广度的参考手册。 本书摒弃了对基础编程语言（如ASP）或传统网页开发技术的探讨，而是聚焦于当前驱动NLP进步的神经网络架构及其在复杂语言任务中的部署。全书共分为六大部分，结构清晰，逻辑严谨，层层递进。 第一部分：深度学习基础回顾与NLP的新范式 本部分首先为读者快速回顾了支撑现代NLP的深度学习核心要素，但视角着重于NLP的应用需求。这包括对循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构优化和梯度消失问题的深入分析。然而，本书的重点迅速转向了颠覆性的架构——Transformer模型。 我们详细阐述了Transformer中自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何有效地捕捉长距离依赖关系，这是传统序列模型难以企及的优势。此外，还讨论了位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其对序列信息保持的重要性。本部分为后续章节的高级模型构建奠定了坚实的理论基础，与传统的、偏重于静态网页或数据库交互的程序设计范畴完全不同。 第二部分：预训练模型的崛起与大型语言模型（LLMs）的架构演进 本部分是全书的重中之重，详细介绍了当前NLP领域最具影响力的基石——预训练语言模型。我们不再关注传统的客户端/服务器架构或脚本执行效率，而是深入探讨了模型的“学习”过程。 我们对BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务进行了详尽的拆解，阐明了其双向上下文理解能力如何彻底革新了词嵌入的表示能力。随后，我们系统地比较了基于Encoder-Decoder架构的Seq2Seq模型（如T5）与纯Decoder架构的自回归模型（如GPT系列）。书中特别强调了指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）在使LLMs对齐人类意图方面的关键作用，这些内容完全超越了任何传统的应用软件开发范畴。 第三部分：高级文本生成与内容创作 本部分将理论应用于最富挑战性的任务之一：高质量的文本生成。我们探讨了如何利用先进的解码策略来控制生成文本的质量、多样性和连贯性。 内容涵盖了束搜索（Beam Search）的优化、温度采样（Temperature Sampling）对随机性的控制，以及核采样（Top-K/Top-P Sampling）在平衡流畅性与创造性方面的应用。书中还深入研究了“提示工程”（Prompt Engineering）的精妙之处，包括上下文学习（In-Context Learning）、思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理的机制与实现技巧。这些章节聚焦于如何“与”模型对话以获取最佳输出，而不是关于如何编写后端逻辑代码。 第四部分：跨模态与多语言处理的前沿探索 现代NLP不再局限于单一文本。本部分将视野拓展至跨模态和多语言领域。我们详细分析了CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型如何通过对比学习将视觉和语言特征对齐，实现零样本图像分类和图像描述生成。 在多语言处理方面，本书探讨了多语言BERT（mBERT）和XLM-R等模型如何通过共享参数实现跨语言知识迁移，以及零资源（Zero-Resource）机器翻译的技术难点与解决方案。这些内容涉及高维向量空间的操作、跨模态对齐算法，与传统的Web应用开发技术栈无直接关联。 第五部分：NLP模型的效率、部署与可信赖性 随着模型规模的爆炸式增长，效率和部署成为实际应用中的关键瓶颈。本部分聚焦于模型优化和负责任的AI实践，这是当前产业界高度关注的方向。 我们深入讲解了模型量化（Quantization）技术（如INT8, GPTQ），模型蒸馏（Distillation）方法，以及稀疏化（Sparsity）技术如何显著减少模型体积和推理延迟。此外，书中专门开辟章节讨论了模型可解释性（XAI for NLP），例如使用LIME和SHAP来理解注意力权重和特征重要性，以及识别和减轻模型中的偏见（Bias）和幻觉（Hallucination）问题。 第六部分：未来展望与研究方向 最后一部分展望了NLP领域的下一个前沿阵地，包括具身智能（Embodied AI）中语言指令与物理世界的交互、知识图谱增强的生成模型，以及在联邦学习框架下进行隐私保护的NLP任务。 总结而言，本书是一部面向深度学习前沿研究与应用实践的专业著作。它完全侧重于复杂的神经网络结构、大规模模型训练范式、先进的算法优化，以及对文本、语音、图像等高级数据形态的理解与生成。本书的内容与任何专注于客户端脚本、数据库管理或传统业务逻辑开发的教学材料（如关于ASP程序设计的教程）在技术领域和应用场景上均无重叠。

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如果说有什么地方让我感到惊喜，那就是作者对于代码可读性和未来可维护性的深入探讨。在很多技术文档中，代码的“优雅”往往是被忽略的次要因素，但这本书却将其提升到了与功能实现同等重要的地位。作者反复强调，程序是给人看的，其次才是给机器执行的。他用了很多对比鲜明的示例，展示了糟糕的命名习惯和冗余的逻辑分支如何最终演变成一个难以维护的“技术债务黑洞”。这种对软件工程伦理的坚持，真的非常难得。我尤其喜欢其中关于“解耦”的章节，作者通过一个不断重构的案例，清晰地展示了如何通过接口和依赖注入等设计模式，逐步将代码模块化，使得修改一个功能点不会引发连锁反应。这本书不仅是教会你如何实现功能，更是在培养一种对代码质量的“洁癖”，这对于构建长生命周期的软件产品至关重要。

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这本书最大的亮点，在我看来，是它对“实用”二字的真正诠释。很多技术书籍在介绍完理论后，往往对“部署”和“运维”这些现实环节一带而过，导致学完后还是不知道如何把应用跑起来。但这一本则非常贴心地涵盖了从本地开发环境搭建到最终上线维护的全过程。它没有回避在实际项目中会遇到的各种棘手问题，比如性能瓶颈的初步诊断、错误日志的有效捕获与分析，乃至基本的安全防范措施。作者在描述这些内容时，语言风格非常接地气，充满了项目经理式的务实和严谨。读起来感觉就像是跟着一位经验丰富的前辈在手把手指导一个真实的项目，而不是在阅读一本学院派的教科书。这种“实战导向”的叙事风格，极大地提升了学习的参与感和成就感，让我感觉所学的知识可以直接投入到工作流中去，而不是停留在理论的象牙塔里。

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从阅读体验上来说，这本书的节奏控制得非常精准，没有让人感到拖沓或仓促。它仿佛一个精心编排的交响乐章，每一部分都在正确的时间点进入高潮或过渡到平缓。特别是当涉及到一些复杂的并发控制概念时，作者采用了类比和视觉化的方式进行阐述，避免了生硬的数学公式堆砌。我发现自己很少需要频繁地停下来查阅外部资料，因为书中的解释已经足够详尽和自洽。这本书的价值在于其完整性，它构建了一个知识的闭环——从需求到设计，从编码到测试，再到最后的部署和优化，每一个环节都被有机地串联起来。对于希望通过自学快速掌握一门实用技术体系的读者而言，这本教材无疑是提供了一条高效、少走弯路的路径，它提供的不仅是知识点，更是一套完整的、可复制的开发方法论。

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这本书的叙述方式真是别开生面，它不像那些枯燥的技术手册那样只罗列代码和API，而是真的把“设计”这个概念贯彻到了每一个章节。作者似乎对初学者抱有一种极大的耐心，他没有一开始就抛出一堆复杂的架构模式，而是循序渐进地引导我们理解需求分析的重要性。我记得有一章专门讲了如何将一个模糊的业务需求转化为清晰的功能模块，那段描述简直是醍醐灌顶。书中大量使用了实际的案例，比如一个简单的客户管理系统是如何从零开始搭建起来的，每一步的决策过程都被阐述得清清楚楚，让你不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么要这么做”。特别是对于初学者来说，这种注重思维训练而非死记硬背的学习路径，无疑是搭建扎实基础的最佳方式。它教会我的不仅仅是编程语法，更是一种系统思考和解决问题的工程思维，这对于我后续学习其他技术栈也产生了深远的影响。我尤其欣赏作者在代码规范和最佳实践上的强调，那些看似微不足道的细节，恰恰是区分业余和专业的关键所在。

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坦率地说，我一开始对市面上充斥着的“XX技术速成”类书籍有些审美疲劳，但拿到这本后，我立刻感受到了它沉稳的基调。它的深度和广度都拿捏得恰到好处，绝非那种浅尝辄止的入门读物。它没有过多地纠缠于那些已经被广泛采用且变化迅速的框架版本细节，而是聚焦于底层的原理和核心的逻辑构建。举例来说，在处理数据持久化和事务管理的那部分内容，作者没有简单地推荐现成的ORM工具，而是深入剖析了SQL的执行流程和事务隔离级别的理论基础。这使得即便是未来技术栈发生迭代，读者也能迅速适应，因为核心的原理是永恒的。这本书的排版和图示设计也值得称赞，那些流程图和UML图清晰明了，极大地降低了理解复杂流程的认知负荷。对于希望从“会写代码”跨越到“能设计系统”的进阶学习者，这本书提供了一个非常坚实的理论支撑平台。

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