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出版者:华东师范大学出版社

作者:王静龙

出品人:

页数:180

译者:

出版时间:2005-9

价格:9.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561743492

丛书系列:

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深度学习在自然语言处理中的应用：从基础理论到前沿实践 本书聚焦于深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域的全面应用与深入探索，旨在为读者提供一个从理论基石到最尖端技术实现的详尽路线图。 本书内容不涉及任何关于“定性数据分析”的理论、方法论或案例研究。 --- 第一部分：深度学习基础与文本表示的演进 本部分为理解现代NLP系统奠定坚实的数学与计算基础。我们将系统性地梳理支撑复杂模型运行的核心原理，并详细探讨如何将人类语言转化为机器可理解的数值表示。 第一章：神经网络基础与反向传播 深入剖析人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的特性及其在深度网络中的作用。重点讲解反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在梯度下降优化过程中的核心地位。讨论不同优化器（SGD, Adam, RMSprop）的收敛性差异与实际应用中的选择标准。 第二章：词向量的革命：从稀疏表示到稠密嵌入 全面对比传统稀疏表示（如One-Hot编码）与现代稠密词向量的优势。详细介绍Word2Vec（Skip-Gram与CBOW模型）的训练机制，解释负采样与窗口大小对嵌入质量的影响。继而探讨GloVe模型中全局矩阵分解的思想，并阐述 FastText 如何通过子词信息有效处理罕见词与OOV（Out-of-Vocabulary）问题。本章将通过具体代码示例展示如何训练和可视化自定义词向量。 第三章：上下文依赖性：循环神经网络的兴衰 本章聚焦于处理序列数据结构的里程碑式模型——循环神经网络（RNN）。详细解释其内部循环机制与梯度消失/爆炸问题的成因。随后，重点解析长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的结构，特别是遗忘门、输入门和输出门（或更新门与重置门）如何协同工作，实现对长期依赖关系的有效捕获。讨论序列到序列（Seq2Seq）模型中编码器-解码器架构的应用。 --- 第二部分：注意力机制与Transformer架构的统治 本部分是理解当前最主流、性能最强的NLP模型的关键。我们将从根本上剖析注意力机制如何解决传统RNN的局限性，并全面解析Transformer架构的精妙设计。 第四章：注意力机制的诞生与精化 探讨注意力机制（Attention Mechanism）如何允许模型在处理序列的每一步动态聚焦于输入序列中最相关的部分。详细讲解加性注意力（Additive Attention）与乘性注意力（Multiplicative Attention）的区别。随后，深入剖析自注意力（Self-Attention）的计算流程，包括Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩阵的生成与缩放点积的意义。 第五章：Transformer：并行化与全局依赖的统一 本书的核心章节之一。详尽拆解原始Transformer模型（Attention Is All You Need）的Encoder和Decoder结构。讨论多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，解释为什么它能捕获更丰富、多样的语义关系。深入探讨位置编码（Positional Encoding）在无循环结构中引入序列顺序信息的方法与必要性。分析残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在深层网络训练中的关键作用。 第六章：预训练范式与大规模语言模型（LLMs） 介绍基于Transformer的预训练模型（Pre-trained Language Models）如何彻底改变NLP领域。详细阐述BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练策略，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。对比讲解单向模型如GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的自回归生成特性。讨论模型规模、训练数据质量与模型性能之间的关系。 --- 第三部分：前沿应用与高级技术 本部分将模型知识应用于实际的复杂任务，并探讨提升模型性能和效率的高级策略。 第七章：文本生成与摘要 专注于生成任务的解码策略。对比介绍贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其在提高生成文本流畅性和多样性方面的应用。深入探讨Top-K采样和核采样（Nucleus Sampling）如何平衡生成质量与随机性。在摘要任务方面，区分抽取式摘要（Extractive Summarization）与生成式摘要（Abstractive Summarization）的技术实现路径，并分析Seq2Seq与Pointer-Generator Networks在生成摘要中的表现。 第八章：机器翻译的高级优化 从统计机器翻译（SMT）过渡到神经机器翻译（NMT）的演变。重点分析引入注意力机制的Seq2Seq在翻译质量上的飞跃。讨论如何在Transformer框架下优化低资源语言对的翻译效果，包括多任务学习、知识蒸馏在机器翻译中的实践。分析BLEU、ROUGE等自动评估指标的局限性。 第九章：模型微调、知识注入与效率提升 讲解预训练模型在特定下游任务（如情感分析、命名实体识别）上的高效微调（Fine-tuning）技术。探讨参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）如何显著减少训练所需的计算资源和存储空间。讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以实现模型在边缘设备上的部署。 第十章：多模态与伦理考量 探索深度学习模型跨越文本边界，与图像、语音等其他模态结合的前沿研究。分析CLIP等模型如何实现跨模态对齐。最后，本书将对当前大规模语言模型发展中不可回避的伦理问题进行探讨，包括偏见（Bias）的检测与缓解、模型可解释性（Interpretability）的需求，以及信息安全与滥用的风险管理。 --- 本书面向对象： 计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生、研究人员以及希望掌握现代NLP核心技术的工程师。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论与基础编程（Python）知识。本书将提供大量PyTorch/TensorFlow的伪代码和核心实现逻辑，侧重于概念的理解与模型的构建能力。

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**第一段评价** 这本书的结构简直像一场迷宫，每翻开一页，都感觉自己被扔进了一个充满术语和复杂概念的旋涡里。作者似乎默认读者已经对社会科学的研究方法有着非常深入的了解，以至于很多基础性的概念都没有得到充分的解释。我花了大量时间去查阅各种专业词汇的定义，这极大地分散了我对核心理论的把握。更别提那些案例分析了，它们往往只呈现了最终的结论和部分的数据片段，却对数据是如何被编码、分类和解释的过程轻描淡写，让人摸不着头脑。读完之后，我更像是在欣赏一篇高级学术论文的摘要，而不是一本旨在指导实践的工具书。如果不是对某个特定领域有极高的前期知识储备，初学者完全会被这种密集的知识点轰炸而感到力不从心，真不知道该从何处下手去真正应用这些方法。这本书更像是给专家之间交流用的“暗语手册”，而非面向广大研究者的启蒙读物。

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**第四段评价** 这本书的排版和设计简直是一场灾难，让我不得不怀疑出版商是否对其内容进行过任何审校。图表的质量低劣，许多关键流程图模糊不清，线条交叉重叠，根本看不出箭头指向哪个环节。更让人恼火的是，很多重要的定义和术语在正文后面才在脚注中被解释，这迫使我必须不断地在页眉和页脚之间来回翻找，阅读的流畅性被彻底破坏。此外，书中对于不同定性软件（如NVivo或Atlas.ti）的使用建议几乎为零，虽然我理解这不是一本软件操作手册，但既然涉及数据管理和编码，总该有一些与当前主流工具的对接提示吧？它提供的是一种“理想状态下”的纯粹方法论，完全不考虑现代研究者在实际操作中会遇到的技术和效率问题，显得有些脱离实际，仿佛停留在上个世纪的研究环境里。

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**第二段评价** 我对这本书的观感，就如同在一家米其林三星餐厅里点了一份“今日特选惊喜套餐”。菜单上写着“探索深度洞察”，但端上来的却是一堆零散的、难以消化的小碟子。理论框架的构建显得有些松散，作者似乎在多个不同的分析流派之间跳跃，缺乏一个清晰、连贯的主线来串联起所有讨论的方法论。比如，当提到扎根理论的某些步骤时，它突然插入了一段关于现象学视角的讨论，然后又迅速转向了话语分析的范畴，这种不连贯性让我的思路总是被打断。我期望看到的是一个清晰的路线图，指导我如何从原始的文本资料一步步提炼出有意义的发现，但这本书更像是一本知识点的“快闪展示”，缺乏足够的“慢镜头”来解析关键的决策点。对于渴望系统学习如何“做”定性研究的人来说，这无疑是一种挫败。

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**第五段评价** 我发现这本书在讨论“反思性”（Reflexivity）这一关键的定性要素时，采取了一种极其保守和被动的立场。作者似乎将“研究者偏见”视为一个需要被严格消除的“污染物”，而不是一个可以通过积极管理来增强洞察力的资源。书中对于如何系统地记录和批判性地审视研究者自身在数据收集和解释过程中所扮演的角色，着墨甚少，提供的建议大多停留在“要保持客观”这种空泛的要求上。这与当前强调研究主体性与位置性的前沿学术趋势明显背道而驰。一个真正有价值的定性指南，应当教会我们如何坦诚地面对自己的立场对发现的影响，并利用这种视角深化理解。然而，这本书似乎在试图建立一种不可能达到的“完美中立”的幻象，这在复杂的人文社科研究中，既不现实，也削弱了研究本身的深度和诚实度。

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**第三段评价** 这本书的写作风格极其干燥和学院化，每一个句子都像被数学公式严格校准过，缺乏任何能让人产生情感共鸣或激发思考的叙事元素。阅读体验非常枯燥，仿佛在背诵一本陈旧的统计学教科书的附录部分。作者似乎更专注于证明自己对文献的掌握程度，而不是真正地与读者沟通。书中大量的引文和脚注占据了篇幅，但它们提供的支持性论据往往比主要论述本身更具启发性。我试图寻找一些真实的、有血有肉的研究故事来理解这些抽象概念是如何在真实世界中运作的，但书中提供的多是高度抽象化的“模型”和“图示”。这种过度理论化和缺乏实例支撑的写作，使得书中的所有方法论都漂浮在半空中，无法落地生根。对于我这种更偏好叙事驱动学习的人来说，这本书简直是一场精神上的“马拉松苦役”。

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