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出版者:教育科学出版社

作者:闫寒

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2003-1

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504125309

丛书系列:

图书标签:

• 教育技术类
• 评价
• 有效的学生评价
• 教育
• 信息化
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• 教育测量
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• 教育改革
• 信息技术

《深度学习在自然语言处理中的应用：理论、模型与实践》 本书深入探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）领域的前沿理论、核心模型以及实际应用。全书共分四个部分，旨在为读者提供一个系统、全面且具有实践指导意义的深度学习NLP知识体系。 第一部分：深度学习基础与NLP概述 本部分首先回顾了深度学习的基本概念，包括神经网络的演化、反向传播算法、激活函数、优化器等核心组成部分。在此基础上，重点介绍了深度学习在NLP领域兴起的历史背景和重要性，阐述了传统NLP方法面临的挑战以及深度学习如何有效地解决这些挑战。读者将了解词嵌入（Word Embeddings）的原理与发展，如Word2Vec、GloVe等模型如何将离散的词语映射到低维连续向量空间，从而捕捉词语间的语义关系。同时，本部分还将概述NLP的主要任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统等，为后续章节的具体模型介绍奠定基础。 第二部分：核心深度学习模型及其在NLP中的应用 本部分是本书的核心，详细讲解了在NLP领域广泛应用的各类深度学习模型。 循环神经网络（RNN）及其变种： 深入剖析了RNN的工作原理，特别是其在处理序列数据时的优势，并详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效地解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，使其能够更好地捕捉长距离依赖关系。读者将学习如何利用LSTM和GRU构建模型来解决序列标注、文本生成等任务。 卷积神经网络（CNN）在NLP中的应用： 阐述了CNN如何通过卷积核提取文本中的局部特征，并在文本分类、情感分析等任务中取得优异表现。本部分将讲解不同大小的卷积核、池化操作以及它们在文本表示中的作用。 注意力机制（Attention Mechanism）： 详细介绍了注意力机制的原理，以及它如何使模型在处理长序列时，能够动态地关注输入序列中的重要部分。读者将理解自注意力（Self-Attention）机制的工作方式，这是Transformer模型的核心。 Transformer模型及其优势： 深入解析了Transformer模型，包括其编码器-解码器架构、多头自注意力机制、位置编码等关键组件。本部分将重点强调Transformer在并行计算能力和捕捉长距离依赖方面的巨大优势，以及它如何彻底改变了NLP的研究范式。 第三部分：预训练语言模型及其发展 本部分聚焦于近年来在NLP领域引起革命性变化的预训练语言模型（PLM）。 ELMo、GPT系列与BERT： 详细介绍了ELMo、GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列（如GPT-2、GPT-3）以及BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等经典预训练模型的架构、训练目标和技术创新。读者将深入理解这些模型如何在大规模无标注文本数据上进行预训练，从而学习通用的语言表示。 BERT的细致解读： 本部分将花费大量篇幅详细解读BERT的 Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 训练任务，以及其双向编码器的设计。 面向下游任务的微调（Fine-tuning）： 详细讲解了如何将预训练模型在各种下游NLP任务上进行微调，包括文本分类、命名实体识别、问答、文本摘要等。本部分将提供不同任务的微调策略和技巧。 其他重要预训练模型： 简要介绍RoBERTa、XLNet、T5等在BERT基础上发展起来的更先进的预训练模型，以及它们在模型架构、训练方法或应用上的改进。 第四部分：深度学习在NLP中的实践与未来展望 本部分将理论与实践相结合，指导读者如何将所学知识应用于实际项目，并对NLP的未来发展趋势进行展望。 数据集与评估指标： 介绍了NLP研究中常用的数据集（如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等）和评估指标（如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等），帮助读者理解如何选择合适的数据集和评估方法。 实际应用案例分析： 结合具体场景，分析深度学习模型在以下领域的成功应用： 机器翻译： 从Seq2Seq模型到基于Transformer的NMT系统。 问答系统： 基于抽取式和生成式的问答模型。 文本生成： 故事生成、代码生成、对话系统等。 情感分析与舆情监测： 如何利用深度学习模型进行细粒度情感分析。 信息抽取： 命名实体识别、关系抽取等。 模型部署与优化： 讨论了在实际应用中，如何对训练好的模型进行部署，包括模型压缩、量化、推理优化等技术，以满足实时性和资源限制的需求。 伦理与挑战： 探讨了深度学习在NLP应用中可能面临的伦理问题，如偏见、公平性、可解释性以及数据隐私等，并提出相应的应对策略。 未来发展趋势： 展望了深度学习在NLP领域的未来发展方向，包括更高效的模型架构、更强大的预训练范式、多模态NLP、低资源NLP、可解释性AI以及与人类智能更深层次的融合等。 本书结构清晰，逻辑严谨，语言通俗易懂，配以丰富的图示和代码示例，旨在帮助对深度学习和自然语言处理感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者和工程师，都能快速掌握前沿技术，并应用于实际工作。

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这本书最让我感到惊喜的是它对未来教育生态的预见性描述。作者并没有将“信息化”仅仅等同于电子白板或在线测验，而是将其视为重塑教学关系和权力结构的催化剂。在探讨“基于学习分析的个性化干预路径设计”时，书中提出了一种极具前瞻性的观点：未来的教学评价将更加注重过程性数据而非终结性结果，评价的主体也将从单一的教师转向包括同伴、自我、以及算法系统在内的多主体协同。这种宏大的叙事视角，让我开始重新审视自己目前所处的教育环境。它不仅提供了一套评价方法，更像是提供了一张通往未来课堂的蓝图，激发了我对教育技术结合的无限想象。

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坦率地说，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战性恰恰是其价值所在。作者在论述过程中，毫不避讳地引入了一些较为复杂的统计学概念和复杂的模型构建过程，这表明本书的目标读者群是具有一定学术背景的专业人士，而非仅仅是追求快速解决方案的普通读者。我记得有一章节专门讨论了“评价信度和效度的多维度构建”，作者用非常严密的逻辑推导了在非结构化学习环境中，如何维持评价的科学性与公正性。读到此处，我不得不放慢速度，查阅了一些相关的统计学资料才能完全跟上作者的思路。然而，正是这种对学术严谨性的坚持，使得这本书超越了许多流于表面的“快餐式”教育读物，成为了一部值得反复研读的工具书和理论基石。

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这本书的结构安排非常精妙，它像是一幅由浅入深、层层递进的知识地图。开篇部分的文献综述部分做得极其扎实，作者似乎将近二十年来国内外关于教育评价改革的关键脉络都梳理得清清楚楚，引用的文献涵盖了从经典教育测量学到前沿的学习分析学派，展现了极强的学术功底。特别是关于“形成性评价在新技术环境下的转型”那几章，我反复阅读了几次。作者没有停留在概念的阐释上，而是给出了许多极具操作性的案例模型，这些模型结合了大数据分析和人工智能的可能性，但其核心依然回归到如何更有效地促进学生的认知发展和情感塑造。书中一些图表的设计非常直观，将复杂的评价流程可视化，这极大地降低了理解门槛，对于一线教师和教育管理者来说，都是非常宝贵的参考资料。

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这本书的封面设计充满了现代感，那抹深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，予人一种严谨又不失活力的印象。我是在一个偶然的机会看到这本书的，当时正好在寻找有关提升教育质量的系统性方法，这本书的名字《信息化教学评价》一下子抓住了我的注意力。我原本以为它会是一本偏重技术操作指南的书籍，但翻开第一页，我发现它的内容远比我想象的要丰富和深刻。作者似乎花费了大量的篇幅来探讨评价体系背后的哲学基础，而不是简单罗列工具的使用说明。阅读过程中，我感受到了作者在构建理论框架时的那种匠心独运，比如他对“学习成效量化”与“学生主体性发展”之间张力的探讨，这在我以往阅读的教育学著作中是很少见的深度。那种理论层面的思辨，让我对信息化背景下的教学评估有了全新的认识，它不再仅仅是分数和数据的堆砌，而是一种更具人文关怀的深度诊断过程。

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抛开学术性和前瞻性不谈，这本书在语言风格上也透露出一种独特的魅力。它既有学者特有的审慎与逻辑，又在关键之处点缀着对教育理想的深切关怀。整体行文流畅，逻辑严密，即使是讨论枯燥的指标体系设计，作者也能够用富有感染力的语言将其描绘得引人入胜。例如，在总结部分，作者引用了一句发人深省的话语，强调评价的最终目的始终是促进人的全面发展，而不是为了迎合某项政策指标。这种将冰冷的技术手段与温暖的人文精神巧妙结合的写作手法，使得这本书在众多严肃的学术著作中脱颖而出，成为了一本既能充实专业知识，又能触动内心深处的佳作。

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