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出版者:中国中医社

作者:张安年

出品人:

页数:825

译者:

出版时间:2004-1

价格:78.00元

装帧:精裝本

isbn号码:9787801566294

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进展与应用 图书简介 本书系统、深入地探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）领域的最新突破、核心理论与前沿应用。面对海量非结构化文本数据的爆炸式增长，如何使机器真正理解、生成并与人类语言进行有效交互，已成为人工智能领域的核心挑战。本书旨在为研究人员、工程师和高阶学生提供一个全面且实用的参考框架，涵盖从基础模型架构到最尖端技术的详细解析。 第一部分：深度学习与NLP基础回顾 本部分首先回顾了深度学习在NLP中扮演的关键角色，重点梳理了词嵌入（Word Embeddings）的演变历程，包括词袋模型（BoW）的局限性，以及Word2Vec、GloVe等经典方法的原理。随后，深入剖析了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据时的优势与梯度消失/爆炸问题的内在机制。此外，本书详尽阐述了卷积神经网络（CNN）在捕捉局部特征和短语结构方面的有效性，并将其在文本分类和命名实体识别任务中的应用进行了细致的案例分析。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 注意力机制（Attention Mechanism）的引入被认为是NLP领域的一次范式转移。本书用大量篇幅解释了注意力机制如何允许模型在处理序列时动态聚焦于输入序列中最相关的部分，从而极大地提升了长距离依赖问题的解决能力。我们详细推导了Bahdanau、Luong等经典注意力模型的计算过程。 随后，全书的核心内容聚焦于Transformer架构。本书不仅对Vaswani等人提出的原始Transformer结构进行了精细的拆解，详细阐释了自注意力（Self-Attention）的多头机制（Multi-Head Attention）的数学原理和计算效率，还深入探讨了其关键组件——前馈网络（Feed-Forward Network）和层归一化（Layer Normalization）的作用。通过对比RNN/LSTM与Transformer在并行计算和序列建模能力上的差异，读者将清晰理解Transformer如何成为当前主流NLP模型的基础。 第三部分：预训练语言模型（PLM）的生态系统 预训练语言模型（PLM）是当前NLP领域最活跃的研究方向。本书对PLM的发展历程进行了结构化的梳理，重点介绍了两大主要分支： 1. 基于单向/自回归模型： 详细介绍了GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）的架构演进，特别是其在文本生成、零样本/少样本学习（Zero-shot/Few-shot Learning）中的强大能力。分析了其因果掩码（Causal Masking）的内在约束和优势。 2. 基于双向/掩码语言模型： 深入解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的工作机制，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的训练目标。本书通过对比实验展示了BERT在理解任务（如问答、自然语言推断）中超越以往模型的性能瓶颈的根本原因。 此外，我们还涵盖了后续重要的改进模型，如RoBERTa（通过更优化的预训练策略提升性能）、ELECTRA（采用Replaced Token Detection任务降低计算成本）以及XLNet（结合了自回归和自编码的优势）。每种模型都附带了其核心思想的伪代码和应用场景分析。 第四部分：模型微调、对齐与效率优化 预训练模型虽然强大，但在特定下游任务上仍需高效微调。本部分重点关注如何将庞大的PLM适应于实际应用场景： 1. 参数高效微调（PEFT）： 针对全参数微调的高昂成本，本书详细介绍了参数高效微调技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt-Tuning。通过实证数据，比较了不同PEFT方法在保持高性能的同时，对可训练参数量和推理延迟的影响。 2. 指令微调与人类偏好对齐： 随着模型规模的增大，确保模型的输出符合人类的意图和安全标准至关重要。本章深入剖析了指令微调（Instruction Tuning）的流程，并详细阐述了基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术，包括奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在语言模型对齐中的应用。 3. 量化与剪枝： 探讨了如何减小模型部署的计算和存储负担，包括后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和训练中量化（Quantization-Aware Training, QAT）的实现细节，以及结构化与非结构化剪枝技术对模型性能的权衡。 第五部分：前沿应用与未来趋势 本书最后一部分将视角投向深度学习NLP的前沿应用场景，并展望未来的发展方向： 1. 复杂问答系统与知识推理： 探讨了如何利用检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）模型，将外部知识库有效整合到生成过程中，以解决大型语言模型（LLM）的知识时效性和“幻觉”（Hallucination）问题。 2. 多模态语言理解： 分析了如何将文本信息与图像、语音等其他模态信息融合，介绍如CLIP和CoCa等模型的跨模态对齐原理及其在视觉问答（VQA）和图文生成中的应用。 3. 模型可解释性（XAI）： 讨论了理解“黑箱”模型内部决策过程的方法论，包括注意力权重可视化、梯度分析（如Grad-CAM在NLP中的变体）以及归因方法，以增强模型在关键领域（如医疗、金融）的可信度。 本书配有大量Python代码示例和实际数据集的分析，确保读者不仅理解理论，更能动手实践，掌握从零开始构建和优化现代NLP系统的能力。

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从视觉体验上来说，这本书的排版简直是业界良心。大量的留白使得信息重点突出，阅读起来非常舒适。我是一个对药物安全性和个体化用药非常重视的人，这本书在这方面做得尤为出色。它有一块内容专门讨论了药物基因组学在临床选药中的应用前景和现有局限性，这让我看到了未来精准医疗的发展方向。对于一些需要长期用药的患者，比如自身免疫性疾病的患者，书中对监测指标的频率和异常值处理给出了明确的指南，这比零散的指南汇编要方便得多。我个人特别赞赏它对“药物选择的伦理考量”这一小节的讨论，虽然篇幅不长，但提出了很多值得深思的问题，比如在资源有限的情况下如何权衡新药与仿制药的选择等。这本书的深度和广度达到了一个很好的平衡点，既能满足日常快速查阅的需求，也能提供深入学习的素材。即便是对于一些非常小众的药物，这本书也给出了详尽的背景介绍和应用场景，可以看出编写团队的努力和知识储备的深厚。

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这本书的装帧简洁大气，很有学术气息，拿在手里就知道分量十足。我主要利用它来梳理一些急性期和危重症的治疗方案。在急诊处理中，时间就是生命，对药物的速效性、生物利用度和紧急给药途径的了解至关重要。这本书在这方面简直是“急救宝典”，对特定危急情况下的首选药物和备选方案都有清晰的排序。我印象深刻的是它对休克不同类型（感染性、失血性、心源性）下的血管活性药物选择和剂量范围的区分，描述得层次分明，让人一目了然。另外，它对一些高危药物，比如化疗药物和麻醉剂的管理，也给出了非常严格的操作流程建议，有效降低了操作风险。这本书的逻辑性非常强，从病理生理机制出发，自然过渡到药物作用靶点，再到临床应用，每一步都衔接得天衣无缝。对于我来说，它不是一本读完就束之高阁的书，而是放在手边，随时准备应对突发状况的“装备”。其信息密度之高，更新速度之快，都使其成为我工作台上不可或缺的重要工具书。

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这本书的装帧设计有一种低调的奢华感，哑光的封面摸起来很有质感，放在书架上非常显档次。我主要关注的是它对慢性病管理药物的梳理。比如糖尿病领域，现在各种新型降糖药层出不穷，让人眼花缭乱。这本书把不同机制的药物放在一起进行对比分析，从降糖效果、对心血管的保护作用到体重影响，都有一个横向的对比表格，这极大地简化了我的决策过程。我发现，很多同类药物在细微之处的差异，这本书都捕捉到了，并且用简洁的语言点出来了。例如，关于一些精神类药物的启动剂量和滴定速度的差异，书中给出了非常具体的起始方案，这在刚接触这一领域的新手来说，无疑是定海神针。此外，我注意到它在药物联用的禁忌方面，标注得特别醒目，可能用了加粗或者红色的字体，这一点对于避免重大医疗差错非常关键。这本书显然是基于大量真实临床案例打磨出来的，它的参考价值远远超过了一般的药物说明书的集合，更像是一部实战手册，值得反复研读和收藏。

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说实话，我买这本书纯粹是出于一种“知识焦虑”——感觉自己对新上市的药物了解得不够快，总怕在和患者沟通时词不达意或者信息滞后。拿到这本书后，我的第一印象是它比我想象的要厚重一些，拿在手里沉甸甸的，感觉内容量肯定很扎实。我试着挑了一个我平时不太熟悉的抗凝血药物类别来查阅，这本书的处理方式很令人耳目一新。它不仅仅是罗列了药物的适应症和用法，更深入地探讨了选择不同药物背后的循证医学依据，引用了很多重要的临床试验数据，这对于我们这些需要向医生或同事解释“为什么选这个药”的人来说，提供了最有力的支撑。更棒的是，书中对一些新辅助疗法的探讨也相当前沿，比如靶向药和免疫疗法的联合应用策略，这些都是教科书上更新较慢的部分。我特别喜欢它在“药物不良反应管理”部分的处理，不仅仅是列出副作用，还提供了详细的应对措施和随访建议，这简直就是一本实战手册。这本书的编写语言流畅又不失严谨，虽然涉及很多专业术语，但讲解得非常透彻，读起来一点也不晦涩难懂，更像是一位经验丰富的老专家在耳边细细指导。

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这本书的封面设计得非常现代，那种深蓝色的底色配上白色的字体，给人一种专业而沉稳的感觉。我是在药店工作的朋友推荐的，她说这本书是他们店里最常被翻阅的参考资料之一。刚拿到手的时候，我最先关注的是它的目录结构，非常清晰，分成了好几个大模块，从常见病症到罕见病的药物选择都有涵盖。翻开内页，纸张的质感也挺好，印刷清晰，图表和流程图的设计很直观，这对于我们日常工作中需要快速查阅信息的场景来说，简直是福音。我尤其欣赏它在药物相互作用部分的处理方式，不是那种枯燥的文字堆砌，而是用表格和醒目的颜色区分了高风险、中风险的相互作用，这对于保障患者用药安全至关重要。而且，书中还专门设置了一个“特殊人群用药”的章节，比如老年人、儿童以及肝肾功能不全患者的剂量调整建议，非常细致入微，体现了编写者深厚的临床经验。这本书的排版也很有心思，行距和字号都比较适中，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。整体来看，这本书绝对称得上是临床用药的“袖珍百科全书”，实用性极强，能立刻提升工作效率。

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