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出版者:化学工业出版社

作者:刘小珍

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2006-8

价格:11.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502588250

丛书系列:

图书标签:

• 仪器分析
• 分析化学
• 实验教学
• 化学分析
• 仪器设备
• 高等教育
• 大学教材
• 实验报告
• 数据处理
• 误差分析

深度学习在自然语言处理中的前沿进展 本书聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的方向之一——深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新突破与实践应用。 随着计算能力的飞速提升和海量文本数据的涌现，以Transformer架构为核心的预训练语言模型（PLMs）已经彻底改变了我们处理和理解人类语言的方式。本书旨在为研究人员、高级学生以及资深工程师提供一个全面、深入且富有洞察力的指南，探讨如何驾驭这些复杂模型，以解决从基础的语言理解任务到复杂的跨模态生成挑战。 第一部分：基础理论与模型架构的革新 本部分将打下坚实的理论基础，重点解析驱动现代NLP进步的核心机制。 第一章：从循环到注意力：深度学习基础回顾 复习循环神经网络（RNNs）的局限性： 简要回顾长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）在处理长距离依赖时的梯度消失/爆炸问题，为引入注意力机制做铺垫。 自注意力机制（Self-Attention）的数学原理： 详细阐述Scaled Dot-Product Attention的计算流程、Query（查询）、Key（键）、Value（值）向量的意义及其在捕获文本内部依赖关系中的核心作用。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解析多头设计的必要性，即模型如何从不同“表征子空间”中学习信息，增强模型的表达能力和鲁棒性。 第二章：Transformer架构的精髓 完整的编码器-解码器结构解析： 深入剖析Transformer模型中编码器堆栈（Encoder Stack）和解码器堆栈（Decoder Stack）的组成，包括层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）的作用。 位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现： 探讨Transformer如何弥补缺乏序列顺序信息的缺陷，详细对比绝对位置编码、相对位置编码以及旋转位置嵌入（RoPE）等现代方法的优劣。 掩码机制（Masking）： 区分因果掩码（用于生成任务）和填充掩码（用于批处理效率），及其在训练和推理阶段的应用。 第三章：预训练范式的演进：从BERT到GPT 双向编码器（BERT及其变体）： 详细介绍掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练目标。深入探讨RoBERTa、ALBERT在参数效率和预训练策略上的改进。 自回归解码器（GPT系列）： 阐述单向（左到右）语言建模的原理，以及如何通过超大规模模型实现强大的零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习能力。 统一架构（Encoder-Decoder）： 分析T5和BART等模型如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的框架，及其在迁移学习中的优势。 第二部分：高级应用与任务优化 本部分深入探讨如何将预训练模型应用于具体的、具有挑战性的NLP任务，并介绍最新的优化技术。 第四章：模型微调（Fine-Tuning）策略与效率提升 全参数微调的挑战： 讨论在面对数十亿参数的模型时，内存和计算资源的需求瓶颈。 参数高效微调（PEFT）方法： 详细介绍LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Adapter Tuning等技术，重点分析它们如何在不显著影响性能的情况下，大幅减少可训练参数量和存储开销。 指令微调（Instruction Tuning）： 探讨如何通过构造高质量的指令数据集，使通用模型更好地遵循人类指令，提高其在特定下游任务上的泛化能力。 第五章：问答系统与知识抽取 抽取式问答（Extractive QA）： 阐述如何利用BERT等模型识别文本中答案的起始和结束位置。 生成式问答（Generative QA）： 讨论如何利用Seq2Seq模型（如BART/T5）从知识库或文档中合成自然流畅的答案，包括知识检索与生成相结合的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架。 关系抽取与事件抽取： 探讨如何将结构化信息的抽取任务转化为序列标注或分类任务，并利用图神经网络（GNNs）增强对复杂实体间关系的建模。 第六章：文本生成的高级控制与评估 解码策略的精细化控制： 对比贪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）的局限性。重点解析Top-K、Nucleus Sampling（Top-P）等随机采样方法，以及它们如何平衡生成文本的流畅性与多样性。 可控文本生成： 介绍如何通过约束解码（Constrained Decoding）或引入外部属性（如情感、主题）来引导模型生成符合特定要求的文本。 生成文本的自动化评估指标： 深入分析BLEU、ROUGE的局限性，并介绍更贴近人类判断的基于模型的评估方法，如BERTScore和MoverScore。 第三部分：前沿交叉领域与伦理挑战 本部分探讨深度学习NLP模型在处理多模态数据、进行复杂推理以及面临的社会伦理问题。 第七章：多模态融合与视觉语言模型（VLMs） 跨模态对齐的挑战： 讨论如何有效对齐文本和图像/视频的语义空间。 CLIP与ALIGN的工作原理： 阐述对比学习（Contrastive Learning）如何在无监督或弱监督下，创建强大的图像-文本联合嵌入空间。 视觉问答（VQA）与图像描述生成： 分析模型如何整合视觉特征提取器（如ResNet/ViT）与语言解码器，以实现复杂的视觉推理任务。 第八章：大型语言模型的推理与可解释性 思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程： 详细阐述CoT如何通过引导模型逐步分解问题，显著提升其在算术、常识和符号推理任务上的性能。 涌现能力（Emergent Abilities）： 探讨模型规模增长带来的非线性能力提升现象，以及其背后的潜在机制。 模型决策的可解释性（XAI）： 介绍梯度激活图（Grad-CAM for Transformers）、注意力权重可视化等技术，用于探究模型“为什么”做出特定预测，以及识别模型内部的知识表示。 第九章：安全性、偏见与负责任的AI 数据集偏见的影响： 探讨训练数据中存在的性别、种族和社会经济偏见如何被放大到模型输出中。 对抗性攻击与鲁棒性： 分析针对NLP模型的微小输入扰动如何导致系统性错误分类或生成有害内容。 防御与缓解策略： 介绍去偏技术（Debiasing Techniques），如后处理矫正、数据平衡，以及开发更具安全边界的对齐模型（如RLHF的应用）。 本书结构严谨，内容紧密围绕最新的学术进展和工业界实践，力求在深度与广度之间取得完美的平衡，为读者提供一个理解和掌握现代深度NLP的坚实框架。

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这本书给我最深刻的印象之一，就是它对于“数据处理与结果分析”的重视程度。很多仪器分析的教材，往往在原理和操作上花费大量篇幅，而对如何处理和解释实验数据却一带而过。然而，这本书却将数据分析提升到了一个独立的章节，并且内容非常充实。作者详细讲解了如何进行数据的采集、校准，如何运用统计学方法来评估数据的可靠性，比如计算平均值、标准差、置信区间等。他还介绍了各种图表（如校准曲线、光谱图）的绘制和解读方法。最让我受益匪浅的是，他强调了“理解数据的背后含义”，不仅仅是数值的呈现，更是要与仪器的原理和样品性质相结合，进行科学的推断和讨论。

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让我惊喜的是，这本书在一些前沿的仪器分析技术方面也进行了介绍。虽然篇幅可能不是最重的，但是作者能够以一种概述性的方式，将这些新技术置于整个仪器分析的宏观框架下进行解读，让我们能够对该领域的发展趋势有一个初步的了解。例如，在介绍某种新型分离技术时，他会简要说明其相对于传统技术的优势，以及可能应用的领域，这为我今后的进一步学习和研究打开了思路。

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总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，带领我一步步走进仪器分析的精彩世界。它所传达的严谨的科学精神、细致的实验指导以及对数据处理的重视，都让我受益匪浅。我能够感受到作者在撰写这本书时倾注的心血，每一个字、每一句话都充满了对读者负责的态度。这本书的质量，完全超出了我的预期，也为我后续的学习打下了坚实的基础，我强烈推荐给所有对仪器分析感兴趣的朋友们。

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这本书在理论深度和实践操作之间找到了一个绝佳的平衡点。它既有足够的理论深度，能够让你理解仪器分析的科学基础，又能在实践操作上提供清晰的指导，让你能够亲自动手去完成实验。作者并没有将理论讲得过于晦涩难懂，也没有将操作描述得过于简单粗暴。他能够巧妙地将抽象的理论概念与具体的实验步骤相结合，让我在学习理论的同时，也能感受到实验的乐趣和成就感。

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这本书的封面设计简洁大方，色调沉静，透着一股严谨的气息，这让我对即将展开的阅读充满了期待。当我翻开第一页，便被一种清晰而有力的叙事风格所吸引。作者的语言就像一把精准的手术刀，剖析着仪器分析这个看似复杂实则井然有序的世界。我尤其欣赏他在介绍各种仪器时，不仅仅是罗列参数和原理，而是将其置于实际应用场景中，用生动形象的比喻来解释晦涩的概念。比如，在讲解色谱分离的原理时，他并没有仅仅停留在“固定相”和“流动相”的理论描述，而是巧妙地将整个过程比作一场精彩的“寻宝游戏”，各种待测物质如同寻宝者，在不同的“地形”（固定相）和“路径”（流动相）中，因为各自独特的“寻宝能力”（亲和力、分配系数等）而分离。这种具象化的讲解方式，极大地降低了理解门槛，让我能够迅速抓住核心要点。

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这本书在实验操作部分的指导，可以说是非常到位，甚至可以说是“手把手”的教学。作者在描述每一个实验步骤时，都力求简洁明了，并且会提前预设读者可能会遇到的困难，并给出相应的解决方案。例如，在进行样品前处理时，他会详细讲解称量、溶解、过滤等操作的注意事项，比如如何避免样品损失、如何保证溶液的准确浓度，甚至会提醒读者在转移溶液时要用洗瓶冲洗容器内壁，以确保微量物质不被残留。更值得称赞的是，书中很多实验都配备了详细的流程图和关键步骤的配图，这对于初学者来说，简直是如获至宝。我常常会在实验前仔细研究这些图示，仿佛已经亲手操作了一遍，从而在实际操作中更加得心应手，大大减少了出错的可能性。

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这本书的逻辑结构非常清晰，层层递进，循序渐进。它从最基础的仪器组成和基本原理开始，逐步深入到各种具体仪器的应用和操作，再到数据处理和质量控制。这种“由浅入深”的编排方式，使得即使是对仪器分析完全陌生的读者，也能够轻松上手。我尤其喜欢他在章节之间设置的“承上启下”的过渡，这使得知识点的连接更加自然，阅读过程也更加流畅，不会感到突兀或跳跃。

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初次接触仪器分析，最让我头疼的就是各种仪器的名称和它们之间看似相似却又迥异的功能。然而，这本书在这方面给了我巨大的帮助。作者在介绍每一种仪器时，都非常注重其“身份识别”的关键特征，比如光谱仪器中，他会细致地剖析激发光源的类型、能量的传输路径、样品与能量的相互作用机制，以及最终的信号检测方式。他不仅仅是列出“紫外可见分光光度计”、“原子吸收光谱仪”、“红外光谱仪”这些名称，而是深入浅出地讲解它们各自的“家族基因”——例如，紫外可见光谱仪是如何利用分子轨道跃迁来识别物质，原子吸收光谱仪又是如何通过原子化和能级跃迁来“锁定”特定元素的。这种“仪器画像”式的介绍，让我能够清晰地分辨出它们之间的区别，并且能够根据不同的分析需求，初步判断应该选择哪种仪器。

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书中对于“仪器维护与常见问题排除”的讲解，也让我觉得非常实用。仪器分析，顾名思义，仪器是核心，而任何仪器都有可能出现故障。作者并没有回避这个问题，而是提供了一份非常详尽的“仪器故障诊断手册”。他列举了许多仪器在工作中可能出现的各种异常现象，比如信号不稳定、漂移、噪声过大等，并逐一分析了可能的原因，从光源的寿命到检测器的灵敏度，从流动相的配制到柱子的污染，都进行了深入的探讨。更重要的是，他提供了一系列简单易行的排除方法，这大大减轻了我们在实验过程中遇到突发情况时的焦虑感。

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在阅读过程中，我发现作者对于“质量控制”的理念贯穿了整本书的始终。他反复强调，仪器分析的可靠性，不仅仅依赖于仪器的性能，更重要的是在于实验过程中每一个环节的精细化管理和严格的质量控制。书中详细介绍了标准物质的使用、空白实验的设置、重复性实验的进行等内容。这些看似基础的操作，实则构成了整个分析过程的“安全网”，能够有效地避免系统误差和随机误差的干扰，从而确保实验结果的准确性和可重复性。这种严谨的科学态度，潜移默化地影响了我对实验的认识。

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