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出版者:西北工大

作者:罗洪涛

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2007-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787561222386

丛书系列:

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图书简介：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 科技文献出版社 出版年份： 2024年 --- 内容概述 本书聚焦于近年来自然语言处理（NLP）领域最激动人心且发展迅猛的分支——深度学习技术在NLP任务中的深度融合与创新应用。不同于传统的基于规则或统计学方法的NLP教程，《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的学习路径，理解如何利用神经网络模型（如循环神经网络、Transformer架构及其变体）来解决复杂的语言理解、生成与交互问题。 本书内容涵盖了从基础的词向量表示到最先进的大型语言模型（LLMs）的架构解析，强调理论与代码实现的紧密结合，目标是使用户不仅掌握理论知识，更能熟练运用主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）构建和优化前沿NLP系统。 --- 第一部分：深度学习与词汇表征基础（奠定基石） 第一章：自然语言处理的范式转变 本章首先回顾了NLP的发展历程，重点分析了基于传统机器学习方法（如HMM、CRF）的局限性，并引出深度学习如何彻底改变了NLP的研究范式。探讨了神经网络在处理序列数据方面的内在优势，为后续章节的模型介绍做铺垫。 第二章：词语的数值化：从稀疏到稠密表征 详细阐述了词嵌入（Word Embeddings）的概念和发展。内容包括： 1. 早期模型： Word2Vec (Skip-gram与CBOW的原理、负采样与窗口设置)。 2. 全局统计模型： GloVe（利用矩阵分解和全局共现信息）。 3. 上下文依赖的动态表示： 深入剖析ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过预训练的LSTM捕获词语在不同上下文中的语义差异。 第三章：基础神经网络架构回顾与序列处理 简要回顾了前馈网络（FNN）在NLP中的初步应用，并重点讲解了处理序列数据的核心工具： 1. 循环神经网络（RNNs）： 结构、梯度消失/爆炸问题。 2. 长短期记忆网络（LSTMs）与门控循环单元（GRUs）： 详细解析遗忘门、输入门、输出门的工作机制，以及它们如何有效捕获长期依赖关系。 3. 双向RNNs（Bi-RNNs）： 如何通过前后文信息增强表示能力。 --- 第二部分：注意力机制与Transformer的革命（核心突破） 第四章：注意力机制的诞生与核心思想 注意力机制是现代NLP的基石。本章深入探讨了注意力机制的数学原理： 1. 软注意力（Soft Attention）机制： 如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），以及如何生成上下文向量。 2. 自注意力（Self-Attention）机制： 解释了Transformer模型中自注意力的核心地位，即模型如何衡量输入序列中不同部分之间的相互依赖性。 3. 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释了如何通过并行计算不同的“注意力子空间”来捕获更丰富的关系信息。 第五章：Transformer架构的全面解析 Transformer模型完全摒弃了RNN结构，完全依赖自注意力机制。本章进行结构化拆解： 1. 位置编码（Positional Encoding）： 解释了为何需要注入位置信息，以及正弦/余弦编码的具体实现。 2. 编码器（Encoder）堆栈： 层归一化、残差连接、前馈子层的细节。 3. 解码器（Decoder）堆栈： 掩码自注意力（Masked Self-Attention）在序列生成中的作用，以及编码器-解码器注意力层的连接方式。 第六章：面向特定任务的序列模型构建 本章将前两部分的知识应用于具体的NLP任务： 1. 序列标注任务： 使用Bi-LSTM-CRF模型解决命名实体识别（NER）和词性标注（POS Tagging）。 2. 序列到序列（Seq2Seq）任务： 基于Encoder-Decoder架构（使用RNN或Transformer）实现机器翻译（Machine Translation）的流程设计与损失函数优化。 --- 第三部分：预训练语言模型与大型语言模型的深度探索（前沿应用） 第七章：预训练模型的范式转换：从单向到双向 本章聚焦于预训练模型的兴起，它们极大地提升了NLP任务的性能上限。 1. 单向模型： 介绍OpenAI GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的自回归（Autoregressive）训练目标。 2. 双向模型： 详细解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练机制，特别是掩码语言模型（MLM） 和下一句预测（NSP） 任务。 3. 模型微调（Fine-tuning）： 讲解如何针对下游任务（如文本分类、问答）对预训练模型进行高效的参数调整。 第八章：上下文感知的进阶模型与效率优化 探索BERT之后的关键改进和效率优化技术： 1. 改进的预训练目标： RoBERTa对NSP的移除、ELECTRA（Replaced Token Detection）的训练效率优势。 2. 结构变体： 介绍跨语言模型（XLM）、稀疏注意力机制（如Longformer）如何处理超长文本依赖问题。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 如何训练出更小、更快的小型模型（如DistilBERT），实现模型轻量化。 第九章：大型语言模型（LLMs）的涌现能力与指令遵循 本章深入探讨当前NLP研究热点——LLMs的原理和挑战： 1. 规模效应与涌现能力（Emergent Abilities）： 分析模型规模（参数量和数据量）与模型性能之间非线性关系。 2. 指令微调（Instruction Tuning）： 讲解InstructGPT和LLaMA系列如何通过指令数据集进行对齐，实现更好的遵循人类意图的能力。 3. 提示工程（Prompt Engineering）： 探讨零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的技术，以及思维链（CoT, Chain-of-Thought）提示在复杂推理任务中的应用。 --- 第四部分：前沿专题与实践挑战（实战与未来） 第十章：文本生成与评估 文本生成是NLP中难度极高的任务之一。本章涵盖： 1. 解码策略： 贪婪搜索、束搜索（Beam Search）的原理与局限性。 2. 随机采样方法： Top-K, Nucleus Sampling (Top-P) 对生成文本多样性和流畅性的控制。 3. 生成质量评估： 传统指标（BLEU, ROUGE, METEOR）的介绍与深度学习驱动的评估指标（如BERTScore）的比较分析。 第十一章：跨模态与多语言NLP的融合 探讨NLP与其他技术领域的结合： 1. 视觉-语言任务： 图像字幕生成（Image Captioning）中的跨模态注意力。 2. 多语言模型： mBERT和XLM-R如何实现跨语言迁移学习。 第十二章：模型部署、安全与伦理 从研究走向工程的实际考量： 1. 高性能推理： 模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）在降低延迟和内存占用的应用。 2. NLP模型的偏见与公平性： 如何识别和缓解预训练数据中固有的社会偏见。 3. 对抗性攻击与鲁棒性： 针对NLP模型的恶意输入攻击及防御策略。 --- 适用读者 本书面向具有一定Python编程基础和微积分、线性代数知识的读者。尤其适合计算机科学、人工智能、语言学、数据科学等专业的研究生、高年级本科生，以及希望从传统NLP转向深度学习前沿研究和应用的软件工程师及研究人员。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和评估基于最新深度学习技术的复杂NLP系统。

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我最近沉迷于一种新型的硬科幻小说，市面上这类题材的作品很多，但大多都停留在“太空歌剧”的层面，缺乏对物理学和工程学的严谨探讨。恰好朋友推荐了这本专注于星际旅行动力学的著作，我带着试一试的心态翻开了它，结果直接被其构建的逻辑世界观所震撼。作者似乎是位理论物理学方面的专家，他对曲率引擎的运作原理、时间膨胀效应在超光速航行中的实际应用，甚至是暗物质作为能源载体的可能性，都进行了深入浅出的阐述。书中的公式和模型虽然专业，但每一项推导后面都有对应的实际场景模拟，比如如何在极端引力场下保持飞船的结构完整性，或者如何在跨越数千光年后进行精确的导航校正。最精彩的部分是关于“信息熵与宇宙边界”的探讨，它将哲学思辨与前沿物理学紧密结合，让人在为书中描绘的宏大宇宙图景感到敬畏的同时，也对人类自身的认知局限性产生了深刻的反思。这本书的专业性和想象力的结合度达到了一个近乎完美的平衡点，它不是简单的故事书，更像是一份未来科技的蓝图，让我对手头的科幻作品有了更清晰的审美标准。

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这本关于古代文学名著的导读简直是为我这种半路出家的爱好者量身定做的！我一直对《红楼梦》那种云山雾罩的历史背景和错综复杂的人物关系感到头疼，市面上很多解读要么过于学术化，引经据典让人望而却步，要么又流于表面，讲不出什么新意。然而，这本书的作者显然深谙如何将深奥的知识用最平易近人的方式呈现出来。他没有直接堆砌曹雪芹的原文，而是巧妙地穿插了当时的社会风貌、礼仪规范，甚至连服饰和饮食的细节都考究得一丝不苟。读起来，仿佛真的能闻到大观园里的花香，感受到林黛玉的孤傲和薛宝钗的圆融。尤其让我惊喜的是，作者对贾府衰败的经济分析，结合了清朝的赋税制度，让故事的悲剧性不再仅仅是风花雪月，而是有了坚实的社会基础支撑。我之前看书时总觉得有些情节很突兀，现在明白了，那都是时代背景下的必然走向。这本书的深度和广度，让我对四大名著的理解提升了一个全新的维度，绝不仅仅是讲述了一个家族的兴衰史，更是一部活生生的中国封建社会末期的百科全书。对于任何想真正“读懂”古典文学的人来说，这绝对是案头必备的良品。

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说实话，我这个人对手工皮具制作一直心怀向往，但苦于找不到一本能真正手把手教入门的书。网上的视频教程零散且缺乏系统性，学完一个作品，下一个完全不知道该从何入手。这次入手的是这本关于皮革工艺基础的教材，拿到手的那一刻我就知道选对了。这本书的排版简直是教科书级别的典范：清晰的步骤图、精确到毫米的尺寸标记、工具的种类介绍和购买渠道建议，面面俱到。它没有一上来就展示那些华丽的钱包或包袋，而是从最基础的“皮料识别与裁剪”、“手缝针法的力度控制”、“边油的打磨技巧”这些最容易被初学者忽略的环节入手。作者强调的“耐心和精度”，贯穿了全书的始终。我按照书中的指示，第一次成功地完成了一个没有任何歪斜的钥匙扣，那种成就感是无可替代的。更重要的是，书中关于“工具维护”和“皮料保养”的章节，体现了作者对这个行业的尊重，教会你如何让作品长久地陪伴你，而不是做一次性的消耗品。对于想把爱好变成一门手艺的人来说，这本书的价值远超其定价。

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我一直以为儿童早期教育无非就是教认字、数数，培养一些良好的习惯而已，直到我接触了这本关于“构建儿童认知弹性”的教育学理论读物。这本书的视角非常独特，它聚焦于3到6岁这个关键期，强调的重点不是“教什么”，而是“如何思考”。作者引用了大量的神经科学研究成果，解释了为什么在孩子犯错时，家长的反应方式会对他们大脑中“解决问题”的通路产生持久的影响。书中详细阐述了“成长型思维”（Growth Mindset）在日常游戏中的具体落地方式，比如，如何将“你真棒”替换成“我看到你在这上面付出了很多努力”，以及如何设计开放式的提问来鼓励孩子自我探索，而不是直接给出答案。这本书的实践性极强，提供了数百个基于真实家庭环境设计的“认知游戏”，这些游戏看起来简单，但背后都蕴含着深刻的教育原理。它彻底改变了我对“优秀”的定义，让我意识到，真正的早期教育是为孩子未来的不确定性建立一套强大的、可塑的思维工具箱，而不是提前填充知识的容器。读完这本书，我对待孩子日常的每一个互动都变得更加审慎和有目的性了。

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我对音乐史的了解一直停留在“贝多芬很伟大”、“莫扎特很天才”这种非常表层的认知上，对古典音乐的结构和发展脉络知之甚少，总觉得那些复杂的交响乐和奏鸣曲听起来都差不多。直到我遇到了这本专门剖析19世纪浪漫主义音乐流派的专著。作者的叙事手法极其生动，她没有采用枯燥的年代划分，而是以“情感的爆发与内敛”为主线，将肖邦的忧郁、李斯特的狂放以及瓦格纳的宏大史诗感，通过对具体作品的细致乐理分析串联起来。她会用非常形象的比喻来解释复杂的和声进行，比如将某个转调比作“主人公在关键时刻做出了一个意想不到的决定”。通过对乐谱中特定主题（Motif）的追踪，我第一次明白了为什么同一段旋律在不同的乐章中会带有完全不同的情绪色彩。这本书的厉害之处在于，它提升了我的“聆听”能力，我现在再去听那些老唱片，耳朵里不再是噪音的堆叠，而是能听出作曲家如何在短短几分钟内构建出一个完整的戏剧冲突和情感释放过程。它成功地架起了一座理论与审美之间的桥梁，让浪漫主义的火焰真正点燃了我的兴趣。

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