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出版者:Prentice Hall

作者:Friend, Marilyn/ Bursuck, William D.

出品人:

页数:562

译者:

出版时间:

价格:95

装帧:Pap

isbn号码:9780321317742

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• 特殊教育
• 融合教育
• 特殊需求学生
• 包容性教育
• 教学策略
• 课堂管理
• 个别化教育计划
• IEP
• 学习障碍
• 行为障碍

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿进展的专业技术书籍的简介。 --- 深度学习驱动的自然语言处理：理论、模型与前沿应用 书籍主题： 本书全面深入地探讨了当前人工智能领域最热门、发展最迅速的分支之一——基于深度学习的自然语言处理（NLP）的理论基础、核心算法、主流模型架构及其在复杂现实场景中的前沿应用。 目标读者： 计算机科学、人工智能、数据科学领域的专业研究人员、资深工程师、博士及硕士研究生，以及希望全面掌握现代NLP技术栈的软件架构师和技术经理。 本书核心价值与结构概览： 本书旨在构建一个从基础数学原理到最尖端Transformer架构的无缝知识体系。我们摒弃了对基础编程或线性代数知识的预设要求，而是将这些必要知识点以“应用驱动”的方式融入到模型解释之中，确保读者能够真正理解“为什么”某些技术有效，而非仅仅停留在“如何使用”的层面。全书内容组织为五大部分，共十八章。 第一部分：NLP的深度学习基础与表示范式（Foundations and Representations） 本部分为后续复杂模型打下坚实的理论基础，重点关注文本如何被机器有效地编码和理解。 第一章：从统计到神经：范式迁移 回顾了传统NLP（N-gram、HMM、CRF）的局限性，详细阐述了深度学习如何通过分布式表征（Distributed Representations）克服稀疏性和维度灾难。重点剖析了词嵌入（Word Embeddings）的演进，包括Word2Vec（CBOW与Skip-gram的数学推导）、GloVe的矩阵分解视角，以及FastText的子词信息捕获机制。 第二章：循环网络及其局限性（RNN Architectures） 系统性地介绍了循环神经网络（RNN）的结构，包括BPTT（Backpropagation Through Time）算法的计算流程和梯度消失/爆炸问题的直观解释。随后，深入解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作以管理信息流。本章也探讨了为什么标准RNN难以捕捉长距离依赖。 第三章：上下文敏感的词向量与序列建模挑战 本章讨论了静态词向量的本质缺陷——无法处理一词多义（Polysemy）。介绍了早期的上下文敏感模型，例如ELMo，重点分析了其基于双向LSTM的特征融合策略，为理解后续的注意力机制奠定了基础。 第二部分：注意力机制与Transformer的革命（The Attention Revolution） 这是全书的核心部分，全面揭示了现代NLP的基石——注意力机制和Transformer架构的精髓。 第四章：注意力机制的数学构建与直觉 详细阐述了注意力机制（Attention Mechanism）的设计思想，包括Query, Key, Value（QKV）的线性变换过程。重点解析了缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算细节，以及“自注意力”（Self-Attention）如何允许模型在同一序列内部建立依赖关系。 第五章：Transformer架构的完整解构 本书用数个章节的篇幅，对原始Transformer模型（Vaswani et al., 2017）进行了最细致的剖析。包括：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势、位置编码（Positional Encoding）的必要性与不同实现方式（绝对/相对位置编码），以及前馈网络（FFN）的作用。 第六章：高效与并行化：并行化训练策略 讨论了Transformer结构如何实现高度并行化，以及这如何改变了大规模预训练的工程实现。本章还涉及了模型训练过程中的优化器选择（如AdamW）、学习率调度策略（如Warmup和Decay）对模型收敛性的影响。 第三部分：大规模预训练模型的范式（The Era of Pre-trained Language Models） 本部分聚焦于如何利用海量无标签数据训练出具有强大泛化能力的通用语言模型。 第七章：BERT家族：基于Masked Language Modeling（MLM）的编码器模型 深度解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练任务：MLM和下一句预测（NSP）。详细介绍了BERT的结构变体，如RoBERTa（优化MLM策略）、ALBERT（参数共享）和ELECTRA（Replaced Token Detection）。 第八章：自回归模型与生成式预训练（GPT系列） 聚焦于自回归（Autoregressive）架构，即GPT系列模型。解析了单向注意力掩码（Causal Masking）的实现，以及GPT-3等大型模型如何通过在更大规模数据上进行仅MLM或仅自回归训练，展现出强大的上下文学习（In-Context Learning）能力。 第九章：序列到序列模型（Seq2Seq）的复兴：T5与BART 讨论了如何统一编码器-解码器架构。T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何将所有NLP任务统一为文本到文本的格式，以及BART在去噪自编码器视角下的优势，特别是在文本摘要和生成任务中的表现。 第四部分：前沿模型优化与效率提升（Advanced Optimization and Efficiency） 随着模型规模的爆炸式增长，模型的高效训练、部署和推理成为核心挑战。 第十章：知识蒸馏与模型压缩技术 详细介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理，包括教师模型与学生模型之间的对齐目标（如Logit匹配、特征匹配）。探讨了模型剪枝（Pruning，结构化与非结构化）和量化（Quantization，Post-Training Quantization与Quantization-Aware Training）在保持精度前提下的模型瘦身技术。 第十一章：参数高效微调（PEFT）方法 针对全参数微调成本过高的问题，本书重点介绍最新的参数高效微调技术。深入讲解Adapter Tuning、Prefix-Tuning和LoRA (Low-Rank Adaptation) 的数学原理、实现细节及其在不同下游任务上的性能对比。 第十二章：推理加速与硬件协同 讨论模型部署中的延迟优化。包括图优化编译器（如TorchDynam, ONNX Runtime）的工作原理，以及如何利用KV Cache技术优化Transformer解码过程的内存和计算效率。 第五部分：复杂NLP任务的前沿应用（Frontier Applications） 本部分将理论与实践相结合，探讨深度学习模型在实际复杂任务中的高级应用。 第十三章：跨模态与多语言NLP 探讨如何将文本与其他模态（如图像、语音）结合。详细解析CLIP和ALIGN等模型如何通过对比学习（Contrastive Learning）实现跨模态对齐。同时，介绍多语言预训练模型（如XLM-R）如何通过共享词汇表和结构实现零样本跨语言迁移。 第十四章：大模型与推理（Reasoning）能力 关注LLMs在复杂逻辑推理任务中的表现。深入分析思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的原理，以及自洽性（Self-Consistency）等解码策略如何提升模型在数学和常识推理任务上的准确性。 第十五章：信息抽取与知识图谱构建 关注命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）的最新进展，特别是如何利用图神经网络（GNN）与Transformer的结合来更好地建模实体间的复杂关系。 第十六章：可信赖的NLP：偏见、公平性与可解释性 这是技术伦理的必要讨论。分析模型中潜在的社会偏见（如性别、种族偏见）的来源，介绍评估工具（如Bias Benchmark），并探讨局部可解释性方法（如Attention Head的分析、LIME/SHAP在文本任务中的应用）。 第十七章：高效的检索增强生成（RAG）系统 讨论如何通过外部知识库增强生成模型的可靠性和准确性。详细介绍密集检索器（Dense Retriever，如DPR）的构建，以及如何将检索结果有效地注入到生成模型的解码过程中，以解决幻觉问题。 第十八章：面向未来的展望与开放性问题 总结当前NLP研究的瓶颈，包括对世界知识的深层理解、持续学习能力、以及在资源受限场景下的部署挑战。展望下一代模型架构的可能方向。 本书特色： 1. 理论深度与工程实践的平衡： 每一个核心模型（如Transformer、BERT）都提供了详细的数学推导和可复现的代码示例（伪代码或Python片段）。 2. 聚焦最新进展： 超过30%的内容集中于近三年的前沿研究（PEFT、RAG、CoT），确保内容的时效性。 3. 强调“为什么”： 不仅介绍技术，更着重分析现有架构解决的核心问题、设计背后的动机以及它们各自的权衡取舍。 本书旨在为读者提供一套完整、深入且面向未来的现代自然语言处理技术蓝图。

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我最近一口气读完了一本关于青少年心理发展的书籍，名叫《青春的迷宫：理解与引导》。这本书以一种极其贴近年轻人视角的方式，描绘了青春期特有的情感波动、身份认同探索以及人际关系的复杂性。作者并没有采用居高临下的说教口吻，而是通过生动的故事、真实的案例分析，以及与青少年访谈的片段，展现了他们内心深处的挣扎与渴望。我尤其被书中关于“同辈压力”的部分所打动，作者深入浅出地分析了青少年为何如此在意朋友的看法，以及如何在群体中建立自信和找到归属感。书中还提供了许多实用的方法，帮助青少年学会有效的情绪管理，例如如何识别自己的负面情绪，并找到健康的宣泄途径，而不是沉溺于网络游戏或逃避现实。对于家长和教育者来说，本书更是一本宝贵的指南，它清晰地指出了在青春期应该避免的误区，并提供了积极的沟通策略，强调倾听、理解和支持的重要性。它提醒我们，青少年并非“叛逆”，而是正在经历一个不可或缺的成长阶段，需要的是耐心、引导和信任。这本书不仅仅是关于理论，更是一种情感的共鸣和实践的启示，让我对这一敏感而关键的时期有了全新的认识。

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最近翻阅了一本名为《全球化背景下的跨文化交流与适应》的书，这本书给我带来了许多深刻的思考。它并没有停留于泛泛的理论描述，而是通过一系列精心挑选的案例，深入剖析了在全球化日益加深的今天，个体在面对不同文化背景的人时，如何才能有效地进行沟通、理解彼此的差异，并成功地融入新的环境。作者以一种非常接地气的方式，探讨了文化冲击的各个阶段，从最初的新鲜感到随后的困惑、焦虑，再到最终的适应与融合，为读者提供了一个清晰的心理发展路径。书中对非语言沟通的分析尤为精彩，它揭示了肢体语言、眼神交流、空间距离等看似微不足道的细节，在跨文化交流中可能扮演的至关重要的角色，以及可能引发的误解。此外，本书还提供了一系列实用的跨文化交际策略，例如如何进行有效的倾听、如何提问以避免冒犯、如何理解和尊重不同的价值观和行为规范。我尤其被书中关于“文化智商”（CQ）的概念所吸引，并学习到了一些提升CQ的方法，这对于我们在多元化的社会中建立良好的人际关系，开展成功的国际合作具有极大的帮助。总而言之，这本书是一次关于理解、尊重与适应的精彩探索，为想要在这个互联互通的世界中游刃有余的每个人，提供了一份不可多得的宝贵财富。

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我最近读到一本关于“儿童绘本的艺术与教育价值”的著作，这本书彻底颠覆了我过去对绘本的浅层认知。作者以一种充满激情和学识的笔调，深入挖掘了绘本作为一种独特的艺术形式，在儿童早期教育中扮演的不可替代的角色。本书不仅详细分析了绘本在视觉叙事、色彩运用、文字韵律等方面如何吸引和启发儿童，更重要的是，它阐释了绘本如何成为儿童认识世界、理解情感、培养同理心的重要媒介。书中大量引用了不同国家、不同风格的经典绘本，并对其背后的文化意涵、教育理念进行了深刻的解读，让我看到了一个前所未有的绘本世界。我特别欣赏书中关于“图文互文性”的论述，揭示了画面与文字之间如何相互作用，共同构建出丰富的意义层次，引导儿童进行更深层次的思考。此外，作者还提供了许多关于如何引导孩子欣赏绘本、如何与孩子进行亲子阅读的实用建议，强调了阅读过程中的互动性和情感交流的重要性。对于家长、教师，甚至是未来的绘本创作者而言，这本书都是一本充满智慧和启发的宝藏，它让我重新认识了“阅读”的真正意义，以及绘本那跨越时空、触及心灵的独特力量。

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我最近拜读了一本名为《包容性教育：理论与实践》的著作，这真是一次令人大开眼界的旅程。本书深入剖析了当前教育体系如何更好地接纳和支持所有学生，无论他们的背景、能力或学习方式如何。作者并没有简单地罗列方法，而是从深层的哲学和伦理维度出发，探讨了“包容”的真正含义，它不仅仅是物理上的融合，更是一种价值观的转变，一种对每个孩子独特性的尊重和肯定。书中引用了大量最新的研究成果，将理论与实践紧密结合，为教育工作者提供了切实可行的策略。我特别欣赏作者在讨论差异化教学时，是如何强调教师需要具备高度的灵活性和创造性，去设计能够满足不同学习需求的任务和评估方式。例如，书中详细阐述了通用学习设计（UDL）的原则，并提供了丰富的案例，说明如何通过提供多种表征方式、多种行动和表达方式以及多种参与方式，来打破学习的障碍。此外，书中还探讨了如何构建一个支持性的学校文化，鼓励合作、同理心和互助，这对于培养具有社会责任感的未来公民至关重要。整本书行文流畅，逻辑清晰，虽然内容丰富，但并不显得晦涩难懂，反而让人读来倍感启发，充满了积极的力量。

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我最近有幸阅读了一本关于“STEAM教育：跨学科融合的创新实践”的书籍，这本书可以说是为我打开了一扇通往未来教育的大门。作者以一种宏观的视野，系统地阐述了STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育理念的核心价值，以及它如何颠覆传统的学科界限，培养学生综合性的解决问题的能力。书中详实的案例研究，从幼儿园的创意编程活动，到高中生的机器人设计挑战，都生动地展示了STEAM教育是如何将抽象的理论知识转化为实际的应用，激发学生的学习兴趣和内在驱动力。我特别欣赏书中关于“项目式学习”（PBL）的深入探讨，它不仅仅是一种教学方法，更是一种学习哲学，强调让学生在解决真实世界问题的过程中，自主探究、协作学习、反思总结。书中的图文并茂，大量使用了色彩鲜艳的插图和清晰的流程图，使得复杂的设计理念和教学流程变得一目了然。同时，作者也关注到了STEAM教育在实施过程中可能遇到的挑战，例如教师的专业发展、资源的整合以及评估体系的改革，并提出了富有建设性的解决方案。这本书不仅适合一线教师，也对教育政策制定者、课程开发者以及关心孩子未来发展的家长都具有极高的参考价值，它让我深刻体会到，未来的教育不再是知识的灌输，而是能力的培养，是思维的启迪。

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