具体描述
《数字时代图书馆学情报学青年论丛•电子商务推荐系统与智能谈判技术》根据电子商务的新发展，探讨了在B2C电子商务模式下，如何为消费者的网上购物和与商家的谈判两种类型的决策活动提供相应的决策支持。全书可分为两大部分。第一部分是电子商务推荐系统，主要介绍推荐系统的关键技术和应用，包括电子商务推荐相关技术介绍，Web挖掘的推荐系统，专家知识决策的推荐系统，协同过滤推荐算法等。第二部分是智能谈判，主要介绍智能谈判相关技术，包括智能谈判的基本原理，谈判策略和谈判协议研究，以及智能谈判系统的安全设计。《数字时代图书馆学情报学青年论丛•电子商务推荐系统与智能谈判技术》反映了电子商务智能领域最新的科研成果，论述强调系统性、前瞻性，内容丰富，图书并茂，具有较高的学术价值。
深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从基础理论到实践案例 图书简介 本书旨在全面深入地探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展与核心应用。我们聚焦于如何利用神经网络模型，特别是Transformer架构及其变体，解决当前NLP领域面临的复杂挑战，并提供详尽的理论基础、算法解析以及丰富的实战案例。全书内容组织严谨，逻辑清晰，力求为研究人员、工程师以及高年级学生提供一本既具学术深度又富含工程实践价值的参考指南。 第一部分：深度学习基础与文本表示 本书首先建立起读者对现代深度学习范式的坚实理解，重点在于其在处理序列数据，尤其是文本数据方面的独特优势。 第一章：深度学习基础回顾与NLP的挑战 本章将简要回顾神经网络的基本结构（前馈网络、卷积网络），并着重阐述为何传统的统计模型（如隐马尔赫夫模型、条件随机场）在处理长距离依赖和语义理解方面存在局限性。随后，我们将深入剖析文本数据在计算机处理中的核心难点，包括词义的歧义性、上下文依赖的复杂性以及大规模语料库的管理。 第二章：词嵌入的演进：从统计到分布式表示 本章详细阐述了词向量（Word Embeddings）从早期的基于共现矩阵的方法（如LSA）到基于神经网络的分布式表示模型的转变。我们将详尽分析Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的数学原理和优化技巧，并对比GloVe模型的全局矩阵分解方法。重点讨论如何通过这些低维、稠密的向量有效地捕捉词汇间的语义和句法关系。 第三章：上下文感知的词表示：ELMo与预训练的兴起 本章将视角转向更先进的上下文敏感表示方法。我们详细解析ELMo（Embeddings from Language Models）如何利用双向LSTM建模深层上下文信息。通过对预训练范式的引入，强调“预训练-微调”范式对NLP任务性能的革命性提升。本章将提供实现和评估这些上下文嵌入的实践步骤。 第二部分：Transformer架构与大规模语言模型 Transformer架构是当前NLP领域的核心驱动力。本部分将以极大的篇幅，系统地解析这一架构的内部机制，并探讨基于此架构构建的各类预训练模型。 第四章：自注意力机制的精妙：Transformer的核心 本章是理解现代NLP模型的关键。我们将深入剖析自注意力（Self-Attention）机制的数学定义，特别是缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算流程。详细解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息。同时，我们将剖析Transformer编码器和解码器的具体结构，包括残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的作用。 第五章：预训练模型的基石：BERT家族的深度解析 本章聚焦于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其重要的衍生模型，如RoBERTa、ALBERT和ELECTRA。我们将详细阐述BERT的两个关键预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），并分析它们对模型理解双向上下文的贡献。同时，探讨在不同下游任务（如问答、序列标注）中对BERT进行微调的最佳策略。 第六章：序列生成模型的革命：GPT系列与自回归建模 本章对比了编码器结构（如BERT）与仅解码器结构（如GPT系列）的差异。重点讲解自回归模型（Autoregressive Models）的训练目标和推理机制。我们将分析GPT-2和GPT-3中体现的“上下文学习”（In-Context Learning）能力，探讨模型规模、数据质量和训练效率之间的权衡，并讨论在资源受限情况下如何有效地应用大型生成模型。 第三部分：前沿NLP任务与应用实践 在掌握了核心模型和技术后，本部分将展示如何将这些技术应用于具体的、具有挑战性的NLP任务中，并讨论当前研究的热点领域。 第七章：复杂信息抽取与知识图谱构建 本章探讨如何利用深度学习模型进行结构化信息抽取。我们将涵盖命名实体识别（NER）、关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）的先进方法。重点讨论如何结合图神经网络（GNNs）来增强对复杂、非线性关系的建模能力，从而更有效地构建和维护知识图谱。 第八章：机器阅读理解与开放域问答系统 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）是检验模型理解能力的重要标准。本章将分类介绍MRC任务（抽取式、生成式、多项选择式），并详细解析基于BERT等模型的抽取式问答系统的实现细节，包括答案区间的概率计算和边界预测。对于开放域问答，我们将讨论如何结合信息检索技术（Retrieval-Augmented Generation, RAG）来应对知识的广度和时效性挑战。 第九章：面向多模态的自然语言理解 随着AI技术的发展，文本与图像、视频的融合成为必然趋势。本章探讨多模态学习在NLP中的应用，例如图像字幕生成（Image Captioning）和视觉问答（Visual Question Answering, VQA）。我们将解析如何设计统一的编码空间，使文本编码器和视觉编码器能够有效地交互和融合信息，实现跨模态的语义对齐。 第十章：模型可解释性、公平性与伦理考量 作为深度学习在实际应用中的重要保障，本章关注模型的可信赖性。我们将介绍用于解释Transformer模型决策过程的技术，如注意力权重可视化、梯度分析（如Integrated Gradients）和局部可解释模型无关解释（LIME）在文本分类中的应用。此外，本书还将严肃讨论预训练模型中存在的偏见（Bias）及其在实际部署中可能导致的社会伦理问题，并探讨去偏处理的最新研究成果。 本书的最终目标是培养读者不仅能熟练运用现有的深度学习NLP工具，更能理解其背后的数学原理和设计哲学，从而有能力针对特定的业务需求，设计和优化下一代智能文本处理系统。全书穿插大量的Python代码示例和PyTorch/TensorFlow的实现细节，确保理论与实践的无缝衔接。
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没去了解一下作者，不过感觉应该是高校里的，传统、古板、理论，没什么看的欲望……
评分其实我看不懂~~
评分没去了解一下作者，不过感觉应该是高校里的，传统、古板、理论，没什么看的欲望……
评分其实我看不懂~~
评分没去了解一下作者，不过感觉应该是高校里的，传统、古板、理论，没什么看的欲望……
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