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出版者:

作者:柴彭颐 编

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2009-10

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787300112954

丛书系列:

图书标签:

• 项目
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好的，这是一本关于“深度学习与自然语言处理”的图书简介，完全不涉及“项目管理”的内容，力求详实且专业： --- 深度学习与自然语言处理：从理论基石到前沿应用 图书概述 本书深入浅出地剖析了深度学习（Deep Learning）如何彻底革新自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的全景图。我们不再将NLP视为简单的规则匹配或统计模型，而是聚焦于如何利用多层非线性变换，使机器能够真正“理解”人类语言的复杂性、语境依赖性和深层语义。本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学以及数据科学领域的从业者和研究人员提供一套从基础理论到尖端模型的完整知识体系和实践指南。 全书结构清晰，从经典的语言学基础和机器学习视角切入，逐步过渡到现代的神经网络架构，并最终聚焦于当前NLP领域最炙手可热的Transformer模型及其衍生应用。 --- 第一部分：语言学的基石与机器学习的回归 本部分为读者打下坚实的理论基础，回顾NLP的演变历程，确保读者理解深度学习技术并非凭空出现，而是站在了前人肩膀之上。 第一章：NLP的认知挑战与历史回顾 1. 语言的本质与机器的困境： 歧义性（词义、句法、语篇）、语境依赖性、常识知识的缺失。 2. 经典方法的回顾： 基于规则的系统、统计语言模型（N-gram）的局限性分析。 3. 从特征工程到特征学习的范式转移： 为什么需要深度学习来自动提取高维度的语言特征。 第二章：词嵌入的革命：语言的几何表征 1. 词向量的核心思想： 分布式假说——“一个词的意义在于其上下文”。 2. 经典词嵌入技术详解： Word2Vec (CBOW与Skip-gram模型的数学推导)、负采样（Negative Sampling）与层级Softmax的优化策略。 3. 上下文感知词表示的引入： ELMo模型的双向LSTM结构，及其对解决词汇多义性的初步尝试。 4. 词向量的评估与可视化： 词类、语义类比任务的几何验证。 --- 第二部分：构建语言理解的核心：循环与序列模型 在词嵌入的基础上，本部分详细介绍如何利用序列模型处理语言的时间和顺序依赖性。 第三章：循环神经网络（RNN）的深入剖析 1. RNN的基本结构与时间步展开： 前向传播与反向传播（BPTT）的机制。 2. 梯度消失与梯度爆炸问题的解析： 为什么标准RNN难以捕捉长距离依赖。 3. 长短期记忆网络（LSTM）的精细结构： 遗忘门、输入门、输出门和细胞状态的数学作用，以及它们如何实现信息的选择性记忆与遗忘。 4. 门控循环单元（GRU）： 简化结构与性能对比。 第四章：基于序列到序列（Seq2Seq）的模型架构 1. 编码器-解码器的基本框架： 机器翻译的输入输出表示。 2. 固定维度上下文向量的瓶颈： 为什么长句子在信息压缩时会丢失关键信息。 3. 注意力机制（Attention Mechanism）的诞生： 如何在解码的每一步动态地聚焦于输入序列的关键部分。 加性注意力（Bahdanau Attention）与乘性注意力（Luong Attention）的对比。 4. Seq2Seq模型的应用拓展： 文本摘要、对话系统中的初步应用。 --- 第三部分：深度学习的巅峰：Transformer架构与预训练范式 本部分是全书的核心，全面聚焦于自注意力机制驱动的Transformer及其对整个NLP生态的重塑。 第五章：自注意力机制的数学本质 1. Query, Key, Value (QKV) 的作用机制： 向量投影、缩放点积计算。 2. 多头注意力（Multi-Head Attention）： 为什么需要并行计算多个注意力“视角”，以及如何融合这些信息。 3. Transformer中的位置编码： 如何在无循环结构中引入序列顺序信息（正弦/余弦编码）。 4. Transformer的完整堆叠结构： 前馈网络、残差连接与层归一化（Layer Normalization）的作用。 第六章：预训练语言模型（PLM）的崛起 1. 单向到双向的突破： BERT模型的Masked Language Model (MLM) 与 Next Sentence Prediction (NSP) 训练目标。 2. 模型与数据的规模化： 从BERT、RoBERTa到T5模型的架构演进。 3. 下游任务的微调（Fine-tuning）策略： 针对分类、问答、序列标注任务的适配。 4. 生成式模型的先驱： GPT系列模型的自回归特性与大规模文本生成能力。 第七章：大语言模型（LLM）的新范式：上下文学习与涌现能力 1. 指令遵循与提示工程（Prompt Engineering）： 零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的机制。 2. 思维链（Chain-of-Thought, CoT）： 通过引导中间推理步骤提升复杂推理任务的准确性。 3. 模型对齐与安全性： 人类反馈强化学习（RLHF）在提升模型“有用性”与“无害性”中的关键作用。 4. 高效推理与模型量化： 降低LLM部署成本的技术探讨。 --- 第四部分：前沿应用与实战案例 本部分将理论知识应用于实际场景，展示现代NLP系统的构建流程。 第八章：高级语义理解与知识抽取 1. 命名实体识别（NER）与槽位填充： 结合BERT进行序列标注的最佳实践。 2. 关系抽取与事件抽取： 如何从非结构化文本中构建知识图谱。 3. 文本蕴含识别（NLI）： 判别语句间的逻辑关系（蕴含、矛盾、中立）。 第九章：复杂对话系统与信息检索 1. 检索式对话系统的架构： 向量数据库与语义匹配。 2. 生成式对话模型的高级控制： 约束解码与可控文本生成。 3. 基于Transformer的文档级问答系统： 跨文档信息聚合与长文本处理策略。 第十章：多模态融合的初步探索 1. 视觉语言模型（VLM）简介： CLIP与BLIP的核心思想。 2. 文本与图像的联合嵌入空间： 如何实现跨模态的检索与生成。 --- 本书特色 代码与实现并重： 每一核心算法均配有基于主流深度学习框架（如PyTorch）的伪代码或核心实现片段，便于读者验证和复现。 严谨的数学推导： 避免对复杂公式的简单罗列，重点阐述其背后的直觉和优化目的。 面向未来的视角： 紧跟学术前沿，确保内容覆盖了当前工业界和研究界最活跃的领域，特别是LLM的最新进展。 目标读者： 具有一定Python编程基础和线性代数、微积分背景的本科高年级学生、研究生、资深软件工程师、以及希望从传统机器学习转向深度学习驱动的NLP研究人员。 ---

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