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出版者:

作者:Pianta, Robert C./ La Paro, Karen M., Ph.D./ Hamre, Bridget K., Ph.D.

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:

价格:386.00 元

装帧:

isbn号码:9781557669414

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介。 --- 图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 摘要 本书全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域最前沿的研究方向与技术实践。随着计算能力的飞跃和海量数据的积累，以Transformer架构为代表的深度学习模型彻底革新了机器理解和生成人类语言的方式。本书不仅系统梳理了从循环神经网络（RNN）到当前主流的预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的发展脉络，更着重于解析这些模型在复杂任务中的最新突破与工程化部署的挑战与策略。内容覆盖了从基础的词嵌入到复杂的跨语言、多模态任务处理，旨在为NLP研究人员、高级工程师以及相关领域的从业者提供一份兼具理论深度与实践指导的前沿参考手册。 --- 第一部分：深度学习基础与NLP的范式迁移 第一章：从统计到神经：NLP的演进路径 本章首先回顾了符号主义和统计学习方法在NLP历史中的作用，并清晰界定了深度学习范式带来的根本转变——从特征工程驱动转向端到端学习。我们将详细分析神经网络在序列数据处理上的优势，特别是如何通过层次化表示来捕捉语言的复杂结构。 第二章：核心网络架构的深入剖析 重点解析支撑现代NLP的几大关键网络结构。这包括循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列依赖问题上的局限性。随后，详细展开注意力机制（Attention Mechanism）的设计原理，阐释它如何成为模型聚焦关键信息的关键技术。本章的理论深度将确保读者扎实理解后续模型的基础。 第三章：Transformer架构：里程碑式的突破 Transformer架构是当前所有SOTA（State-of-the-Art）模型的基石。本章将不跳过任何细节地解析其核心组件：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程，位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式，以及编码器-解码器堆叠层的具体功能。通过对比RNN/CNN的并行化能力，凸显Transformer在效率和性能上的革命性优势。 --- 第二部分：预训练语言模型的浪潮与精调策略 第四章：预训练范式的确立与BERT家族 本章聚焦于双向编码器表示（BERT）及其衍生模型（如RoBERTa, ELECTRA）。详细介绍其预训练任务——掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的设计初衷与实际效果。讨论模型规模对性能的影响，并探讨如何有效地利用这些预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 第五章：自回归模型与生成式AI的崛起 本章转向以GPT为代表的自回归（Auto-regressive）模型。深入探讨因果掩码（Causal Masking）在单向生成任务中的作用。内容将涉及如何通过增大模型参数量和训练数据规模实现涌现能力（Emergent Abilities），以及对这些生成模型在连贯性、事实性方面的最新评估标准。 第六章：高效微调与参数高效适应（PEFT） 随着模型规模的爆炸式增长，全参数微调变得不可行。本部分聚焦于参数高效微调（PEFT）技术。详细介绍并对比LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning、Adapter-Tuning等方法的实现原理、计算优势和在不同场景下的适用性。本章为工程实践者提供了节省资源、快速部署的实用工具箱。 --- 第三部分：前沿应用场景与复杂任务处理 第七章：高级语义理解：推理与知识抽取 本章探讨超越传统序列标注任务的挑战。重点讲解如何利用大模型进行自然语言推理（NLI），包括蕴含、矛盾和中立的判断。同时，系统梳理知识图谱（Knowledge Graph）与NLP的融合，例如如何从非结构化文本中自动抽取实体、关系，并进行三元组的规范化。 第八章：跨语言与低资源语言处理 全球化背景要求NLP技术必须具备跨语言能力。本章深入分析多语言预训练模型（如mBERT, XLM-R）的共享表示空间。讨论零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）跨语言迁移的机制，并为资源稀缺的语言提供数据增强、迁移学习的具体策略和挑战分析。 第九章：多模态交互与具身智能的接口 自然语言不再孤立存在。本章将探索语言模型与其他模态（如视觉、听觉）的融合。详细介绍视觉-语言模型（VLM），例如CLIP和其后续变体，如何在统一的嵌入空间中理解图像描述和文本查询。讨论这些模型在图像字幕生成、视觉问答（VQA）中的最新进展。 --- 第四部分：可信赖AI与工程化部署 第十章：模型可解释性（XAI）在NLP中的应用 深度学习模型的“黑箱”特性是其落地应用的主要障碍之一。本章介绍用于探查模型内部决策过程的技术，如梯度激活图（Grad-CAM）、特征归因方法（如LIME、SHAP）在文本分类和命名实体识别任务中的应用实例。目标是建立模型决策与输入特征之间的可追溯联系。 第十一章：鲁棒性、公平性与对齐（Alignment） 讨论深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，以及如何构建更具鲁棒性的模型。公平性方面，分析模型在不同人群群体中的偏见（Bias）来源与量化指标。最后，详细阐述人类反馈强化学习（RLHF）在确保大型生成模型行为符合人类价值观和指令方面的核心技术流程。 第十二章：高效推理与模型压缩技术 将最先进的模型部署到实际生产环境需要解决延迟和资源消耗问题。本章专注于模型优化技术：模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）（如INT8/INT4部署）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation），对比不同技术的适用场景和性能折衷，为系统集成提供实用的性能调优指南。 --- 目标读者 本书面向具备一定线性代数、概率论和基础机器学习知识的读者。特别推荐给： 正在从事或计划进入自然语言处理前沿研究的研究生和博士生。 希望将最新深度学习技术应用于产品开发的资深软件工程师和AI架构师。 希望全面了解现代NLP技术栈和未来发展趋势的跨领域技术人员。 通过本书的学习，读者将能够构建和评估复杂的深度学习驱动的NLP系统，并能够批判性地分析当前研究的局限性与未来方向。

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