大学生职业生涯指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2010-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030271815

丛书系列:

图书标签:

• 职业生涯
• 职业规划
• 大学生
• 就业指导
• 求职技巧
• 简历制作
• 面试技巧
• 职业发展
• 生涯规划
• 大学生就业
• 职业素养

《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 本书内容简介 本书深入探讨了当前自然语言处理（NLP）领域中，以深度学习为核心的各项关键技术、最新研究进展以及实际应用案例。全书结构严谨，内容翔实，旨在为计算机科学、人工智能、语言学以及相关领域的学生、研究人员和工程师提供一份全面且具有前瞻性的技术指南。 第一部分：深度学习与NLP基础回溯 本部分首先回顾了深度学习在NLP中得以蓬勃发展的理论基础。我们详细解析了从传统的词袋模型到分布式词嵌入（如Word2Vec, GloVe）的演进过程，重点阐述了如何通过这些低维向量表示来捕捉词汇的语义和句法信息。随后，本书重点介绍了循环神经网络（RNN）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们如何有效解决传统序列模型中的梯度消失和爆炸问题，从而实现对长距离依赖关系的建模。此外，我们还详尽对比了不同激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）在NLP任务中的适用性与性能差异。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本部分是本书的核心内容之一，全面覆盖了注意力机制的诞生及其如何彻底改变了序列建模范式。我们从早期的Seq2Seq模型中引入的“软注意力”机制开始，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）的数学原理和计算效率分析。 随后，本书将笔墨集中在2017年问世的Transformer架构上。我们对其核心组件——多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络层进行了细致入微的剖析。书中不仅展示了标准的Transformer编码器-解码器结构，还深入讨论了如何通过堆叠这些模块来构建能力强大的序列到序列模型。我们特别强调了并行化处理能力是Transformer超越RNN的关键所在。 第三部分：预训练语言模型（PLM）的兴起与生态 本部分聚焦于当前NLP领域最具影响力的技术飞跃——基于海量无标签文本数据进行预训练的语言模型。本书详细介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列模型的工作原理，包括其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）两个核心预训练任务。我们分析了单向模型（如GPT系列）与双向模型在处理不同下游任务时的优势与局限性。 此外，本书还涵盖了从BERT到RoBERTa、XLNet、T5等一系列改进模型的演化路径，比较了它们在预训练策略、模型结构优化和计算资源需求方面的差异。我们还探讨了如何有效地进行下游任务的微调（Fine-tuning），包括少样本学习（Few-Shot Learning）和提示工程（Prompt Engineering）等新兴技术，以最大限度地发挥预训练模型的泛化能力。 第四部分：前沿NLP任务的深度解析 本部分结合最新的研究成果，分门别类地介绍了深度学习在关键NLP任务中的具体应用。 文本生成与摘要： 详细解析了基于Transformer的模型在机器翻译（NMT）、文本摘要（抽象式与抽取式）中的结构优化和评价指标（如BLEU, ROUGE）。我们探讨了控制生成文本的流畅性、一致性和事实准确性的挑战与应对策略。 知识抽取与问答系统： 涵盖了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）如何通过序列标注和图神经网络（GNN）相结合来增强对复杂知识图谱的构建。在问答（QA）方面，我们深入分析了基于阅读理解（MRC）的抽取式QA模型（如Span Prediction）和生成式QA模型的实现细节。 语义理解与推理： 探讨了如何利用大型语言模型进行自然语言推理（NLI），以及如何通过对比学习（Contrastive Learning）来提升模型对细微语义差别的敏感度。 多模态NLP： 展望了文本与图像/视频相结合的多模态任务，如视觉问答（VQA）和图文匹配，重点讨论了如何设计有效的跨模态注意力机制。 第五部分：挑战、伦理与未来展望 最后一部分，本书并未回避当前深度学习在NLP应用中面临的严峻挑战。我们讨论了模型的可解释性（XAI）问题，如何理解黑箱模型的决策过程。同时，鉴于大型模型的广泛使用，我们对数据偏见、公平性、隐私保护以及潜在的滥用风险进行了严肃的探讨，并介绍了对抗性攻击及其防御策略。本书以对通用人工智能（AGI）背景下，下一代语言模型可能的发展方向的展望作结，为读者指明了未来的研究热点。 目标读者 本书适合具备扎实的线性代数、概率论基础和Python编程经验的读者。特别是对构建、训练和优化现代NLP系统感兴趣的硕士和博士研究生、算法工程师、数据科学家，以及希望系统性掌握NLP前沿技术的专业人士。阅读本书后，读者将能够独立设计和实现复杂的深度学习驱动的NLP解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

内容很好！当时因为买不到，还是出版社的姐姐免费送的，感激！

评分☆☆☆☆☆

内容很好！当时因为买不到，还是出版社的姐姐免费送的，感激！

评分☆☆☆☆☆

内容很好！当时因为买不到，还是出版社的姐姐免费送的，感激！

评分☆☆☆☆☆

内容很好！当时因为买不到，还是出版社的姐姐免费送的，感激！

评分☆☆☆☆☆

内容很好！当时因为买不到，还是出版社的姐姐免费送的，感激！