具体描述
本书是针对普通用户学习制作网页的相关问题而编写的，是一本内容丰富、实用性较强的网页设计教程。本书注重网页设计基本知识的培养，全书共分三篇，适合读者进行循序渐进的学习。入门篇包括第1、2、3章的内容，主要讲述网页制作的基础知识，包括网页相关的名词术语、HTML语言的基本内容及如何使用FrontPage 2000开发和设计网站。通过入门篇的学习，读者可以设计和制作一些简易的网页和网站。进阶篇包括第4、5、6章的内容，主要讲述网页设计较流行的Dreamweaver MX、Flash MX和Fireworks MX三种软件的使用。读者通过进阶篇的学习可以设计制作出美观、风格不同的网页网站。提高篇包括第7、8、9章的内容，主要讲述如何开发基于Web的数据库系统、Java语言和XML语言。提高篇的内容适于想深入学习网页设计和网站开发的读者。本书可作为进行网页设计学习的本、专科学生的教材，也适于普通读者自学。
《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 图书简介 在信息爆炸的时代，文本作为信息载体的重要性日益凸显。从海量的互联网数据到日常的电子邮件、社交媒体互动，自然语言处理（NLP）已成为连接人与机器、挖掘文本价值的关键技术。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》旨在深入剖析当前以深度学习为核心的NLP技术栈，为读者提供一个全面、深入且实用的技术指南，展望未来研究与产业化的方向。 第一部分：深度学习基础与文本表示的演进 本书首先为读者打下坚实的理论基础。我们不会停留在传统的NLP范式，而是直接切入深度学习的核心概念，包括神经网络的基本结构、反向传播算法、优化器选择（如Adam、Adagrad）以及正则化技术。 重点章节将详细阐述词嵌入（Word Embeddings）的革新历程。从早期的基于频率和统计的模型（如TF-IDF）过渡到基于密向量表示的里程碑式工作——Word2Vec（Skip-Gram和CBOW模型）及其背后的数学原理。随后，我们将深入探讨GloVe（Global Vectors for Word Representation）如何结合全局矩阵分解的思想，实现更稳健的语义捕捉。 然而，静态词向量的局限性——无法有效处理一词多义（Polysemy）问题——催生了上下文敏感的表示方法。本书将详尽解析ELMo（Embeddings from Language Models）的特征提取机制，特别是其双向LSTM结构如何根据上下文动态生成词向量。这标志着NLP进入了深层语境理解的时代。 第二部分：序列建模的利器——循环神经网络与注意力机制 序列数据的处理是NLP的核心挑战之一。本部分将聚焦于循环神经网络（RNN）及其改进模型。我们将详细分析标准RNN在处理长距离依赖（Long-Term Dependencies）时遇到的梯度消失与爆炸问题，并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门），理解它们是如何精确控制信息流动的。 在模型复杂度不断攀升的背景下，注意力机制（Attention Mechanism）的引入被视为NLP领域又一次革命性的突破。本书将清晰地阐述自注意力（Self-Attention）的基本计算过程，包括Query、Key、Value向量的生成，缩放点积的计算，以及如何通过Softmax分配权重。我们将展示注意力机制如何有效解决传统RNN在编码器-解码器结构中“瓶颈”效应，极大地提升了机器翻译等任务的性能。 第三部分：Transformer架构及其统治地位 如果说RNN和注意力机制是工具，那么Transformer架构就是将这些工具完美整合的工业级引擎。本书将用大量篇幅拆解Transformer的完整结构，包括其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠方式，多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）在引入时序信息方面的巧妙设计。 这一部分将深入探讨Transformer如何摆脱循环结构，实现高度并行化训练，这是其在处理大规模数据集时效率远超RNN的关键所在。 第四部分：预训练语言模型（PLMs）的黄金时代 预训练语言模型是当前NLP研究的绝对核心。本书将系统梳理从BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）开始的预训练范式。我们将详述BERT的双向训练策略，重点解析其两大核心任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），以及这些任务如何构建出强大的通用语言理解能力。 随后，我们将对比分析GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）的单向、自回归生成特性，探讨其在文本生成、摘要、对话系统中的独特优势。更进一步，本书还会涵盖如RoBERTa（对BERT训练过程的优化）、T5（Text-to-Text Transfer Transformer，统一所有NLP任务的框架）以及面向特定领域（如生物医学、金融）的专业化PLMs。 第五部分：前沿应用与专业实践 基于前述的深度学习基础和预训练模型，本书将聚焦于当前最具挑战性、商业价值最高的NLP应用场景： 1. 高级机器翻译（NMT）： 探讨如何利用大规模Transformer模型实现低资源语言的翻译，以及评估指标（BLEU、METEOR）的局限性与改进。 2. 文本生成与对话系统： 深入研究如何通过精细化的解码策略（如束搜索、Top-K/Top-P采样）控制生成文本的流畅性、多样性和相关性。分析当前对话AI面临的“幻觉”问题及其缓解技术。 3. 信息抽取与知识图谱构建： 讲解如何使用序列标注模型（如基于BERT的CRF）进行命名实体识别（NER），以及关系抽取（Relation Extraction）的最新方法，如何将非结构化文本转化为结构化知识。 4. 跨模态学习与视觉问答（VQA）： 探讨NLP如何与计算机视觉结合，描述如何设计联合嵌入空间，使模型能够理解图像和文本之间的深层语义关联。 第六部分：模型部署、效率优化与伦理挑战 一本面向工程实践的深度学习书籍，必须涵盖模型从实验到生产的整个生命周期。本部分将讨论模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小大型PLMs的部署体积和推理延迟。 最后，本书将以批判性的眼光审视当前技术带来的伦理与社会影响，包括模型中的偏见（Bias）来源、公平性（Fairness）的评估标准，以及负责任AI（Responsible AI）在NLP落地中的重要性。 目标读者： 本书面向具有一定Python和机器学习基础的工程师、研究人员、数据科学家以及对深度学习驱动的自然语言理解与生成技术有浓厚兴趣的高级学生。它不仅提供理论深度，更强调实战能力，是驾驭当代NLP技术栈的必备参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有