具体描述
本书收集了牛肉制品共计737个品种。每种食品都以介绍原料配方、工艺流程、制作方法、
产品特点或质量标准为主，同时还介绍一些食用方法等。是一本通俗、实用性很强的技术操
作工具书。内容包括：牛肉的脱水制品(牛肉干、牛肉脯)，牛肉腊熏制品，牛肉蒸、煮、焖
、炖、烩、烧制品，牛肉酱卤制品，牛肉煎、炒、烤、炸制品，牛蹄筋制品，牛内脏制品，
牛肉糕点、小食品等。
可供从事食品加工工业
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与实践的图书简介。 --- 书籍名称：深度学习驱动的自然语言处理：从基础模型到前沿应用 作者： [虚构的专家姓名，例如：李明，张薇] 出版社： [虚构的专业出版社名称，例如：智能计算科学出版社] ISBN： [虚构的ISBN号，例如：978-7-123456-78-9] --- 内容简介：驾驭语言智能的未来蓝图 在信息爆炸的时代，人类社会对如何高效理解、生成和交互文本数据的需求达到了前所未有的高度。传统的基于规则和统计学的方法已难以应对现代语言任务的复杂性与多样性。本书正是为应对这一挑战而生，它系统、深入地剖析了深度学习技术如何彻底革新自然语言处理（NLP）的格局，并为读者提供了从理论基石到尖端实践的完整路线图。 本书的定位不仅仅是一本教科书，更是一部面向研究人员、资深工程师及高阶学生的实战手册与思想指南。我们聚焦于那些定义了当前乃至未来十年NLP发展方向的核心技术——Transformer架构及其衍生模型，并辅以海量的实战案例和代码指导。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分将读者从NLP的传统范式平稳过渡到深度学习的世界。我们首先回顾了词嵌入（Word Embeddings）的经典代表——Word2Vec和GloVe，解释了它们如何首次实现了词义的向量化表示。随后，重点解析了循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在序列建模中的优势与局限性，为理解后续的注意力机制奠定基础。 核心内容聚焦于注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的革命性作用。我们详细拆解了自注意力（Self-Attention）的数学原理，以及它如何克服了传统RNN在处理长距离依赖时的瓶颈。 第二部分：Transformer架构的深入剖析与精通 这是本书的理论核心。我们对Transformer架构进行了逐层、细致的解构。读者将深入了解多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现细节，以及前馈网络（Feed-Forward Networks）在其中的作用。我们不仅展示了模型的结构，更阐明了设计决策背后的深层动机。 在此基础上，本书系统梳理了预训练语言模型（PLMs）的生态系统： 1. BERT家族（编码器为主）： 探讨了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务，并详细分析了BERT、RoBERTa、ELECTRA等模型的优化思路。 2. GPT家族（解码器为主）： 深入研究了自回归模型的优势，如何通过大规模数据预训练实现强大的文本生成能力，并对GPT-3及后续的上下文学习（In-Context Learning）能力进行专题探讨。 3. 编码器-解码器模型： 分析了如T5和BART等统一框架，如何将多种NLP任务统一到“文本到文本”的范式之下。 本书对模型微调（Fine-Tuning）和参数高效微调（PEFT）技术（如LoRA、Prefix-Tuning）给予了极大的篇幅，确保读者能够高效地将基础模型适配到具体的下游任务中。 第三部分：前沿应用与高阶挑战 本部分将理论知识转化为实际生产力，涵盖了当前NLP领域最热门和最具挑战性的应用场景： 1. 机器阅读理解（MRC）与问答系统（QA）： 探讨了抽取式、生成式问答的深度模型实现，以及构建企业级知识库问答系统的架构设计。 2. 文本摘要与信息抽取： 区分了抽取式摘要（Extractive Summarization）与抽象式摘要（Abstractive Summarization）的深度学习方法，并介绍了命名实体识别（NER）、关系抽取等信息抽取任务的最新进展。 3. 自然语言生成（NLG）的控制与质量保障： 深入研究了如何通过解码策略（如束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）来控制生成文本的流畅性、多样性和事实准确性。特别关注了幻觉（Hallucination）问题的识别与缓解策略。 4. 多模态融合NLP： 探讨了如何将视觉信息（如图像描述生成）或语音信息融入到语言模型中，实现更丰富的人机交互。 5. 模型的可解释性与伦理： 鉴于大模型带来的社会影响，本书专门设立章节讨论LIME、SHAP等可解释性方法在NLP中的应用，以及如何检测和缓解模型中的偏见（Bias）与毒性（Toxicity）。 针对读者： 本书适合具有一定Python编程基础，并对线性代数、概率论和基础机器学习概念有所了解的读者。无论是希望在学术界发表前沿论文的研究生，还是在工业界负责构建下一代智能系统的工程师，都能从本书中获得系统性的知识升级和即插即用的实战指导。 本书的特色在于： 代码驱动： 结合PyTorch/TensorFlow等主流框架，提供大量高质量、可复现的代码片段，直观展示算法实现。 实战导向： 案例选取自工业界和竞赛中的高难度问题，而非简单的玩具示例。 视野开阔： 不仅关注模型本身，更兼顾了高效部署、模型压缩（如知识蒸馏、量化）等工程化环节。 通过精读本书，读者将不再停留在模型调参的层面，而是能够深入理解语言模型背后的核心逻辑，从而有能力设计和优化出真正领先的自然语言处理解决方案。 深度学习正在重新定义我们与信息互动的方式，本书将是您掌握这一变革力量的必备指南。 --- 总字数统计： 约1550字（不含标题和副标题等格式信息）。
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