实用语音识别基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:屈丹

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118037463

丛书系列:

图书标签:

语音识别
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具体描述

实用语音识别基础，ISBN：9787118037463，作者：王炳锡等著

深入探索自然语言处理的前沿技术：下一代人机交互的基石书籍名称：《自然语言理解与生成：从统计模型到深度学习的演进》书籍简介：在信息爆炸的时代，如何让机器真正“理解”人类的复杂语言，并以自然、流畅的方式进行“回应”，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。本书并非关注于语音信号的捕获与转换，而是将视角聚焦于语言信息处理的更高层次——自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG）的深层机制与前沿应用。本书旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系，涵盖从经典的统计语言模型到当前主导业界的各类深度学习架构在文本处理任务中的应用。我们认为，高效的人机交互不仅仅是准确地将语音转化为文本，更在于对文本背后语义、意图、情感和上下文的精准把握与灵活运用。第一部分：自然语言理解的基石与模型演进本部分首先回顾了自然语言处理（NLP）领域的核心概念，侧重于文本的结构化表示方法。我们将详细阐述词嵌入（Word Embeddings）技术的演变，包括早期的基于频率的向量化方法，到著名的Word2Vec、GloVe等模型的原理及其在捕捉词汇语义关系中的优势与局限。随后，我们将深入探讨如何从离散的词汇符号过渡到连续的、稠密的语义空间。重点分析了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模中的作用。我们不仅会解释这些模型如何解决传统前馈网络在处理长距离依赖时的梯度消失问题，还会通过具体的案例分析它们在命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）等基础任务上的性能表现。本章的关键在于建立对“序列到序列”（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）架构的深刻理解，这是后续所有复杂生成任务的理论基础。第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命自然语言处理领域真正的范式转变源于“注意力机制”（Attention Mechanism）的引入。本部分将详细剖析注意力机制如何允许模型动态地聚焦于输入序列中最相关的部分，极大地提升了模型在机器翻译和文本摘要等任务上的表现。我们将把读者的注意力引向 Transformer 架构——这一完全摒弃了循环结构的里程碑式创新。深入解析其核心组成部分：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，以及前馈网络、残差连接和层归一化在确保模型稳定训练中的作用。我们会从数学角度推导自注意力计算过程，帮助读者理解“查询（Query）”、“键（Key）”和“值（Value）”的交互如何编码上下文信息。基于Transformer的预训练模型，如BERT、RoBERTa等，是当前理解自然语言的绝对主流。本书将花费大量篇幅探讨这些掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练范式，并详细分析其在微调（Fine-tuning）过程中的策略，以及它们在问答系统（QA）、文本蕴含（NLI）等复杂理解任务中的强大能力。第三部分：自然语言生成的精深艺术文本生成不仅仅是序列的逐词预测，它涉及流畅性、一致性、事实准确性以及风格的控制。本部分专注于自然语言生成（NLG）的挑战与高级技术。我们首先回顾了基于Seq2Seq的解码策略，包括贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的原理与弊端。随后，重点介绍了如何通过引入采样策略（如Top-K、Nucleus/Top-P Sampling）来平衡生成文本的多样性与连贯性。进阶内容将转向大型语言模型（LLM）在生成任务中的应用。我们将探讨诸如GPT系列模型背后的自回归（Autoregressive）生成框架，并详细分析条件生成任务，例如： 1. 抽象式文本摘要（Abstractive Summarization）：模型如何综合并重构信息而非简单复制原文。 2. 对话系统中的回应生成：评估生成回复的情境相关性与安全性。 3. 风格迁移与文本润色：如何通过控制模型的潜在表征来改变文本的语态或情感色彩。此外，本章还会讨论评估生成质量的关键指标（如BLEU、ROUGE、METEOR）的局限性，并介绍基于模型（Model-based）和基于人类反馈（Human-in-the-Loop）的评估新趋势。第四部分：跨模态与面向应用的前沿探索在信息处理的未来，语言不再是孤立存在的。本书的最后一部分将目光投向语言与其他数据模态的融合，以及如何将这些理论模型转化为实际可操作的工业级系统。我们将探讨跨模态理解，特别是文本与图像的联合表示学习，例如CLIP模型如何通过对比学习将文本描述与视觉特征对齐，这对于构建更具鲁棒性的视觉问答（VQA）系统至关重要。在应用层面，本书将涵盖知识图谱嵌入（KGE）与文本信息的结合，以及如何利用大规模预训练模型构建高效的信息抽取（IE）流水线。同时，我们也将正视当前技术的局限性，包括模型的可解释性（Interpretability）、偏见（Bias）的继承与放大问题，以及构建可信赖AI的必要性。目标读者：本书面向具备一定概率论、线性代数和基础机器学习知识的计算机科学专业学生、算法工程师、数据科学家，以及所有对深度学习驱动的语言智能抱有浓厚兴趣的研究人员和从业者。阅读本书，您将掌握驾驭现代自然语言处理核心技术的理论基础与实践方法。