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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:美国BaerWolf公司

出品人:

页数:428

译者:李津

出版时间:2003-1

价格:69.0

装帧:平装

isbn号码:9787115108739

丛书系列:

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《深度学习与自然语言处理实战指南》 内容简介 本书旨在为希望掌握深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的读者提供一份全面且深入的实战指南。我们不会涉及任何关于网络设备配置、协议原理或硬件优化的内容，而是将焦点完全集中在文本数据、模型架构、算法实现以及前沿研究方向上。 第一部分：NLP与深度学习基础重塑 本部分为读者打下坚实的理论基础，确保读者能理解现代NLP系统背后的核心驱动力。 第一章：现代NLP的范式转换 从符号主义到统计学习的演进： 简述早期的基于规则和词典的方法，以及统计语言模型（如N-gram）的局限性。 深度学习的崛起： 解释为什么神经网络，特别是深度网络，能够更好地捕捉文本的复杂性和上下文依赖性。 核心挑战与机遇： 讨论词义消歧、长距离依赖、低资源语言等NLP中的经典难题，以及深度学习带来的突破性进展。 第二章：数据表示与嵌入技术 这是深度学习处理文本的第一步，至关重要。 词汇构建与分词策略： 详细介绍基于字符、词汇和子词（如BPE、WordPiece）的分词技术。强调子词方法在处理OOV（词汇表外）问题上的优势。 静态词向量模型（Word2Vec与GloVe）： 深入剖析Skip-gram和CBOW模型的训练机制，以及GloVe的矩阵分解视角。重点分析这些模型如何捕获语义和句法关系，并通过几何运算（如“国王” - “男人” + “女人” = “女王”）进行展示。 上下文相关的动态嵌入： 介绍ELMo等早期动态嵌入模型的思想，为后续的Transformer架构做铺垫。 第三部分：经典神经网络架构在NLP中的应用 本部分侧重于讲解非注意力机制的经典序列模型及其应用。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变体 标准RNN的结构与梯度问题： 阐述其时间步的计算方式，以及在反向传播过程中遇到的梯度消失与爆炸问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细拆解输入门、遗忘门和输出门的工作原理，以及细胞状态（Cell State）如何充当“信息高速公路”，有效缓解长期依赖问题。 门控循环单元（GRU）： 对比LSTM的简化结构，重点分析其更新门和重置门如何实现高效的门控机制。 应用案例： 使用LSTM/GRU实现文本分类（如情感分析）和序列标注（如命名实体识别）。 第四章：卷积神经网络（CNN）在文本任务中的角色 一维卷积的原理： 解释在NLP中使用一维卷积核（Filter）如何捕获局部特征（如N-gram特征）。 池化层的作用： 讨论Max-Pooling在提取文本中最显著特征中的应用。 CNN在文本匹配与分类中的优势： 探讨CNN相比RNN在并行计算上的效率，以及在需要快速捕捉局部模式的任务中的表现。 第四部分：注意力机制与Transformer的革命 本部分是全书的核心，聚焦于当前NLP领域的主流范式。 第五章：注意力机制的精髓 从Seq2Seq到注意力： 解释在机器翻译等任务中，传统编码器-解码器模型在处理长序列时的信息瓶颈。 软注意力（Soft Attention）机制详解： 深入探讨如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），以及如何通过加权和的方式将信息动态地聚焦到输入序列的最相关部分。 自注意力（Self-Attention）的引入： 解释自注意力如何允许序列中的每个元素同时关注序列中的所有其他元素，以计算自身更丰富的上下文表示。 第六章：Transformer架构的完全解构 Encoder-Decoder结构概述： 描述Transformer如何完全抛弃循环和卷积结构，仅依赖注意力机制。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释“多头”的意义——允许模型在不同的表示子空间中学习不同的关系。 前馈网络与残差连接： 阐述位置无关性带来的挑战，以及如何通过位置编码（Positional Encoding）注入序列顺序信息，并利用残差连接和层归一化保证训练深度。 第七章：预训练语言模型（PLMs）的生态 单向与双向的对立与统一： 详细对比BERT（基于Masked Language Model的Encoder架构）和GPT（基于因果语言模型/自回归的Decoder架构）的训练目标和适用场景。 BERT的精细化调整（Fine-tuning）： 讲解如何针对下游任务（如问答、序列标注）修改BERT的输出层并进行微调。 模型家族的扩展： 简要介绍RoBERTa、ALBERT、T5等重要变体及其改进点，特别是T5如何将所有NLP任务统一为“Text-to-Text”的框架。 第五部分：前沿NLP任务与实践 本部分将理论知识应用于具体的复杂任务中。 第八章：机器翻译与文本生成 神经机器翻译（NMT）的流程： 结合Encoder-Decoder结构，讲解束搜索（Beam Search）在生成最优序列中的作用。 文本摘要技术： 区分抽取式摘要和生成式摘要，并讨论在生成式模型中如何控制生成文本的连贯性与准确性。 对话系统基础： 探讨基于检索和基于生成的对话模型，以及评估生成质量的指标（如BLEU, ROUGE）。 第九章：信息抽取与知识图谱 命名实体识别（NER）的深度优化： 使用Bi-LSTM-CRF或基于Transformer的模型实现高精度的实体边界和类型识别。 关系抽取（Relation Extraction）： 探讨如何识别句子中两个实体之间的语义关系，包括基于句法依存树的特征提取。 知识图谱的构建与推理： 介绍如何利用NLP技术从非结构化文本中抽取三元组（头实体-关系-尾实体），并将其向量化（如TransE）。 第十章：模型的可解释性与伦理考量 理解黑箱： 介绍LIME、SHAP等工具，如何对特定预测结果进行事后解释，追踪模型关注的输入片段。 偏见与公平性： 讨论训练数据中嵌入的社会偏见（如性别、种族偏见）如何影响模型输出，并探讨去偏见的模型设计策略。 高效部署与量化： 讨论如何使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型量化技术，将大型PLM压缩以用于边缘设备或低延迟服务。 本书的所有章节都以Python代码示例贯穿始终，使用PyTorch或TensorFlow框架进行实现，旨在让读者在实践中真正掌握从数据预处理到模型部署的全流程。本书不包含任何关于网络架构设计、OSI七层模型、路由协议（如OSPF, BGP）、交换机配置、VLAN划分、广域网优化、SDN控制器编程或网络性能测试等任何与网络基础设施相关的内容。

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