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出版者:北京工業大學齣版社

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1997-08

價格:30.00

裝幀:平裝

isbn號碼:9787563906031

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 計算機應用
• 信息技術
• 辦公軟件
• 電腦操作
• 入門教程
• 實用技能
• 數字素養
• 基礎知識
• 學習指南

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理（NLP）中的應用的圖書簡介，不涉及您提到的《計算機實用基礎》的內容。 --- 書籍名稱：《深度學習賦能：自然語言處理前沿技術與實踐》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，文本數據已成為驅動現代社會決策和創新的核心資産。如何讓機器真正“理解”人類語言的復雜性、微妙之處和上下文含義，是人工智能領域經久不衰的挑戰。本書《深度學習賦能：自然語言處理前沿技術與實踐》正是為深入剖析和掌握當前最前沿的NLP技術棧而編寫的一部集理論深度、技術前沿與工程實踐於一體的專業著作。 本書旨在為計算機科學專業人士、數據科學傢、AI研究人員以及對前沿NLP技術抱有濃厚興趣的工程師提供一份詳盡的路綫圖。我們不再停留在傳統的詞袋模型或TF-IDF時代，而是將視角完全聚焦於由深度神經網絡驅動的現代NLP範式。 第一部分：深度學習基石與詞嚮量的革命 (Foundation and Vector Embeddings) 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。我們首先迴顧瞭神經網絡的數學原理和優化方法，重點闡述瞭反嚮傳播在處理序列數據時的特有挑戰。隨後，我們將深入探討NLP領域最關鍵的底層技術——詞嵌入（Word Embeddings）的演進曆程。從經典的Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的幾何意義，到GloVe的矩陣分解思想，再到FastText對處理稀疏詞匯和未知詞（Out-of-Vocabulary, OOV）問題的優雅解決方案，我們將詳細解析這些方法如何將離散的詞匯轉化為連續、富有語義信息的嚮量空間。重點內容包括：詞嚮量的評估指標、語義與句法關係的嚮量化錶示，以及如何利用預訓練詞嚮量提升下遊任務的性能。 第二部分：序列建模的巔峰：循環與注意力機製 (Sequence Modeling Zenith: RNNs and Attention) 現代NLP的核心在於對序列依賴關係的捕捉。本部分將係統介紹處理文本序列的經典與新興架構。 循環神經網絡（RNN）的結構及其在處理變長序列上的優勢被首先解析。然而，我們也毫不留情地指齣標準RNN在長距離依賴（Long-Term Dependencies）上的梯度消失/爆炸問題。緊接著，我們將詳細剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）內部的“門控機製”（遺忘門、輸入門、輸齣門），理解它們是如何通過精妙的內部狀態控製來維持梯度穩定的。 隨後，我們將迎來NLP領域範式轉換的關鍵點——注意力機製（Attention Mechanism）。我們將從“軟注意力”的概念齣發，逐步過渡到自注意力（Self-Attention）機製。通過深入分析注意力權重是如何計算和分布的，讀者將理解模型如何動態地關注輸入序列中最重要的部分，而非一味依賴固定的上下文窗口。 第三部分：Transformer架構與預訓練模型的崛起 (The Transformer Architecture and Pre-trained Models) Transformer模型是當前NLP領域的主導力量，本部分將進行最深入的探討。我們將逐層剖析原始Transformer架構中的多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋網絡（Feed-Forward Networks）的構建方式。著重分析為什麼Transformer完全摒棄瞭循環結構，並實現瞭更高效的並行計算能力。 在此基礎上，本書將全麵介紹預訓練語言模型（PLMs）的生態係統。我們會詳細區分編碼器側（Encoder-only）模型（如BERT、RoBERTa）和解碼器側（Decoder-only）模型（如GPT係列）。針對BERT，我們將深入解析其掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的雙任務預訓練目標，以及如何通過微調（Fine-tuning）將通用模型適應到特定的下遊任務（如情感分析、命名實體識彆）。對於生成式模型，我們將探討其在文本生成、對話係統中的應用，並介紹指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）等尖端技術。 第四部分：前沿應用與工程實踐 (Advanced Applications and Engineering) 理論的價值在於實踐。本部分將把前述知識應用於解決實際的復雜問題，並討論工程部署的挑戰。 1. 機器翻譯（Machine Translation）：從傳統的基於短語的係統過渡到基於Seq2Seq與Transformer的神經機器翻譯（NMT），重點討論束搜索（Beam Search）策略。 2. 問答係統（Question Answering, QA）：區分抽取式QA（如SQuAD）與生成式QA，並探討閱讀理解（Reading Comprehension）模型的實現細節。 3. 文本摘要（Text Summarization）：對比抽取式摘要和抽象式摘要的優劣，以及如何使用ROUGE等指標進行評估。 4. 模型部署與效率優化：討論模型量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，以實現在資源受限環境下的高性能推理。 本書特色： 本書最大的特點在於理論的嚴謹性與代碼實踐的緊密結閤。書中穿插瞭大量的Python代碼示例，主要基於PyTorch和Hugging Face Transformers庫，確保讀者能夠“邊學邊做”。我們不僅解釋“是什麼”，更深入探究“為什麼”以及“如何高效實現”。 通過閱讀本書，您將不再隻是一個NLP工具的使用者，而是能夠深入理解其內部機製、能夠針對特定業務場景設計和優化尖端深度學習模型的專業人纔。掌握本書內容，意味著您已站在瞭當前人工智能研究與應用的最前沿。

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這本書在理論深度上的挖掘，遠超齣瞭我預期的“基礎”範疇，它似乎有一種魔力，能將那些看似枯燥的原理，用一種近乎詩意的語言娓娓道來。我特彆欣賞作者對於“計算思維”的闡述，那段關於問題分解與抽象化的論述，簡直是哲學層麵的思考被巧妙地融入瞭技術教學。它不像某些教材那樣，僅僅羅列操作步驟，而是深入探討瞭“為什麼”要這樣做。書中對算法的介紹，並未止步於簡單的僞代碼演示，而是輔以瞭大量曆史背景和思想流派的介紹，讓我明白瞭現今主流編程範式的形成並非偶然，而是無數次智慧的碰撞與沉澱的結果。當我讀到關於信息論基礎的章節時，那種豁然開朗的感覺非常強烈，作者用非常剋製的篇幅，點明瞭信息量的本質，避免瞭陷入繁冗的數學推導，卻又保證瞭核心概念的準確性。這種對知識核心的精準把握和高屋建瓴的視野，讓這本書的價值從一本入門指南，躍升為瞭一個可以時常翻閱的思維工具箱。

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這本書的實用性體現得淋灕盡緻，它不像有些理論書籍那樣高高在上，而是非常貼近實際應用場景。作者似乎深諳初學者在麵對真實操作環境時的那種無助感，因此在每一個關鍵技術的介紹後，都緊跟著一係列精心設計的、貼近真實工作流程的案例分析。比如，在講解操作係統基礎概念時，作者沒有停留在進程和綫程的定義上，而是通過模擬一個高並發網站後颱的壓力測試場景，來剖析資源調度的實際睏難和解決方案。這種“場景先行”的教學法，極大地增強瞭知識的即時應用價值。我尤其喜歡它對常用工具的介紹部分，那些配置文件的講解和常見錯誤排查的指南，都寫得極其細緻，仿佛作者就在我旁邊手把手指導。很多網絡上零散的經驗之談，在這裏被係統化、條理化地整閤起來，形成瞭一套可以直接拿來解決問題的操作手冊。這本書的價值，就在於它成功搭建瞭一座從理論殿堂到實踐工地的堅實橋梁。

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從目錄結構來看，這本書的覆蓋麵廣度令人印象深刻，它試圖在一個相對緊湊的篇幅內，構建起一個完整的計算機科學入門版圖。它沒有刻意地偏袒任何某一門技術領域，而是保持瞭一種近乎完美的平衡。無論是底層硬件的二進製錶示，到中間層的存儲管理與數據結構，再到高層的網絡通信和初步的編程範式，作者都給予瞭足夠的篇幅進行介紹，確保讀者能夠建立起一個宏觀的認知框架。我發現，這種廣博的覆蓋，對於一個初學者來說至關重要，它避免瞭知識體係的碎片化。每次當我對某個子係統感到睏惑時，翻閱其他章節，總能找到與之相關的綫索，幫助我理解它在整個係統中的定位。這種精心設計的知識網絡，使得學習過程形成瞭一種良性循環——理解一部分，就能更好地反哺對其他部分的理解。這本書的價值在於它提供瞭一個清晰的、無死角的“計算機世界地圖”。

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這本書的語言風格非常獨特，它有一種英式幽默的剋製感，但又不失東方的嚴謹。行文流暢，絕無晦澀難懂的“術語堆砌”，作者似乎非常擅長使用類比來解釋復雜概念。舉個例子，當解釋網絡協議棧時，它將整個過程比作一個國際郵件的寄送流程，從寫信、封裝、投遞到簽收，層層遞進，形象生動，讓人一眼就能抓住其核心邏輯。更令人驚喜的是，作者在行文中不時流露齣的那種對技術的熱情和人文關懷，讓原本冰冷的技術讀物變得有溫度。書中多次強調“技術為人服務”的理念，而不是一味地崇拜技術本身，這在如今這個技術爆炸的時代顯得尤為重要。這種對技術倫理和思維方式的探討，讓這本書不僅僅停留在“教你怎麼做”，更上升到瞭“教你怎麼思考”的高度。讀完後，我感覺自己的技術視野被拓寬瞭，不再隻關注眼前的代碼或指令，而是開始思考其背後的設計哲學。

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這本書的排版真是讓人眼前一亮，裝幀設計帶著一種低調的復古感，封麵字體選擇的襯綫體，沉穩又不失現代氣息。內頁紙張的質地也相當不錯，摸上去有種細膩的磨砂感，閱讀起來眼睛不容易疲勞。更值得稱贊的是，內容組織邏輯性極強，章節之間的過渡流暢自然，仿佛作者精心鋪設瞭一條引導讀者深入理解的知識階梯。比如，在講解基礎概念時，總是先給齣一個生動形象的比喻，緊接著纔是嚴謹的定義，這種“先感性認識，後理性把握”的處理方式，極大地降低瞭初學者的學習門檻。而且，書中的圖示設計非常用心，不同於很多教科書那種呆闆的流程圖，這裏的插圖往往色彩柔和，綫條簡潔有力，能精確地指嚮文字描述的復雜結構，讓那些抽象的內部機製變得可視化。我在閱讀其中關於數據流嚮的部分時，深感這種圖文並茂的編排帶來的巨大便利，比起純文字描述，我能更快地在腦海中構建起係統的運行模型。總而言之，從硬件到軟件的初步認知，這本書在視覺和閱讀體驗上都達到瞭一個相當高的水準，讓人願意沉下心去細細品讀。

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