数据仓库和数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:苏新宁

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2006-4

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302126485

丛书系列:信息分析丛书 软科学研究方法系列

图书标签:

• 数据挖掘
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深度学习在自然语言处理中的前沿应用 本书聚焦于当前人工智能领域最热门、发展最迅猛的分支之一——深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新突破与实践。 面对海量非结构化文本数据的爆炸式增长，传统基于规则和统计的方法已难以应对日益复杂的语言现象和语义理解需求。本书旨在系统梳理和深入剖析如何利用深度神经网络结构，从根本上提升机器对人类语言的认知、生成与交互能力。 第一部分：深度学习基础与自然语言的表示 本书首先为读者奠定坚实的理论基础，特别是深度学习的核心概念及其在处理序列数据上的优势。我们将从传统的词袋模型（BoW）和TF-IDF开始，逐步过渡到现代的、更具语义捕捉能力的词嵌入技术。 1. 神经网络基础回顾与序列模型引入： 简要回顾前馈神经网络、反向传播及优化器（如SGD、Adam）。重点阐述为什么对于文本这类序列数据，需要专门的网络结构来捕捉时间依赖性和上下文信息。 2. 词嵌入的革命： 详细解析Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的工作原理，理解其如何将高维稀疏的词汇映射到低维、稠密的向量空间，并在向量层面编码了词汇间的语义和句法关系。进而探讨GloVe模型及其在全局共现统计上的优势。 3. 上下文依赖的词表示： 深入研究如何解决静态词嵌入的“一词多义”问题。重点剖析ELMo（Embeddings from Language Models）如何利用双向LSTM生成基于上下文的词向量。这是迈向真正理解语言深层含义的关键一步。 第二部分：循环网络、注意力机制与序列建模的演进 本部分将探讨深度学习在处理长距离依赖问题上的关键里程碑，特别是循环神经网络（RNN）的改进和注意力机制的横空出世。 4. 循环神经网络的挑战与对策： 详细讲解标准RNN在梯度消失/爆炸问题上面临的困境。深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门，及其如何有效控制信息流，实现对长期依赖的捕获。 5. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍Seq2Seq架构，该架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，是机器翻译、文本摘要等任务的基石。分析其在处理长句子时信息瓶颈的局限性。 6. 注意力机制的崛起： 详细讲解注意力机制（Attention Mechanism）如何为解码器在生成输出的每一步提供“聚焦”于输入序列中最相关部分的线索。通过自注意力（Self-Attention）的概念，为下一章节的Transformer模型做铺垫。分析注意力权重矩阵的可解释性。 第三部分：Transformer架构及其生态系统 Transformer模型是当前NLP领域无可争议的统治者。本部分将对该架构进行最细致的拆解和分析。 7. Transformer：摒弃循环的并行计算范式： 全面解析Transformer的Encoder-Decoder结构，特别是其完全依赖多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络的设计。阐述其如何通过位置编码（Positional Encoding）引入序列顺序信息，并实现远超RNN的训练速度。 8. 预训练模型的时代（Pre-trained Language Models）： 这是深度学习NLP的第二个革命性时刻。深入探讨基于Transformer的巨型预训练模型家族： BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)： 详述其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的双任务预训练目标，以及其在下游任务微调（Fine-tuning）中的强大能力。 GPT系列 (Generative Pre-trained Transformer)： 讲解其单向（自回归）的生成式预训练方式，及其在文本生成、对话系统中的卓越表现。 其他变体： 简要介绍RoBERTa、T5等模型在预训练策略和目标函数上的创新。 第四部分：前沿应用与挑战 本书的最后一部分将面向实践，探讨如何利用这些先进模型解决实际的复杂NLP任务，并展望未来研究的方向。 9. 高级NLP任务的实现： 机器翻译的优化： 结合Transformer和大型语言模型（LLM）在低资源语言对上的迁移学习应用。 文本摘要与信息抽取： 对抽取式和生成式摘要算法的深度对比，以及命名实体识别（NER）和关系抽取中序列标注的深度实现。 问答系统（QA）： 探究阅读理解模型（如SQuAD数据集上的解法）的工作流程，从抽取式QA到更复杂的生成式QA的演进。 10. 大型语言模型（LLMs）的范式转移： 重点讨论从微调（Fine-tuning）到提示工程（Prompt Engineering）的转变。介绍In-Context Learning（上下文学习）、Few-Shot/Zero-Shot Learning的概念，以及如何通过精巧的提示设计来引导LLM完成特定任务，而无需修改模型权重。 11. 伦理、偏见与未来展望： 深入探讨当前深度学习模型中存在的固有风险，包括训练数据中隐含的社会偏见如何反映在模型输出中，以及模型的可解释性（Explainability）研究的必要性。最后，展望多模态（如结合视觉信息）和具身智能（Embodied AI）在NLP领域的潜在融合方向。 本书适合对象： 计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的学生、研究人员，以及希望将最先进的深度学习技术应用于实际文本处理场景的工程师和开发者。本书的讲解力求兼顾理论的严谨性与工程实现的直观性。

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除了数据仓库和数据挖掘外，特别关注信息分析与情报分析。

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粗略的看了下，讲的东西很广，但不够深入，算法看的有点难懂，可以作为当作一本关于数据挖掘介绍性的书来看，假如想自学数据挖掘相关算法还是找别的。

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