具体描述
PowerPoint在多媒体演示中的应用，ISBN：9787500669746，作者：（韩）李承一，（韩）尹珠熙 编著，张薇 译；张薇译
深度学习赋能的自然语言处理前沿技术与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，探索当前自然语言处理（NLP）领域的核心理论、尖端技术以及在实际工程中的应用。本书不涉及多媒体演示软件的任何功能、界面或使用技巧，而是完全聚焦于语言的计算模型、语义的深度挖掘以及语言智能的构建。 第一部分：NLP 理论基础与经典模型回顾 本部分首先建立坚实的理论基础，系统回顾了自然语言处理领域经过时间检验的经典方法，这些方法为理解现代深度学习模型奠定了不可或缺的基石。 第一章：语言学的计算视角与文本表示 本章从信息论和计算语言学的角度剖析人类语言的结构特性，探讨如何将离散的文本数据转化为机器可处理的连续向量空间表示。内容涵盖： 形式语言与乔姆斯基层级：对句法结构的严格数学描述。 传统词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：词频-逆文档频率（TF-IDF）的数学推导与局限性分析。 N-gram 模型：概率平滑技术（如加一平滑、Kneser-Ney 平滑）在预测中的应用。 主题模型：潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）的概率图模型构建及其在文档分类中的作用。 第二章：词嵌入的演进：从共现到上下文 本章详细阐述了如何捕捉词汇间的语义和句法关系，重点介绍词嵌入技术的迭代发展： Word2Vec 框架：深入剖析连续词袋模型（CBOW）和 Skip-gram 模型的损失函数、负采样（Negative Sampling）和分层 Softmax 机制。 GloVe 模型：基于全局词语共现矩阵的矩阵分解方法，探究其与 Word2Vec 的理论差异与工程取舍。 上下文依赖性挑战：引出对一词多义（Polysemy）问题的处理需求，为后续的动态嵌入做铺垫。 第二部分：深度学习驱动的 NLP 核心架构 本部分是本书的核心，专注于将神经网络引入自然语言处理的变革性技术，尤其侧重于循环结构和注意力机制的突破。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章详细解析了处理序列数据的基础网络结构，并着重分析其在解决长期依赖问题上的尝试： 标准 RNN 的结构与反向传播：梯度消失与梯度爆炸问题的数学分析。 长短期记忆网络（LSTM）：门控机制（输入门、遗忘门、输出门）的精细工作原理，及其在序列预测任务中的稳定表现。 门控循环单元（GRU）：简化版结构（更新门、重置门）的效率与性能平衡考量。 双向 RNN 结构：如何整合过去和未来的信息流以构建更丰富的上下文表示。 第四章：注意力机制与 Transformer 架构 本章聚焦于彻底改变序列建模范式的注意力机制，并深入剖析当前最主流的 Transformer 架构： 注意力机制的起源：从 Bahdanau 到 Luong 注意力，分析加性注意力与乘性注意力的计算效率。 自注意力（Self-Attention）：深度解析 Query, Key, Value 向量的线性变换，以及其如何实现序列内部的依赖性建模。 多头注意力（Multi-Head Attention）：通过并行化学习不同表示子空间的能力。 Transformer 编码器与解码器：残差连接、层归一化（Layer Normalization）在稳定深层网络中的关键作用，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的崛起与应用 本章全面覆盖了基于大规模无监督数据训练的预训练模型，这是当代 NLP 领域的核心驱动力。 第五章：从单向到双向预训练范式 本章对比了不同预训练任务如何塑造模型对语言的理解能力： 单向模型（如 GPT 系列）：基于因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM）的生成能力分析。 双向模型（如 BERT 系列）：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）的训练目标、训练策略及下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的有效性讨论。 模型微调（Fine-tuning）策略：针对下游任务（如序列标注、句子对分类）的有效适配方法。 第六章：高级预训练模型与效率优化 本章探讨了在 BERT 和 GPT 基础上的进一步发展，重点关注模型的规模化和推理效率： RoBERTa, ALBERT, ELECTRA：针对预训练任务和参数共享机制的改进，旨在提升模型性能或降低计算成本。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何训练一个轻量级的“学生模型”来模仿大型“教师模型”的行为，以满足边缘计算和低延迟需求。 量化与剪枝技术：模型压缩在实际部署中对浮点运算和内存占用的影响分析。 第四部分：NLP 的核心任务与前沿挑战 本部分将理论与实践相结合，探讨如何运用上述技术解决具体的语言理解和生成难题。 第七章：句法分析与语义角色标注 本章关注语言的结构化解析： 依存句法分析：基于转移（Transition-based）和基于图（Graph-based）的解析算法对比，评估它们在处理复杂句法结构时的准确性。 语义角色标注（SRL）：识别句子中谓词的论元及其角色，探讨如何利用预训练模型的上下文表示来增强这一任务的性能。 第八章：信息抽取与知识图谱构建 本章聚焦于从非结构化文本中提取结构化信息的能力： 命名实体识别（NER）：结合 BiLSTM-CRF 和基于 Transformer 的方法，处理实体边界和类型识别的挑战。 关系抽取（RE）：联合抽取（Joint Extraction）与流水线方法的比较，以及如何准确识别实体间的语义关联。 知识图谱的整合：将抽取出的三元组（实体-关系-实体）映射到现有的知识库结构中。 第九章：自然语言生成（NLG）的高级应用 本章探讨了机器如何流畅、连贯地产生人类可读的文本： 文本摘要生成：抽取式摘要与抽象式摘要的技术路线，特别是 Seq2Seq 模型在抽象摘要中的去噪和事实性控制。 机器翻译（NMT）：基于 Transformer 的神经机器翻译流程，涵盖束搜索（Beam Search）解码策略的优化。 对话系统：状态跟踪（Dialogue State Tracking）与响应生成的集成，以及评估生成文本质量（如 BLEU, ROUGE, METEOR 指标的局限性）。 总结与展望 本书最后一部分将对当前 NLP 领域尚未完全解决的难题进行讨论，包括模型的可解释性、跨语言和低资源语言的处理、以及确保生成内容的事实准确性和伦理安全等重大议题，展望未来十年 NLP 技术的发展方向。全书强调计算模型与实际工程效率的紧密结合。
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