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出版者:江苏科学技术出版社

作者:廖文和

出品人:

页数:359 页

译者:

出版时间:2006-12-1

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787534552083

丛书系列:

图书标签:

• 产品数据管理
• PDM
• 数据管理
• 产品生命周期管理
• PLM
• 数字化转型
• 工业信息化
• 数据治理
• 信息技术
• 制造业
• 工业4
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深度学习在自然语言处理中的前沿应用 图书简介 本书深入探讨了近年来自然语言处理（NLP）领域最激动人心的突破——深度学习技术的广泛应用。我们聚焦于如何利用复杂的神经网络架构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），以及革命性的Transformer模型，来解决传统NLP方法难以应对的复杂语言任务。 第一部分：深度学习基础与文本表示 本部分首先回顾了深度学习的基本原理，包括前馈网络、反向传播、优化器选择（如Adam、RMSprop）以及正则化技术。随后，我们将重点介绍文本的有效数字化表示——词嵌入（Word Embeddings）。从经典的Word2Vec和GloVe模型开始，阐述它们如何捕捉词汇的语义和句法关系。接着，我们将深入剖析上下文相关的词嵌入技术，特别是ELMo和BERT等预训练模型如何通过深层网络结构实现对多义词的精准建模。我们将详细分析这些嵌入技术在降低维度、提高模型泛化能力方面的关键作用。 第二部分：序列建模与信息抽取 NLP的核心挑战之一在于处理序列数据的依赖关系。本部分详细解析了如何使用RNN及其变体（LSTM/GRU）构建强大的序列模型。我们将通过实际案例展示如何用这些结构来处理文本分类、命名实体识别（NER）和词性标注（POS Tagging）。特别地，我们会深入探讨注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何显著提升序列模型的性能，使其能够动态关注输入序列中最相关的部分。 在信息抽取方面，我们将展示深度学习如何应用于关系抽取和事件抽取。这不仅仅是识别实体，更是理解实体之间的复杂关系网络。书中会详细介绍如何结合条件随机场（CRF）层与Bi-LSTM结构，以确保抽取结果的序列一致性和准确性。 第三部分：自然语言理解的里程碑——Transformer架构 Transformer模型的出现彻底改变了NLP的研究范式。本部分将用大量篇幅剖析其核心组件——自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。我们将详细拆解Transformer的编码器和解码器结构，解释“位置编码”对于捕获序列顺序信息的重要性。 随后，我们深入探讨基于Transformer的预训练模型家族。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）预训练任务被细致地分析。我们将提供实践指南，说明如何针对特定下游任务（如问答、情感分析）对这些大型模型进行微调（Fine-tuning）。我们还会涵盖GPT系列模型在生成任务中的自回归特性及其在文本生成和故事续写中的表现。 第四部分：文本生成与对话系统 文本生成是衡量NLP系统智能程度的重要指标。本部分聚焦于如何利用深度学习模型生成流畅、连贯且富有逻辑的文本。从使用Seq2Seq模型进行机器翻译，到利用更先进的Transformer解码器进行摘要生成（抽象式摘要）。书中将详细对比不同解码策略（如贪婪搜索、集束搜索、Top-K/Nucleus Sampling）对生成文本质量的影响。 在对话系统领域，我们将介绍如何构建基于检索和基于生成的对话模型。对于生成式对话，我们会探讨如何设计损失函数以鼓励模型生成更自然和富含上下文的回复，并讨论如何评估生成回复的流畅度、相关性和一致性。 第五部分：跨模态与前沿挑战 随着技术的发展，NLP正与其他模态进行融合。本部分将探讨视觉问答（VQA）和图文匹配等跨模态任务，展示如何将文本编码器与图像编码器（如CNN或Vision Transformer）结合起来，实现对多模态输入的联合理解。 最后，本书将讨论当前NLP领域面临的关键挑战，包括模型的可解释性问题、处理长文本依赖的局限性、数据偏见与公平性问题，以及在资源受限语言上部署深度学习模型的策略。本书旨在为读者提供一个既有理论深度又有实践广度的指南，助力研究人员和工程师驾驭深度学习在NLP领域的最新浪潮。 目标读者： 计算机科学专业学生、机器学习工程师、自然语言处理研究人员，以及希望将前沿深度学习技术应用于文本分析和生成任务的专业人士。读者需具备Python编程基础和一定的线性代数及概率论知识。

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这本书的另一个显著特点是其对**“数据集成与系统互操作性”**的探讨，虽然全面，但却过于注重“点对点”的直接对接。它详尽地描述了如何为ERP系统的财务模块编写特定的数据转换脚本，以及如何确保CAD文件的正确映射。然而，在当前的“数据中台”或“共享服务中心”理念下，这种一对一的硬编码集成方式已经被证明是维护的噩梦。我完全没有看到关于**构建统一API网关或事件驱动架构（EDA）**来解耦PDM系统与其他业务系统的内容。如果PDM系统升级了，所有下游系统的集成都需要重新开发和测试，这种脆弱性在快速迭代的数字化转型中是致命的。我更希望阅读到的是，如何将PDM发布的数据事件（如“新版本发布”）广播到一个消息队列中，让所有感兴趣的系统（无论是ERP、CRM还是售后服务系统）通过订阅模型被动地获取更新，而不是被动地被PDM系统的升级所挟持。这本书对未来架构演进的预见性，明显滞后于行业对松耦合、高弹性的追求。

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深入阅读有关**“数据安全与合规性”**的部分时，我的注意力被它对传统安全边界的强调所吸引，但很快就发现它严重低估了当前全球数据主权和隐私保护的复杂性。书中主要聚焦于防火墙、访问权限和数据加密等传统IT安全措施，这些在今天的零信任架构和全球化供应链背景下，显得过于保守和不足。对于诸如GDPR、CCPA以及特定行业（如航空航天、医疗器械）的严格数据留存和跨境传输限制，这本书的讨论仅仅停留在“需要遵守”的层面，而缺乏对**如何在PDM系统中设计内建的合规性引擎**的具体指导。我期待看到的是，如何通过区块链技术保证BOM修改的历史记录不可篡改，或者如何设计一个权限模型，能够根据用户所在地理位置自动限制其访问特定国家/地区设计数据的能力。这本书对安全风险的评估，仍然停留在数据泄露的层面，而对更微妙的“合规风险”和“主权风险”的应对策略，则几乎没有提供任何可操作性的技术蓝图。

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当我尝试将书中关于**“数据质量管理”**的章节应用于实际工作中的“非结构化数据管理”时，感受到了强烈的挫败感。该书将数据质量的重点几乎全部放在了物料编码、BOM结构、材料属性等结构化信息的标准化上，这当然重要，但对于现代产品而言，诸如设计评审文档、市场反馈报告、客户定制化需求说明书这类非结构化数据的版本控制和可追溯性，才是更令人头疼的难题。书中没有深入探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术对这些文本数据进行有效分类、抽取关键特征，并将其与对应的结构化物料关联起来。例如，某个设计评审纪要中提到的一个关键尺寸修改，如何自动触发PDM系统中的相关零部件的修订流程，而不是依赖人工阅读并手动输入。这种对**前沿数据科学与传统PDM实践结合**的缺失，使得这本书在处理复杂、多模态的产品信息时，显得力不从心，更像是一本关于“如何盖一座完美的数据仓库”的教科书，而非一本关于“如何管理瞬息万变的产品信息流”的操作手册。

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这本书的叙事风格和内容侧重点，让我感觉像是在阅读一本上世纪末的企业信息化蓝图，充满了对**“数据孤岛的彻底消灭”**这一宏伟愿景的执着描绘。虽然它详尽地讲解了PDM系统在PLM体系中的地位，以及与ERP、MES系统的数据接口设计规范，但它在**“小微企业或初创公司的轻量级数据管理策略”**上的探讨却几乎为零。对于那些资源有限、不需要部署一套耗资数百万、需要十几个全职管理员来维护的庞大系统的团队来说，这本书提供的解决方案显得过于“重工业化”。我更希望看到的是关于SaaS化PDM工具的选择标准、低代码平台在数据建模中的应用，或者如何利用开源数据库和成熟的BI工具曲线救国实现核心产品数据可视化的策略。书中对部署成本、维护复杂性和数据迁移难度的预估，完全是基于大型跨国公司的IT预算设定的，这对于绝大多数中小型制造业和服务业企业来说，是完全不切实际的。它似乎忘记了，在快速变化的商业环境中，“够用就好”往往比“完美无缺”更有价值。

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初翻这本名为《产品数据管理技术》的书，我着实被其厚重的理论框架和近乎百科全书式的覆盖面所震撼。它似乎试图囊括从数据治理的宏观哲学到具体技术实现的所有细节。然而，当我真正深入阅读后，却发现它在几个关键领域显得力不从心。首先是关于**敏捷开发环境下PDM系统快速迭代的实战经验**。书中花了大量篇幅描述传统的瀑布式流程下的数据结构标准化，对于当下主流的Scrum或看板方法中，数据模型如何随业务需求快速重构、版本控制如何与代码分支同步的实践案例，几乎是只字未提。我期望看到的是，面对一个功能模块的半小时内需求变更，PDM系统如何通过API接口或微服务架构实现无缝切换，而不是仅仅停留在“建立统一数据字典”的理论高度。这种对现代软件工程趋势的滞后，使得这本书在指导实际项目时，显得有些脱节和空泛。特别是在跨职能团队协作方面，如何利用云原生技术实现数据实时共享与权限动态调整的最新思路也付之阙如，读完后，我依然要回到论坛和社区里寻找那些关于DevOps与PDM集成的最新实践。

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