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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:袁学松

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2006-12

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787312020285

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理》的图书简介。 --- 《深度学习与自然语言处理》 书籍简介 在信息爆炸的时代，如何高效地理解、处理和生成人类语言，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。本书《深度学习与自然语言处理》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的蓝图，阐述如何运用前沿的深度学习技术，解决复杂的自然语言处理（NLP）问题。 本书的核心价值在于，它不仅仅停留在理论的介绍，更着眼于如何将复杂的数学模型转化为能够实际运行的智能系统。我们深入剖析了从基础的词向量表示到最前沿的Transformer架构的演进历程，并辅以大量的代码示例和案例分析，确保读者能够掌握从概念理解到工程实现的完整路径。 第一部分：基础奠基与向量化表示 NLP的基石在于如何将非结构化的文本转化为机器可以理解的数值形式。本书首先回顾了传统的NLP方法，如N-gram模型、TF-IDF，作为理解深度学习方法的历史背景。随后，我们聚焦于深度学习驱动的词嵌入技术。 词嵌入的革命： 我们详细探讨了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe以及FastText的原理与应用。重点分析了这些静态词向量的局限性，特别是它们无法解决多义词（Polysemy）问题的弊端。通过对这些基础模型的深入剖析，读者将建立起对“语义空间”的直观认识。 上下文依赖的崛起： 静态词向量的瓶颈催生了动态词向量的需求。本书详细介绍了早期的基于循环神经网络（RNN）的上下文编码方法，包括标准RNN、GRU（Gated Recurrent Unit）和LSTM（Long Short-Term Memory）。我们不仅解释了它们如何通过门控机制解决梯度消失问题，还展示了如何利用这些结构构建序列到序列（Seq2Seq）的基础模型，为机器翻译和文本生成打下基础。 第二部分：注意力机制与序列建模的飞跃 当序列变长时，标准RNN/LSTM在信息压缩和长距离依赖捕获上显得力不从心。本书将注意力机制（Attention Mechanism）视为NLP发展史上的一个关键转折点。 从机制到架构： 我们不仅介绍了软注意力（Soft Attention）的基本数学原理，如何让模型“聚焦”于输入序列中最相关的部分，还深入探讨了如何将其集成到Seq2Seq框架中，显著提升了机器翻译的质量。注意力机制的引入，使得模型能够动态地分配资源，有效克服了信息瓶颈。 Transformer架构的统治地位： 本部分的高潮是Transformer模型的全面解析。我们详细拆解了Encoder-Decoder结构，重点剖析了自注意力（Self-Attention）机制，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。通过对比RNN/LSTM，读者将清晰理解为什么Transformer能够实现更快的训练速度和更强的长距离依赖建模能力。 第三部分：预训练模型的时代 深度学习在NLP中的威力，很大程度上依赖于大规模语料的预训练。本书系统梳理了从ELMo到BERT及其后继者（如RoBERTa, ALBERT等）的发展脉络。 预训练的范式转移： 我们深入剖析了BERT模型如何通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务进行无监督预训练。重点讲解了其双向性（Bidirectionality）如何彻底超越了GPT等单向模型在上下文理解上的局限。 微调与迁移学习： 掌握了预训练模型后，接下来的关键是如何进行下游任务的微调（Fine-tuning）。本书提供了针对分类、问答、命名实体识别（NER）等任务的标准化微调流程和最佳实践，强调了如何根据具体任务调整学习率和批次大小，以最大限度地发挥预训练模型的泛化能力。 第四部分：生成模型与高级应用 基于Transformer的生成模型，如GPT系列，重新定义了文本生成的边界。 从自回归到指令遵循： 我们探讨了GPT系列模型的核心——自回归生成的原理。深入分析了推理阶段的解码策略，包括贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）以及更先进的Top-K和核采样（Nucleus Sampling）方法，这些技术直接决定了生成文本的流畅度和多样性。 高级NLP任务实战： 本书的最后部分聚焦于如何运用这些强大的工具解决实际问题： 1. 问答系统（QA）： 区分抽取式问答（如SQuAD）和生成式问答的实现细节。 2. 文本摘要： 比较抽取式摘要和抽象式摘要（基于Seq2Seq/Transformer）的优缺点。 3. 信息抽取与关系抽取： 如何利用预训练模型进行结构化信息的自动化提取。 面向读者 本书内容兼具深度和广度，适合于计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望从传统机器学习方法过渡到深度学习驱动的NLP工程师和研究人员。读者应具备Python编程基础，并对线性代数和微积分有基本的理解。 通过本书的学习，读者将不仅能够理解当前最先进的NLP模型背后的数学逻辑，更能熟练运用PyTorch或TensorFlow等主流框架，构建出解决现实世界复杂语言难题的智能系统。本书承诺提供一条清晰、可操作的技术进阶路径，确保读者能够真正掌握深度学习在自然语言处理领域的应用精髓。 ---

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翻阅全书，我深刻体会到了一种超越纯粹技术实现的宏大视角。这本书显然不满足于仅仅停留在 SQL 语句的编写技巧上，它更深入地探讨了数据驱动决策的商业逻辑。例如，在讨论性能优化策略时，作者没有简单地建议“加索引”，而是花了大篇幅去分析不同业务场景下索引选择的权衡——是选择覆盖索引以最小化 I/O，还是使用组合索引来应对多条件查询？这种对“为什么”的追问，远比“怎么做”更有价值。书中对事务隔离级别的讨论也极其到位，它不是孤立地讲解 ACID 特性，而是结合了并发控制下的死锁预防和恢复机制，让我对保证数据一致性的底层机制有了更深层次的理解。读完这部分内容，我感觉自己不再是一个只会写查询语句的操作员，而更像是一个能够为企业架构数据存储和访问策略的工程师。这种思维模式的提升，才是阅读一本优秀技术著作所能带来的最大收获。

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这本书的开篇着实抓人眼球，作者似乎深谙如何将枯燥的技术概念转化为引人入胜的叙事。我记得读到关于数据模型构建的那一章时，那种豁然开朗的感觉至今难忘。它没有直接堆砌晦涩的术语，反而像是在讲述一个复杂迷宫的解谜过程，每一步逻辑推演都清晰可见。尤其是对范式理论的阐述，它没有停留在教科书式的定义上，而是通过一系列精心设计的案例，将规范化带来的实际好处——数据冗余的消除和查询效率的提升——描绘得淋漓尽致。我特别欣赏作者在引入关系代数时所采取的渐进式教学法，从最基础的集合运算讲起，逐步过渡到连接、投影等复杂操作，即便是初次接触数据库理论的读者，也能平稳地跟上节奏。这种对读者学习路径的体贴，让原本可能让人望而生畏的理论知识，变得触手可及，极大地增强了阅读的信心和兴趣。可以说，这本书在“如何讲好一个技术故事”方面，做到了极高的水准。

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从写作风格上来看，作者展现出一种沉稳且极具条理性的学者气质，但其表达方式又充满了对实践的敬畏。书中对新技术引入的讨论尤为谨慎和客观。例如，在评价 NoSQL 数据库的适用性时，作者没有盲目推崇“万物皆可 NoSQL”的潮流，而是极其冷静地分析了其在数据一致性模型上的妥协，并明确指出哪些场景下关系型数据库依然是不可替代的基石。这种不偏不倚、基于事实的论证方式，让我对书中所有观点的可信度都抱有极高的信任。更难得的是，作者似乎总能在我产生疑问的前一刻，就通过下一句话或一个精妙的脚注，将那个潜在的疑问消解掉。这说明作者在组织内容时，已经将读者的思维跳跃点考虑得非常周全，行文如水到渠成，毫无滞涩感。

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坦率地说，这本书在“高级应用设计”这一块的深度和广度，是同类书籍中少有的。它巧妙地将数据库技术与现代分布式系统的挑战结合起来。我印象深刻的是关于数据分片策略的章节，书中详细对比了哈希分区、范围分区和列表分区的优缺点，并进一步探讨了引入一致性哈希算法来应对节点增删带来的数据迁移成本问题。这已经触及到了企业级数据平台架构的核心难题。此外，书中对数据库安全和合规性（如 GDPR 要求下的数据脱敏实践）的提及，也展现了作者超越纯粹技术实现的社会责任感。阅读它，就像是获得了一份来自资深架构师的长期职业发展蓝图，它不仅告诉你如何使用工具，更重要的是，它教会你如何思考工具背后的限制，以及如何设计出能够应对未来十年技术迭代的稳健系统。

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这本书的排版和图示设计，绝对是业界的一个标杆。我见过太多技术书籍，内容再好，也败在密密麻麻的文字和潦草的流程图上，让人阅读体验极差。但这本书不一样，它的视觉呈现本身就是一种教学辅助。当涉及到存储引擎内部结构或 B+ 树的索引查找过程时，作者提供的那些三维示意图和动态加载过程的静态分解图，简直是神来之笔。它们精准地将抽象的内存操作具象化了。我特别喜欢它在章节末尾设置的“陷阱与误区”栏目，里面列举了开发者在实际工作中经常犯的错误，比如在特定数据库版本中不推荐使用某些旧函数，或是因疏忽导致的安全漏洞。这种前瞻性和实战性极强的警示，为读者构建了一道坚实的“防弹衣”，有效避免了在真实项目中因不了解细节而导致的严重后果。

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