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出版者:清華大學齣版社

作者:

出品人:

頁數:321

译者:

出版時間:2007-9

價格:29.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302154983

叢書系列:

圖書標籤:

中文信息處理
計算機
自然語言理解
數據挖掘
中文處理
中文分詞
教材
情報學
中文文本處理
信息檢索
自然語言處理
計算語言學
文本挖掘
信息抽取
語義分析
機器學習
數據科學
人工智能

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具體描述

《中文文本信息處理的原理與應用》是一本全麵係統地介紹中文文本信息處理的教材，內容豐富，由淺入深地講述瞭中文文本信息處理的原理與應用。本書不僅介紹瞭基於規則的自然語言分析方法，也介紹瞭基於統計學的方法。全書共分為四大部分，分彆是詞法分析、語法處理、語義分析和應用與技術。其中前三部分是自然語言處理的基本理論，第一部分針對中文處理中特有的分詞問題，介紹瞭自動分詞算法、分詞中歧義的消除和未登錄詞的識彆算法，另外還介紹瞭語料庫的相關知識。第二部分和第三部分都是從語法（語義）的錶示入手，將自然語言形式化，再給齣語法（語義）分析的算法，並針對該過程中的歧義問題給齣瞭一些成熟的解決方案。最後一部分講述自然語言理解在信息檢索、信息抽取、自動文摘和文本分類等領域的應用。

好的，這是一本關於高級機器學習模型在金融市場預測中的應用的圖書簡介，旨在深入探討如何利用尖端的深度學習和強化學習技術來解決復雜、非綫性的金融時間序列預測難題。 --- 書籍名稱：《量化時代的燈塔：麵嚮高頻交易的深度強化學習範式》簡介在全球金融市場日益數字化和高頻化的背景下，傳統的計量經濟學模型和基於簡單綫性假設的預測方法已逐漸暴露其局限性。市場噪聲的增加、非綫性交互的復雜性以及數據維度爆炸，要求我們必須轉嚮更強大、更具適應性的計算智能工具。本書正是在這一時代需求下應運而生，它將讀者從基礎的統計套利概念引導至前沿的深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）在資産管理和最優執行策略中的實際應用。本書並非一本入門級的金融數據分析指南，而是為具備一定Python編程基礎、熟悉基礎機器學習概念（如迴歸、分類）的量化分析師、金融工程師以及高級數據科學研究人員量身定製的深度技術手冊。我們的核心目標是構建一套端到端的、能夠實時適應市場變化並做齣最優決策的智能交易係統。第一部分：金融時間序列的挑戰與深度學習的基石本部分首先係統梳理瞭金融數據固有的特性——非平穩性、異方差性、長程依賴性，並探討瞭傳統模型（如GARCH族、ARIMA）在應對這些挑戰時的內在缺陷。隨後，我們將重點轉嚮深度學習在特徵工程和序列建模中的革命性作用。深度特徵提取與錶示學習：深入解析自編碼器（Autoencoders）和變分自編碼器（VAEs）如何從原始OHLCV（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量）數據中自動學習齣低維、高魯棒性的市場狀態錶示，避免瞭人工選擇指標的偏見。序列建模的演進：詳細介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在捕捉市場短期和中期時間依賴性上的優勢。更進一步，本書將重點介紹Transformer架構——特彆是其自注意力機製（Self-Attention Mechanism）——如何有效地處理跨越更長時間窗口的全局依賴關係，並將其應用於多資産組閤的協整性分析。圖神經網絡（GNNs）在市場微結構中的應用：探討如何將股票、債券、期貨等資産間的關聯構建為動態圖結構，利用GNNs（如Graph Convolutional Networks, GCNs）來理解係統性風險傳導和跨資産套利機會。第二部分：強化學習的理論框架與金融環境構建金融決策本質上是一個序列決策過程，這使得強化學習成為構建主動交易策略的理想框架。本部分將嚴謹地介紹RL的基本要素，並將其精確映射到金融交易環境中。 RL基礎與金融映射：詳細闡述馬爾可夫決策過程（MDP）的五個關鍵要素（狀態$S$、動作$A$、奬勵$R$、轉移概率$P$、摺扣因子$gamma$）如何精確對應於“市場狀態”、“買賣持倉”、“盈虧迴報”、“市場響應”和“未來價值考量”。核心算法深度剖析：本書不對基礎的Q-Learning和SARSA做過多停留，而是專注於解決高維連續狀態空間和連續動作空間（例如，決定持倉的百分比而非簡單的買入/賣齣）的Actor-Critic方法。我們會詳細拆解深度確定性策略梯度（DDPG）和軟性Actor-Critic（SAC）的內部機製，重點分析其策略網絡和價值網絡的結構設計與穩定性訓練技巧。離綫（Batch）與在綫（Online）學習的權衡：針對金融數據迴測的嚴格性要求，我們深入探討瞭如何利用曆史數據進行離綫RL訓練（如使用Behavioral Cloning和Batch RL技術），以規避探索（Exploration）在真實環境中可能帶來的災難性後果。第三部分：先進DRL範式在實戰中的集成與優化這是本書的實踐核心，將理論模型轉化為可部署的交易係統。我們將關注如何剋服DRL在金融領域麵臨的獨特挑戰，例如奬勵函數的稀疏性、策略過擬閤到曆史樣本，以及模型的可解釋性。 PPO在多周期調度的應用：詳細闡述近端策略優化（PPO），因其在穩定性和樣本效率上的平衡，如何被應用於構建不同時間尺度（日內、日頻、周頻）下的動態資産配置策略。我們將重點討論如何設計一個復閤奬勵函數，該函數不僅包含絕對收益，還納入瞭夏普比率、最大迴撤懲罰（Drawdown Penalty）以及交易成本的負嚮約束。風險敏感型決策與約束優化：引入約束馬爾可夫決策過程（CMDP）的概念，指導智能體在最大化期望迴報的同時，嚴格遵守預設的風險預算限製（如VaR或CVaR限製）。這部分將涉及對策略梯度的修改，以確保風險約束的滿足性。模型可解釋性與對抗性測試：在金融領域，"黑箱"是不可接受的。本書提供瞭一係列後處理技術，用於解釋DRL策略的決策邏輯，例如SHAP值分析在價值網絡中的應用，以識彆哪些市場特徵（狀態變量）對最終的交易動作影響最大。此外，我們將模擬對抗性攻擊（如突然的宏觀事件衝擊）來測試策略的魯棒性。高性能仿真環境的構建：強調使用OpenAI Gym兼容的自定義環境庫進行高保真模擬。這包括精確建模滑點（Slippage）、市場衝擊成本、限價單與市價單的執行差異，以及考慮交易成本對策略邊際利潤的侵蝕。結論與展望本書最終將引導讀者建立一個模塊化、可擴展的DRL交易框架。我們堅信，隻有通過將最前沿的深度學習錶示能力與強化學習的序列決策優化能力深度融閤，纔能真正駕馭現代金融市場的復雜性，實現持續的超額收益。本書提供的不僅是算法，更是一種係統化、風險可控的量化投資思維範式。 ---

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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只针对书中莫名其妙的部分进行了查找，看懂的部分就没有再查找，估计也是抄袭居多 P22~P28抄袭朱巧明, 培峰李, 朱晓旭《中文信息处理技术教程》的P192 P54~P60抄袭孙茂松黄昌宁发表在中文信息学报上的《中文姓名的自动辨识》 P92~P100 抄袭翻译自MIT出版社1999年Christopher ...

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