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出版者:Thomson Learning

作者:Porter, Gary A./ Norton, Curtis L.

出品人:

頁數:672

译者:

出版時間:

價格:161.95

裝幀:HRD

isbn號碼:9780324645101

叢書系列:

圖書標籤:

• 財務會計
• 會計信息
• 財務報錶分析
• 會計原理
• 財務管理
• 投資分析
• 公司財務
• 會計實務
• 財務決策
• 財務報告

好的，這是一份圖書簡介，該書名為《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》，內容完全獨立於《Using Financial Accounting Information》。 --- 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》圖書簡介 導言：智能時代的語言基石 在信息爆炸的今天，自然語言處理（NLP）已不再是簡單的文本匹配或規則驅動的係統，而是驅動人工智能革命的核心引擎之一。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的視角，剖析如何利用尖端的深度學習技術——特彆是Transformer架構及其變體——來解決當今NLP領域中最復雜、最具挑戰性的任務。 本書的編寫基於對當前學術研究的深刻洞察和工業界實踐的廣泛積纍，避免瞭對基礎概念的冗餘描述，而是直接切入當前技術發展的前沿陣地，聚焦於如何將理論轉化為高效、可擴展的實際解決方案。我們假設讀者已具備一定的機器學習和Python編程基礎，能夠理解基本的神經網絡概念。 第一部分：深度學習與現代NLP範式轉換 本部分將迴顧自循環神經網絡（RNN）到注意力機製（Attention）的演進曆程，重點闡釋深度學習如何徹底改變瞭我們處理序列數據的傳統範式。 第一章：序列建模的演進：從統計到神經錶示 本章將迴顧基於統計學的語言模型（如N-gram）和早期的基於特徵工程的NLP方法。隨後，我們將深入探討詞嵌入（Word Embeddings）的革命性影響，包括Word2Vec、GloVe的原理及其局限性。重點將放在如何利用更豐富的上下文信息來生成高質量的詞嚮量，為後續的復雜模型奠定基礎。 第二章：注意力機製的崛起與Transformer架構的誕生 注意力機製是現代NLP的基石。本章將詳細解析自注意力（Self-Attention）的數學原理，解釋其如何剋服傳統RNN在長距離依賴建模上的瓶頸。核心內容是Transformer模型的架構解析，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋網絡的精妙設計。我們將通過實際的PyTorch/TensorFlow代碼片段，展示如何高效地實現和可視化Transformer的內部工作流程。 第二部分：預訓練模型的深度剖析與應用 預訓練語言模型（PLMs）是當前NLP領域最強大的工具。本部分專注於分析這些模型如何通過大規模無監督訓練獲取語言的深層知識，並探討針對特定下遊任務的微調策略。 第三章：BERT傢族與雙嚮上下文建模 本章聚焦於BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其衍生模型（如RoBERTa, ALBERT）。我們將詳細講解掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）這兩個關鍵預訓練任務的機製。讀者將學習如何根據不同的任務需求（如序列分類、問答）設計閤適的微調策略，並探討如何利用知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術壓縮大型模型以適應資源受限的環境。 第四章：自迴歸模型與文本生成的前沿技術 以GPT係列為代錶的自迴歸模型在文本生成領域占據主導地位。本章將深入探討自迴歸模型的訓練目標、采樣策略（如Top-K, Nucleus Sampling）對生成文本質量的影響。重點分析如何利用人類反饋強化學習（RLHF）來對齊大型語言模型（LLMs）的輸齣，使其更符閤人類的偏好和安全標準。我們將探討指令微調（Instruction Tuning）在提升模型泛化能力方麵的關鍵作用。 第三部分：麵嚮復雜任務的深度NLP應用 本部分將展示如何利用上述模型框架解決實際世界中更具挑戰性的多模態和跨語言任務。 第五章：問答係統與信息抽取的高級方法 在知識密集型問答（KB-QA）和開放域問答（Open-Domain QA）中，深度學習的應用尤為關鍵。本章將對比抽取式（Extractive）和生成式（Generative）問答係統的架構差異。深入探討如何結閤檢索增強生成（RAG）框架，利用外部知識庫提高生成答案的準確性和事實性。同時，本章也將覆蓋命名實體識彆（NER）、關係抽取等信息抽取任務的最新進展。 第六章：機器翻譯與跨語言理解 機器翻譯是衡量NLP模型跨語言能力的重要標尺。本章將分析基於Transformer的神經機器翻譯（NMT）係統的Encoder-Decoder結構。重點討論低資源語言（Low-Resource Languages）下的零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）學習策略，以及如何利用多語言預訓練模型（如mBERT, XLM-R）來遷移知識，實現高質量的跨語言理解。 第七章：多模態融閤：文本與視覺的交匯點 隨著AI能力的擴展，NLP越來越多地與計算機視覺相結閤。本章探討如何構建能夠理解圖像和文本關係的多模態模型。具體內容包括視覺問答（VQA）、圖像描述生成（Image Captioning）中，注意力機製如何有效地將文本和視覺特徵對齊。我們將分析跨模態注意力（Cross-Modal Attention）的設計及其在融閤不同信息流中的作用。 結語：通往通用人工智能之路 本書最後將展望深度學習在NLP領域的未來趨勢，包括模型的可解釋性（XAI in NLP）、對更長上下文的處理能力、以及邁嚮具備常識推理能力的通用模型的研究方嚮。 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》不僅是一本技術指南，更是一份對未來語言智能的路綫圖。通過係統地學習和實踐本書中的技術，讀者將能夠駕馭當前最先進的NLP工具，並為下一代智能係統的開發奠定堅實的基礎。 --- 目標讀者： 計算機科學研究生、資深軟件工程師、數據科學傢以及對前沿人工智能技術有濃厚興趣的研究人員。 所需環境： Python 3.8+，TensorFlow 2.x 或 PyTorch 2.x，熟悉Hugging Face Transformers庫的配置與使用。

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