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出版者:A Bradford Book

作者:Gerald Matthews

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2004-1-30

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262632966

丛书系列:

图书标签:

• 情商
• 自我认知
• 情绪管理
• 人际关系
• 沟通技巧
• 领导力
• 心理学
• 个人成长
• 职场技能
• 情绪智慧

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）中应用的图书简介，旨在涵盖前沿技术、理论基础与实践案例，内容详实： --- 《深度语义构建：自然语言处理的前沿模型与实践》 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的指南，探讨如何运用深度学习技术解决复杂的自然语言处理（NLP）问题。本书不仅详述了Transformer架构、预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的核心原理和演变路径，更侧重于如何将这些理论知识转化为高效、可扩展的实际应用。 从基础的词嵌入技术到最新的提示工程（Prompt Engineering）范式，我们力求覆盖从理论基石到最尖端研究的完整光谱。本书特别强调了模型的可解释性、伦理考量以及在资源受限环境下的模型优化策略，确保读者不仅能构建强大的NLP系统，还能理解其背后的机制与社会影响。 第一部分：NLP的深度学习基础与演化 第一章：从统计到神经：NLP范式的转变 本章首先回顾了传统NLP方法（如N-gram、隐马尔可夫模型）的局限性，为引入深度学习奠定基础。随后，深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的原理，包括Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe。我们将详细分析这些方法的连续空间表示如何捕捉词汇的语义和句法关系，并通过实例展示如何计算词向量的类比推理（如“国王 - 男性 + 女性 = 女王”）。 第二章：循环神经网络的巅峰与局限 循环神经网络（RNN）是序列建模的早期支柱。本章将详细介绍标准RNN的结构、梯度消失/爆炸问题，并重点解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中的输入门、遗忘门和输出门的工作机制。我们通过实际的代码片段展示如何使用这些单元来处理时间序列数据和简单文本生成任务，同时也明确指出了它们在处理超长序列时的内在瓶颈。 第三章：注意力机制：聚焦关键信息 注意力机制是现代NLP的基石。本章从软注意力（Soft Attention）模型入手，解释了如何计算上下文向量，以及它如何显著提升序列到序列（Seq2Seq）模型的性能。随后，我们将过渡到自注意力（Self-Attention）机制的数学描述，阐述其如何允许模型在不依赖循环结构的情况下，并行地计算序列中所有元素之间的依赖关系，为Transformer的出现做好铺垫。 第二部分：Transformer架构与预训练模型 第四章：Transformer：并行化的革命 本章是全书的核心之一。我们将彻底解构Transformer架构，包括其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的完整堆叠结构。重点剖析： 1. 多头注意力（Multi-Head Attention）：如何通过并行处理不同的表示子空间来增强模型的表达能力。 2. 位置编码（Positional Encoding）：解释正弦/余弦函数如何为无序的输入序列注入时间信息。 3. 前馈网络与残差连接：理解这些组件在稳定深层网络训练中的关键作用。 第五章：大规模预训练语言模型（PLMs）的崛起 本章深入探讨基于Transformer的预训练范式。我们将详细对比： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 任务的原理及其在理解任务上的优势。 GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）：单向（自回归）模型在文本生成和语言建模上的卓越表现。 RoBERTa, XLNet等改进模型：分析它们如何通过优化预训练目标和数据策略来超越原始BERT。 第六章：模型微调与高效适应（Fine-Tuning & Adaptation） 预训练模型需要针对特定下游任务进行适应性训练。本章详细介绍微调的流程、策略选择（全量微调、特征提取）以及性能评估指标。更进一步，我们将引入参数高效微调（PEFT）技术，例如LoRA (Low-Rank Adaptation) 和 Prefix Tuning，展示如何在保持强大性能的同时，显著减少训练所需的计算资源和存储空间。 第三部分：高级应用与前沿挑战 第七章：文本生成与条件性生成 文本生成是NLP最具挑战性的领域之一。本章覆盖了从基础的贪婪搜索、束搜索（Beam Search）到高级的Top-k/Nucleus Sampling等解码策略。我们将分析这些策略如何平衡生成文本的流畅性（Fluency）和多样性（Diversity），并探讨在摘要、机器翻译和对话系统中的具体应用与评估（如BLEU、ROUGE分数）。 第八章：知识抽取与结构化表示 本章聚焦于如何从非结构化文本中抽取结构化信息。内容涵盖： 命名实体识别（NER）：结合条件随机场（CRF）与Bi-LSTM/Transformer的混合模型。 关系抽取（RE）：基于句子级别和三元组（Subject-Predicate-Object）的抽取方法。 知识图谱（KG）的构建与嵌入：利用深度学习方法学习实体和关系的低维表示。 第九章：提示工程（Prompt Engineering）与In-Context Learning 随着大型语言模型（LLMs）的普及，提示工程成为一门新兴的技能。本章详细解释了In-Context Learning (ICL) 的概念——模型仅通过在输入中提供示例（Few-Shot Examples）就能执行新任务的能力。我们将系统分类不同的提示设计技术，如零样本（Zero-Shot）、少样本（Few-Shot）提示，以及思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示，并展示如何通过精心设计的提示来引导模型产生更准确、逻辑更清晰的输出。 第十章：可解释性（XAI）、偏见与伦理 部署强大的NLP模型的同时，必须审视其潜在风险。本章探讨模型可解释性技术，如LIME和SHAP在NLP上下文中的应用，帮助理解模型决策的关键特征。同时，深入分析模型训练数据中固有的社会偏见（性别、种族偏见）如何被放大，并讨论缓解这些偏见的技术策略，如反事实数据增强和去偏训练。 第四部分：工程实践与部署 第十一章：高效推理与量化技术 在实际生产环境中，模型的速度和资源消耗至关重要。本章聚焦于模型优化： 模型剪枝（Pruning）：结构化与非结构化剪枝对模型性能和大小的影响。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何用大型“教师模型”来训练更小、更快的“学生模型”。 低精度量化（Quantization）：从FP32到INT8/INT4的转换技术，以及对精度损失的权衡分析。 第十二章：分布式训练与高效框架 介绍现代NLP训练所需的分布式计算基础设施。涵盖数据并行和模型并行的策略。重点介绍PyTorch的`DistributedDataParallel (DDP)` 和 Hugging Face Accelerate 库的使用，以及如何配置多GPU/多节点训练环境，以应对万亿参数模型的挑战。 --- 本书特色： 代码驱动： 穿插大量Python和PyTorch/TensorFlow的实战代码片段，确保理论与实践紧密结合。 前沿覆盖： 聚焦Transformer及后续的LLMs应用范式，而非过时的技术。 工程视角： 强调模型优化、部署效率和可扩展性，不仅仅停留在学术研究层面。 目标读者： 具备Python基础和机器学习初步知识的数据科学家、NLP工程师、计算机科学研究生以及希望深入理解现代深度学习驱动的语言处理技术的专业人士。

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