Nanotechnology and the Environment pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr on Demand

作者:Karn, Barbara (EDT)/ Masciangioli, Tina M. (EDT)/ Zhang, Wei-xian (EDT)/ Colvin, Vicki (EDT)/ Alivis

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 169.50

装帧:HRD

isbn号码:9780841238770

丛书系列:

图书标签:

• 纳米技术
• 环境科学
• 环境污染
• 纳米材料
• 可持续发展
• 环境工程
• 纳米毒理学
• 环境修复
• 绿色纳米技术
• 风险评估

《计算语言学前沿：深度学习与自然语言交互》 内容简介 本书深入探讨了当前计算语言学领域中最具活力和影响力的交叉学科——深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用及其对人机交互范式的革新。全书系统地梳理了从基础的词嵌入技术到复杂的Transformer架构的演进历程，并详尽阐述了这些前沿模型在构建高度智能化的自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）系统中的核心机制与实践细节。 第一部分：深度学习基础与词汇表示的革命 本部分首先为读者奠定坚实的深度学习理论基础，特别是针对序列数据处理的神经网络结构。我们从传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）入手，分析它们在处理长距离依赖问题上的局限性。 核心内容聚焦于词汇表示的范式转变。章节详细解析了Word2Vec、GloVe等静态词向量的原理及其在语义空间中的映射能力。随后，本书将重点转向动态上下文敏感的嵌入技术，深入剖析ELMo (Embeddings from Language Models) 如何通过预训练语言模型，为同一个词在不同语境下生成不同的向量表示，从而极大地提升了模型对歧义的理解能力。这部分内容不仅包括理论推导，还提供了使用Python和PyTorch库实现这些嵌入模型的实践指导。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的兴起 本部分是全书的理论核心，集中阐述了深度学习在NLP领域实现飞跃的关键技术——注意力机制（Attention Mechanism）。我们首先解释了注意力机制如何突破传统序列模型对信息瓶颈的限制，允许模型在处理输入序列时，动态地关注输入中最相关的部分。 在此基础上，本书对Transformer架构进行了极其细致的解构。章节详细分析了自注意力（Self-Attention）的数学模型，包括Q（Query）、K（Key）和V（Value）矩阵的运算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同层面的语义关系。 随后，我们将目光投向基于Transformer构建的预训练语言模型家族。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 作为里程碑式的成果，其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务被深入剖析。我们不仅讨论了BERT在理解任务（如问答、文本蕴含识别）上的卓越性能，还探讨了其双向性带来的挑战与优化。 第三部分：自然语言生成与大型语言模型（LLMs） 本部分探讨了如何利用深度学习模型从“理解”迈向“创造”——即自然语言生成。 章节首先回顾了基于序列到序列（Seq2Seq）模型的机器翻译和文本摘要的早期进展。接着，本书全面转向基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的自回归模型。我们详细比较了GPT系列模型在单向信息流下的生成特性，并讨论了其在零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习能力上的惊人表现。 对于当前的研究热点——大型语言模型（LLMs）的对齐问题，本书进行了专题论述。我们探讨了指令微调（Instruction Tuning）、链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示工程以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）在将模型行为与人类意图、伦理标准对齐过程中的关键作用。这部分内容侧重于实际应用中，如何通过精巧的提示设计和后训练优化，解锁LLMs的复杂推理能力。 第四部分：前沿应用与未来挑战 最后一部分关注深度学习模型在实际NLP应用中的最新突破与未来展望。 A. 知识密集型任务： 探讨了如何将语言模型与外部知识库（如知识图谱）结合，以应对事实核查、复杂问答等需要准确外部信息的任务。我们分析了检索增强生成（RAG）架构的工作原理及其在减少模型幻觉方面的有效性。 B. 多模态语言交互： 随着多模态技术的发展，本部分介绍了视觉语言模型（如CLIP、DALL-E背后的原理基础），展示了语言模型如何跨越文本边界，理解和生成图像、视频等非文本信息。 C. 可解释性与鲁棒性： 鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本书讨论了当前解释计算语言学模型决策过程的方法，例如激活最大化和注意力权重分析。同时，我们也严肃探讨了模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，以及如何设计更具鲁棒性的NLP系统。 D. 伦理与社会影响： 最终，本书以批判性的视角审视了大规模语言模型带来的偏见传播、信息茧房构建以及对就业市场的潜在冲击等社会伦理问题，呼吁研究社区在追求技术前沿的同时，肩负起相应的社会责任。 《计算语言学前沿：深度学习与自然语言交互》旨在为研究生、资深工程师以及对人工智能前沿有浓厚兴趣的研究人员，提供一个从理论基石到最先进架构的全面、深入且具有实践指导意义的参考手册。本书的每一个章节都力求在概念清晰度和技术深度之间取得平衡，确保读者能够掌握驾驭下一代智能系统的核心技术。

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