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出版者:Springer Verlag

作者:Saito, K. (EDT)/ Dixon, R. A. (EDT)/ Willmitzer, L. (EDT)

出品人:

页数:367

译者:

出版时间:

价格:$ 360.47

装帧:HRD

isbn号码:9783540297819

丛书系列:

图书标签:

• 植物代谢组学
• 代谢组学
• 植物生理学
• 生物化学
• 植物生物技术
• 天然产物
• 分析化学
• 质谱
• 代谢途径
• 植物代谢

好的，以下是一本与《植物代谢组学》无关的、详细的图书简介： --- 书名：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从理论基础到实践案例》 作者：张伟、李明 出版社：智慧科技出版社 ISBN：978-7-5086-XXXX-X 图书简介 在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理（NLP）已成为连接人与机器沟通的核心桥梁。本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角，探讨深度学习技术在NLP领域的最前沿应用与发展趋势。本书不仅系统梳理了深度学习技术在NLP中的理论基础，更聚焦于近年来涌现的创新模型和突破性实践，帮助读者构建扎实的理论框架，掌握前沿的工程实践能力。 全书内容组织严谨，逻辑清晰，覆盖了从基础概念到复杂任务解决的完整路径。 第一部分：深度学习与NLP的理论基石 本部分奠定了读者理解后续复杂应用的基础。首先，我们回顾了传统NLP方法（如N-gram、隐马尔可夫模型）的局限性，并详细介绍了深度学习如何革新这一领域。 神经网络基础回顾与定制化：深入剖析了前馈网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的适用性，并重点讲解了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模上的优势与挑战。 词嵌入技术的演进：详细解析了词向量（Word Embeddings）的核心思想，从早期的基于统计的方法（如Word2Vec, GloVe）到基于上下文感知的动态词向量（如ELMo）的演变过程，阐明了它们如何有效地捕捉词义和语义关系。 注意力机制的诞生与崛起：作为现代NLP模型的关键创新，注意力机制被独立成章进行深入讲解。我们不仅解释了其基本工作原理，还探讨了如何通过自注意力（Self-Attention）机制实现高效的并行计算和长距离依赖的捕获。 第二部分：Transformer架构及其生态系统 Transformer架构是当前NLP领域无可争议的核心驱动力。本部分将花费大量篇幅，彻底解构这一革命性模型。 Transformer的结构精讲：详细解析了编码器-解码器结构的每一个组件，包括多头注意力、位置编码、残差连接与层归一化，并探讨了这些设计决策背后的数学原理。 预训练语言模型（PLM）的范式转移：重点介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）以及RoBERTa、T5等主流模型的架构差异、预训练任务设计（如掩码语言模型、下一句预测）及其对下游任务的影响。 高效微调与适配技术：针对大规模PLM的参数量问题，本书详细介绍了参数高效微调（PEFT）技术，例如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prompt Tuning和Adapter Layers，使读者能够在资源受限的环境下，仍能有效地应用最先进的模型。 第三部分：前沿应用案例与实践挑战 本部分将理论知识应用于实际场景，展示深度学习在解决复杂NLP问题中的强大能力，并讨论当前领域面临的实际挑战。 生成式AI与内容创造：重点讨论了基于Decoder-only模型的文本生成技术，包括条件文本生成、故事续写、诗歌创作等。书中提供了关于如何控制生成文本的风格、连贯性和事实准确性的实用技巧。 复杂推理与问答系统（QA）：深入分析了抽取式问答、生成式问答和多跳问答系统的实现机制。特别探讨了如何利用图结构和知识图谱增强模型的推理能力。 跨模态与多语言处理：研究了如何将NLP技术扩展到处理图像描述（Image Captioning）、视频字幕生成等跨模态任务。同时，详细讲解了零样本学习（Zero-Shot）和少样本学习（Few-Shot）在低资源语言NLP中的应用，以及大规模多语言模型（如XLM-R）的构建原理。 可信赖与鲁棒性：鉴于AI的广泛应用，本书专门辟章节讨论了NLP模型的可解释性（XAI）、对抗性攻击的防御策略，以及如何评估和缓解模型中的偏见（Bias）问题，强调构建负责任的AI系统的重要性。 技术栈与工具 本书的实践案例将紧密围绕业界主流框架展开，包括使用PyTorch和TensorFlow进行模型搭建，并大量运用Hugging Face Transformers库进行高效的模型调用与实验。读者将通过清晰的代码示例，一步步掌握如何复现前沿论文中的关键技术点。 目标读者 本书适合具备一定Python编程基础和机器学习初步知识的研究生、工程师、数据科学家，以及希望深入了解并掌握现代自然语言处理技术的行业专业人士。它既是理论学习的有力参考书，也是工程实践中解决疑难问题的宝贵手册。通过阅读本书，读者将能够站在当前技术的最前沿，驾驭深度学习在NLP领域的无限潜力。 ---

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