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出版者:

作者:

出品人:

页数:44

译者:

出版时间:2005-6

价格:18.00元

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isbn号码:9787504550842

丛书系列:

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好的，以下是一本图书的详细简介，其书名为《深度学习与自然语言处理：理论、模型与实践》。 --- 深度学习与自然语言处理：理论、模型与实践 导言：理解智能的边界与未来 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是资源的累积，而是驱动决策和创新的核心引擎。自然语言处理（NLP）作为人工智能（AI）领域最前沿的分支之一，正以前所未有的速度重塑着人与机器的交互方式。从搜索引擎的精准反馈到智能助手的自然对话，再到复杂文本的自动摘要与情感分析，NLP已经渗透到我们生活的方方面面。 本书《深度学习与自然语言处理：理论、模型与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，跨越NLP的传统范式，聚焦于当前由深度学习技术主导的研究与应用。我们不仅探讨如何构建复杂的神经网络结构来处理语言的细微差别和结构复杂性，更强调理论与实践的紧密结合，确保读者能够掌握将前沿技术转化为实际解决方案的能力。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于：对人工智能和数据科学抱有浓厚兴趣的初学者、希望系统性掌握现代NLP技术的在校学生、寻求技术升级的软件工程师，以及负责制定技术战略的企业技术决策者。阅读完本书，读者将能够清晰地理解从基础的词嵌入技术到前沿的Transformer架构的演进脉络，并具备独立设计、训练和评估复杂NLP系统的能力。 --- 第一部分：基础奠基——从语言到向量的映射 本部分是构建整个深度学习NLP知识体系的基石。我们首先需要解决的核心问题是：如何让计算机“理解”人类语言的复杂性和模糊性？ 第一章：语言学的视角与计算的挑战 本章回顾了自然语言处理的发展简史，从基于规则的系统（Rule-Based Systems）到统计学习方法（Statistical Methods）。我们深入分析了语言的内在特性——如歧义性（Ambiguity）、上下文依赖性（Context Dependency）和稀疏性（Sparsity）——这些特性对计算模型提出了严峻的挑战。重点讨论了语料库的构建原则、预处理技术，如分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）的原理与实践。 第二章：词向量的革命：从稀疏表示到稠密语义 传统上，文本数据通常以高维稀疏的独热编码（One-Hot Encoding）表示，这丢失了词汇间的语义关系。本章详述了词嵌入（Word Embeddings）技术如何通过将词汇映射到低维、稠密的向量空间中，从而捕捉词语的语义和句法关系。 重点内容包括： Word2Vec的深入剖析： 详细解析Skip-gram和CBOW模型的数学原理，包括负采样（Negative Sampling）和窗口机制。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）： 探讨基于全局矩阵分解的统计方法如何补充Word2Vec的局限性。 评估词向量的质量： 介绍内外部评估方法，如词汇类比任务和在下游任务中的表现测试。 第三章：深度学习的引入：神经网络基础回顾 为了处理序列数据，本章对必要的深度学习基础模型进行回顾与聚焦，重点放在它们在序列建模中的适用性。这包括前馈神经网络（FNN）的结构、反向传播算法的优化理解，以及激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对训练稳定性的影响。本章确保读者对构建更复杂模型所需的数学工具具备扎实的理解。 --- 第二部分：序列建模的支柱——循环与注意力机制 语言本质上是序列化的，因此，如何有效地捕捉长距离依赖关系，成为现代NLP的核心难题。本部分深入研究了两个里程碑式的架构：循环神经网络（RNNs）及其变体，以及革命性的注意力机制。 第四章：循环神经网络及其改进（RNNs, LSTMs, GRUs） 本章系统地介绍了如何使用循环结构来处理时间序列数据，特别是文本序列。我们详细剖析了标准RNN在梯度消失/爆炸问题上的固有缺陷。 随后，重点讲解了解决这些问题的关键技术： 长短期记忆网络（LSTM）： 深入分析了输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）的工作机制，以及细胞状态（Cell State）如何充当“记忆通道”。 门控循环单元（GRU）： 探讨其相比LSTM的简化结构（更新门和重置门）及其在效率和性能上的权衡。 双向RNN/LSTM（Bi-RNN/Bi-LSTM）： 解释如何通过正向和反向的序列处理来捕获完整的上下文信息。 第五章：注意力机制的诞生与自注意力（Self-Attention） 注意力机制被誉为是现代NLP突破的关键催化剂。本章首先阐述了注意力模型如何解决Seq2Seq模型在处理长句子时信息瓶颈的问题，通过动态加权地关注输入序列的不同部分，提高了翻译和摘要的质量。 核心聚焦： Scaled Dot-Product Attention： 详细推导了自注意力机制的数学公式，解释了Query, Key, Value向量的作用。 Multi-Head Attention： 解释多头机制如何允许模型从不同的表示子空间学习信息，增强模型的表达能力。 --- 第三部分：预训练的范式转移——Transformer与大型语言模型（LLMs） Transformer架构的出现，彻底终结了RNN在序列建模领域的主导地位，标志着NLP进入了大规模预训练时代。 第六章：Transformer架构的完全解析 本章是对Transformer模型的全面拆解。我们将详细描述其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的每一个组件：多头自注意力层、前馈网络（Feed-Forward Networks）、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）。我们着重讨论位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构的情况下如何注入序列顺序信息。 第七章：上下文表示的飞跃：BERT与掩码语言模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的发布是NLP历史上的一个分水岭。本章深入探讨了BERT背后的两大核心预训练任务： 掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）： 如何通过随机遮盖输入词汇并预测它们，实现真正的双向上下文学习。 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）： 探讨NSP对于理解句子间关系任务的重要性。 本章还将介绍如何针对特定下游任务（如序列分类、问答）对预训练模型进行高效的微调（Fine-tuning）。 第八章：生成式模型的巅峰：GPT系列与自回归建模 与BERT的双向编码特性不同，GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列采用了纯粹的自回归（Autoregressive）解码器结构，专注于高效的文本生成。 关键探讨点： 因果掩码（Causal Masking）： 解释自回归模型中如何通过掩码机制确保模型只能依赖于过去的词汇进行预测。 Scaling Laws（规模法则）： 讨论模型规模、数据量和计算资源对生成质量的影响，为理解LLMs的“涌现能力”（Emergent Abilities）提供理论基础。 --- 第四部分：高级应用与工程实践 在掌握了核心理论和模型后，本部分将指导读者如何将这些先进技术应用于复杂的真实世界场景，并探讨部署和伦理问题。 第九章：信息抽取与结构化预测 本章聚焦于从非结构化文本中提取结构化信息的关键技术： 命名实体识别（NER）： 利用Bi-LSTM-CRF（条件随机场）和基于Transformer的模型进行实体边界和类型的准确识别。 关系抽取（Relation Extraction）： 识别实体间的语义关系，从简单的二元关系到复杂的多关系抽取。 事件抽取： 识别文本中描述的事件触发词和参与者。 第十章：文本生成、摘要与对话系统 本章探讨NLP在创造性和交互性任务中的应用： 机器翻译（Machine Translation）： 从Seq2Seq到Transformer的优化，以及束搜索（Beam Search）等解码策略在提高生成质量中的作用。 文本摘要： 比较抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）摘要方法的优缺点及模型实现。 对话系统（Dialogue Systems）： 探讨检索式（Retrieval-Based）和生成式对话模型（如基于Prompt的Agent）的架构设计与状态跟踪（State Tracking）。 第十一章：模型优化、部署与效率考量 在工业界，模型的可部署性和运行效率至关重要。本章侧重于工程实践： 模型量化与剪枝： 介绍如何减少模型体积和计算开销，以适应边缘设备或低延迟需求。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 如何训练一个小的“学生模型”来模仿大型“教师模型”的行为。 高效推理： 探讨使用ONNX或TensorRT等框架加速Transformer推理的技巧。 第十二章：伦理、偏见与可解释性（XAI） 随着NLP模型能力的增强，其潜在风险也日益凸显。本章是本书对社会责任的承诺： 模型偏见（Bias）： 分析训练数据中固有的性别、种族和社会偏见是如何被模型习得和放大的，并介绍去偏（Debiasing）技术。 可解释性方法： 介绍LIME、SHAP等工具，帮助我们理解模型做出特定预测的内在原因，建立对复杂模型的信任。 对抗性攻击： 讨论如何设计对抗样本来测试模型的鲁棒性。 --- 结语：持续学习的旅程 深度学习与自然语言处理领域正处于一个快速迭代的阶段。本书提供的知识框架和实践指导，是通往这个前沿领域的一张坚实地图。我们鼓励读者将书中所学理论应用于实际数据，并积极跟进新的研究成果，因为理解语言的智能，是一个永无止境的探索过程。 ---

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