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出版者:

作者:Mathis, Mark

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 33.89

装帧:

isbn号码:9781425746582

丛书系列:

图书标签:

• 非营利组织
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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的专著的图书简介。 --- 书名：《智识之链：深度学习驱动的自然语言理解与生成》 作者： [此处填写作者姓名] 内容简介： 本书深入探讨了深度学习技术如何彻底革新自然语言处理（NLP）的各个层面，从基础的词汇表示到复杂的文本生成和推理。我们生活在一个信息爆炸的时代，其中绝大多数信息都是以非结构化的文本形式存在的。如何让机器有效地“阅读”、理解并运用这些文本，是当前人工智能领域最核心的挑战之一。《智识之链》旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入且具有实践指导意义的蓝图，揭示构建下一代智能语言系统的关键技术和理论基础。 第一部分：基础与基石——从词向量到序列模型 本书的开篇聚焦于深度学习在NLP中的核心概念。传统的NLP方法依赖于人工特征工程，但深度学习通过自动学习表示，极大地提升了性能。我们将详细介绍词嵌入（Word Embeddings）的演变历程，从早期的Word2Vec和GloVe，到更具上下文感知的动态嵌入技术。重点解析了如何利用这些向量来捕获词汇间的语义和句法关系。 随后，我们进入循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。尽管这些模型在处理序列数据方面取得了突破，但它们在长距离依赖性捕获上仍存在瓶颈。我们将分析这些模型的结构、梯度消失/爆炸问题的缓解策略，并提供在实际文本分类和命名实体识别（NER）任务中的应用案例。 第二部分：注意力机制的崛起与Transformer架构的统治 本书的核心部分将笔墨集中于彻底改变NLP领域的“注意力机制”（Attention Mechanism）。我们将详细阐述注意力机制的数学原理，解释它如何允许模型在处理长序列时，动态地聚焦于输入中最相关的部分。 随后，我们深入剖析Transformer架构。Transformer摒弃了循环结构，完全依赖自注意力（Self-Attention）机制来并行化处理输入序列，这不仅显著加快了训练速度，更重要的是，它构建了更精细的上下文理解能力。我们将拆解Transformer的编码器-解码器结构，分析多头注意力（Multi-Head Attention）的作用，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型引入序列顺序信息。 第三部分：预训练的范式革命——大规模语言模型（LLMs） 本书将重点介绍预训练语言模型（PLMs）的兴起及其对整个NLP生态系统的影响。我们详述了从BERT、RoBERTa到GPT系列模型的发展脉络。 双向编码器（BERT家族）： 分析掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练目标，探讨这些模型如何通过深度双向上下文学习，成为强大的文本表示工具，适用于问答、情感分析和文本蕴含等理解任务。 自回归生成器（GPT家族）： 深入研究自回归模型在文本生成、故事创作和代码辅助方面的强大能力。我们将讨论涌现能力（Emergent Abilities）的概念，并分析规模化（Scaling Laws）对模型性能的决定性作用。 指令微调与对齐（Alignment）： 针对当前最热门的应用趋势，我们会详细介绍如何利用人类反馈强化学习（RLHF）和指令微调（Instruction Tuning）技术，将基础大模型转化为安全、有用且符合人类意图的助手。 第四部分：高级应用与前沿探索 在技术层面打下坚实基础后，本书将转向NLP的复杂应用场景。 机器翻译与跨语言NLP： 探讨基于Transformer的神经机器翻译（NMT）的最新进展，包括零样本和少样本翻译，以及低资源语言的处理策略。 文本摘要与信息抽取： 区分抽取式摘要与生成式摘要的优劣，并展示如何使用抽取式方法提高摘要的事实准确性，同时利用生成模型优化文本流畅性。在信息抽取方面，本书涵盖了关系抽取、事件抽取和知识图谱构建。 对话系统与具身智能： 探讨如何将大模型集成到多轮对话管理和知识检索增强生成（RAG）系统中，以克服模型幻觉问题，并使其具备更强的实时知识调用能力。 第五部分：挑战、伦理与未来展望 深度学习在NLP的成功并非没有代价。本书的最后一部分，我们着重讨论当前面临的重大挑战和不可回避的伦理考量。 我们将分析模型可解释性（Interpretability）的必要性，探讨如何使用如注意力权重可视化等方法来理解模型的决策过程。此外，本书将深入讨论偏见（Bias）、公平性（Fairness）和毒性（Toxicity）在训练数据和模型输出中的体现，并提出缓解策略。 最后，我们展望NLP的未来方向，包括多模态学习（文本与图像/语音的融合）、符号推理与深度学习的结合，以及构建真正具有常识理解能力的智能体。 目标读者： 本书适合具备一定线性代数、概率论和Python编程基础的读者。无论是希望深入理解前沿NLP模型的学术研究人员，还是需要在工业界部署高性能语言解决方案的软件工程师，都将从本书中获得系统的知识和实用的指导。阅读本书，您将掌握驾驭和创新下一代语言智能的核心技术。 ---

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