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出版者:

作者:Elton-chalcraft, Sally/ Hansen, Alice/ Twiselton, Samantha

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 132.21

装帧:

isbn号码:9780335228751

丛书系列:

图书标签:

• 教育研究
• 课堂研究
• 教学方法
• 教育实践
• 研究方法
• 教师发展
• 行动研究
• 教育评估
• 案例研究
• 教育创新

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的书籍简介，完全不涉及《Doing Classroom Research》的内容。 --- 书名：《神经元之语：深度学习驱动的现代自然语言处理前沿》 作者： [此处可填写真实作者或虚构的权威专家] 书籍简介： 在信息爆炸的时代，理解和处理人类语言的能力已成为人工智能皇冠上的明珠。《神经元之语：深度学习驱动的现代自然语言处理前沿》 不仅仅是一本教科书，它是一份详尽的路线图，带领读者穿越从基础概念到尖端架构的整个现代自然语言处理（NLP）领域。本书专注于深度学习如何彻底重塑我们对文本、语音和语境的理解，为研究人员、工程师以及对技术前沿充满热情的专业人士提供了一套严谨而实用的知识体系。 本书结构清晰，从NLP的基石——词嵌入（Word Embeddings）的演进讲起，深入探讨了词向量如何捕捉语义和句法关系，从早期的Word2Vec、GloVe到上下文敏感的ELMo。随后，我们将焦点转向深度学习的核心结构，详述了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元（GRU）在序列建模中的作用和局限性。这些基础单元的掌握，是理解后续复杂模型架构的关键。 本书的核心篇幅，集中在注意力机制（Attention Mechanism）的革命性影响。我们细致剖析了注意力机制如何突破传统序列模型的瓶颈，赋予模型在处理长文本时聚焦关键信息的能力。在此基础上，我们全面、深入地介绍了Transformer架构——自注意力机制的巅峰之作。从原始的“Attention Is All You Need”论文到其在实际应用中的各种变体，本书详细拆解了Transformer的编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何巧妙地引入序列顺序信息。 深度学习在NLP领域的威力，很大程度上体现在预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的兴起。本书投入大量章节，系统梳理了当前占据主导地位的PLMs家族： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其衍生系列： 详细解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务，阐述了BERT如何通过深层双向上下文理解，在各种下游任务中实现性能的飞跃。我们还将探讨RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等优化版本的核心创新点。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列： 重点分析了单向（自回归）模型的生成能力，从GPT-2到GPT-3，探讨了模型规模的指数级增长如何催生出惊人的“上下文学习”（In-Context Learning）和“少样本学习”（Few-Shot Learning）能力。本书将提供实例，展示如何通过精巧的提示工程（Prompt Engineering）来驾驭这些大型语言模型（LLMs）的生成潜力。 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) 和 LaMDA/PaLM 等混合模型： 探讨统一文本到文本框架（Text-to-Text Framework）的优势，以及面向对话和指令遵循的最新研究方向。 除了模型结构与预训练策略，本书的实践性也体现在对关键NLP任务的深度剖析： 1. 文本分类与情感分析： 如何利用微调（Fine-tuning）策略将PLMs应用于细粒度情感识别和主题分类。 2. 命名实体识别（NER）与序列标注： 结合条件随机场（CRF）层与深度模型，实现高精度的实体边界识别。 3. 机器翻译（NMT）： 从基于RNN的早期神经机器翻译到基于Transformer的现代系统，对比其在处理多语言和低资源语言对时的性能差异。 4. 问答系统（QA）： 区分抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA），并介绍如何构建基于知识图谱增强的QA系统。 5. 文本摘要与生成： 深入探讨抽取式摘要、抽象式摘要的评估指标（如ROUGE），以及如何控制生成文本的流畅性、一致性和事实性。 跨模态与未来趋势： 认识到语言并非孤立存在，本书的最后部分展望了NLP的前沿领域。我们将讨论如何将深度学习模型扩展到多模态学习，例如，如何结合视觉信息（如CLIP模型）来增强文本理解，或如何处理语音信号（如Wav2Vec 2.0）。此外，本书也严肃探讨了当前LLMs面临的重大挑战：模型的可解释性（XAI in NLP）、偏差与公平性（Bias and Fairness）、幻觉（Hallucination）问题的缓解策略，以及高效的模型部署与量化技术。 目标读者： 本书面向具有一定Python编程基础和高等数学基础的读者。无论是希望从零开始系统学习深度学习NLP，还是寻求深入理解Transformer及LLMs最新进展的资深工程师和研究人员，都能从本书中获得丰厚的理论洞察和实用的工程指导。我们坚信，掌握了本书所阐述的技术栈，读者将有能力构建下一代具有真正“理解”能力的语言智能系统。 ---

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