会计专业技术资格考试考点采分 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张宗坪 编

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2010-5

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787300119052

丛书系列:

图书标签:

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好的，根据您的要求，我将为您撰写一本不包含《会计专业技术资格考试考点采分》内容的图书简介，并力求内容详实、自然流畅。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》图书简介 （一个完全不同于会计考试辅导的书籍介绍） 图书名称： 深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 作者： 李明 ； 王芳 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年8月 页数： 680页（正文）+ 80页（附录及代码索引） 定价： 168.00元 --- 内容概述：驾驭信息时代的“语言之海” 在信息爆炸的今天，人类积累的文本数据正以前所未有的速度增长，如何高效、准确地理解和利用这些海量的非结构化数据，已成为衡量一个技术体系先进性的重要标志。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》并非传统意义上的语言学教材，也不是针对某一特定职业资格考试的应试指南，而是一部专注于将最先进的深度神经网络技术应用于复杂自然语言理解（NLU）和生成（NLG）任务的专业技术专著。 本书的立足点在于技术的前沿性、实践性与深度融合，目标读者是具备一定计算机科学基础、对人工智能和数据科学抱有浓厚兴趣的研究人员、高级工程师、以及希望深入理解现代AI驱动的文本处理系统的研究生和从业者。 核心内容深度解析 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到最新模型架构的完整知识体系，共分为七大部分，三十章内容。 第一部分：NLP基础与深度学习的基石（第1-5章） 本部分旨在为读者建立扎实的理论基础，快速弥合传统统计方法与现代深度学习方法之间的鸿沟。 1. 自然语言处理的演进： 回顾从基于规则、统计模型（如HMM、CRF）到神经网络模型的历史脉络，明确深度学习带来的范式转移。 2. 词汇表示的革新： 详述词嵌入（Word Embedding）的原理与发展，重点对比Word2Vec、GloVe以及FastText的内在机制与适用场景。 3. 循环神经网络（RNN）及其挑战： 深入剖析标准RNN、GRU和LSTM的结构，详细解析梯度消失与爆炸问题，并展示在序列标注任务中的经典应用。 4. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 解释编码器-解码器框架，为机器翻译和文本摘要奠定数学基础。 5. 注意力机制（Attention Mechanism）的诞生： 阐述注意力机制如何突破传统Seq2Seq的瓶颈，实现对输入序列关键信息的动态聚焦。 第二部分：Transformer架构的革命性突破（第6-10章） Transformer架构是当前所有主流大语言模型的基石。本部分将对其进行极致的解构和分析。 1. 自注意力机制（Self-Attention）的数学表达： 详细推导Scaled Dot-Product Attention的计算过程，揭示其并行计算的优势。 2. 多头注意力与残差连接： 分析Multi-Head Attention如何增强模型捕获多维度信息的能力，以及Layer Normalization和Residual Connection的作用。 3. 标准Transformer模型详解： 逐层解析编码器堆栈和解码器堆栈的完整流程，包括位置编码（Positional Encoding）的设计哲学。 4. BERT族模型的预训练范式： 深入探讨掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的原理，以及如何在下游任务中进行微调（Fine-tuning）。 5. 轻量化与高效能的Transformer变体： 介绍如Reformer、Longformer等为解决长文本处理效率问题而设计的模型架构。 第三部分：大型语言模型的（LLMs）核心技术与训练（第11-18章） 本部分是本书的精华所在，聚焦于当前业界最热门、最具挑战性的LLM领域。 1. 预训练策略的优化： 探讨大规模语料的清洗、去重、质量控制，以及动态批处理（Dynamic Batching）技术。 2. 指令微调（Instruction Tuning）与对齐技术： 详细介绍如何通过高质量的指令数据集对基础模型进行能力迁移，使其更好地遵循人类意图。 3. 人类反馈强化学习（RLHF）： 这是实现模型“有用性”和“无害性”的关键。本书将详述奖励模型的构建、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在语言模型中的具体实现步骤。 4. 高效微调技术（PEFT）： 重点讲解参数高效微调方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Adapter Layers，分析它们在资源受限环境下的巨大潜力。 5. 模型知识的内在表示与探查（Probing）： 介绍如何通过探针任务来理解LLM内部各层的神经元学到了何种句法或语义信息。 6. 多模态语言模型概述： 简要介绍如CLIP、Flamingo等模型如何将文本与其他模态（如图像）进行联合表示。 第四部分：前沿应用：从理解到生成（第19-24章） 本部分结合代码示例（主要使用PyTorch和Hugging Face Transformers库），展示深度学习在实际NLP任务中的落地。 1. 高级机器翻译与跨语言迁移： 探讨零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）翻译的实现。 2. 文本摘要与信息抽取： 对比抽取式和生成式摘要的优劣，并介绍基于图神经网络（GNN）的信息抽取新思路。 3. 面向任务的对话系统构建： 从意图识别到槽位填充，再到复杂多轮对话管理（Dialogue State Tracking）的深度实现。 4. 情感分析与观点挖掘的细粒度处理： 引入Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）的深度建模方法。 5. 代码生成与程序理解： 分析CodeBERT、CodeGen等模型在编程辅助中的应用。 第五部分：推理与部署的工程化挑战（第25-27章） 先进的模型必须能高效地投入生产环境。 1. 模型量化与剪枝： 介绍INT8/FP16量化技术，以及结构化和非结构化剪枝对模型性能的影响。 2. 高效推理框架： 对比TensorRT、ONNX Runtime等加速库，并讲解KV Cache在生成任务中的优化作用。 3. 服务化架构设计： 讨论如何使用FastAPI、Triton Inference Server等工具构建高并发、低延迟的NLP服务API。 第六部分：评估、安全与伦理（第28-29章） 技术发展必须与责任并行。 1. 超越BLEU/ROUGE的评估体系： 介绍基于模型的评估指标（如BERTScore, MoverScore）以及人工评估的黄金标准。 2. 模型偏见（Bias）与公平性（Fairness）： 探讨数据集中潜藏的社会偏见如何被模型放大，并介绍Debiasing技术。 3. 对抗性攻击与模型鲁棒性： 分析文本数据中的微小扰动如何导致模型失效，以及防御策略。 第七部分：展望未来（第30章） 对AGI道路上的语言模型进行哲学和技术层面的思考与展望。 本书的独特价值 1. 与时俱进的深度： 本书内容紧密跟踪2023年至2024年间顶级会议（NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP）上发表的最重要成果，特别是关于RLHF和PEFT的实践细节，确保内容不落后于行业前沿。 2. 理论与代码的高度集成： 每一核心算法的推导后，均附有清晰的伪代码或真实的Python代码片段，便于读者立即复现关键概念。 3. 实践驱动的案例分析： 书中穿插了多个来自金融、医疗和社交媒体领域的真实（脱敏）数据集案例，展示如何将复杂模型应用于解决特定的商业或科研问题。 --- 本书的关键词： 深度学习、自然语言处理、Transformer、大型语言模型（LLM）、RLHF、LoRA、指令微调、模型部署、序列模型。 目标读者群体： 人工智能算法工程师 数据科学家与机器学习研究人员 高校计算机科学、软件工程专业高年级本科生及研究生 对前沿AI技术感兴趣的资深软件开发者 购买理由： 如果您希望从“使用”API转向“理解”和“构建”下一代语言智能系统，本书将是您书架上不可或缺的技术宝典。它提供了一个清晰的路径图，帮助您从理论的海洋中导航，最终抵达实践的彼岸。

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