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出版者:北方交通大学出版社

作者:李向民

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810822398

丛书系列:

图书标签:

• 英语学习
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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的应用的图书简介，完全不涉及“网络英语”的内容： --- 深度学习驱动的自然语言理解与生成 内容简介 本书系统而深入地探讨了现代自然语言处理（NLP）领域的核心技术——深度学习模型在语言理解、表示和生成方面的最新进展与实践应用。面对海量非结构化文本数据的挑战，传统基于规则和统计的方法已渐显疲态，而以循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）为基础，并最终发展至以Transformer架构为核心的深度学习范式，已成为推动NLP技术实现突破性进展的关键驱动力。 本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学交叉学科的研究人员、高级工程师以及对前沿AI技术充满热情的学习者提供一份全面、实用的技术指南。我们不满足于停留在概念的浅层介绍，而是致力于揭示这些强大模型背后的数学原理、算法细节以及在真实世界复杂任务中的部署策略。 第一部分：基础理论与语境表示（The Foundations of Representation） 本部分奠定了理解现代NLP模型的理论基石。我们首先回顾了自然语言处理的历史演进，重点分析了从词袋模型（BoW）到词嵌入（Word Embeddings）的范式转变。 词嵌入的深化理解： 详细剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe等经典模型的内部机制，并深入探讨了它们在捕获词汇语义和句法关系上的优缺点。随后，我们将目光转向更具语境感知的表示方法。 语境化表示的崛起： 重点阐述了如何利用深度学习模型来克服静态词向量的局限性。ELMo（Embeddings from Language Models）的上下文依赖性嵌入思想是本章的重点，它展示了如何通过预训练任务为同一个词在不同句子中生成不同的向量表示。这部分内容为后续的复杂模型打下了坚实的特征表示基础。 第二部分：序列建模的基石（Architectures for Sequence Processing） 本部分集中介绍用于处理文本序列的经典深度神经网络结构。 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细解析了标准RNN在处理长期依赖问题上的梯度消失/爆炸挑战。随后，我们全面讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。书中不仅提供了清晰的数学公式推导，还配有直观的结构图解，帮助读者理解输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对关键信息的选择性记忆和遗忘。 注意力机制的革命性引入： 在转向Transformer之前，我们必须理解“注意力”（Attention）机制是如何在Encoder-Decoder框架下，特别是针对机器翻译任务，实现对输入序列中不同部分的动态加权。我们剖析了软注意力（Soft Attention）与硬注意力（Hard Attention）的差异及其在计算效率上的权衡。 第三部分：Transformer的统治地位（The Age of Attention is All You Need） Transformer架构的出现彻底改变了NLP的格局。本部分是全书的核心，将花费大量篇幅进行详尽的剖析。 自注意力机制的精妙设计： 深入剖析了Scaled Dot-Product Attention的计算流程，解释了Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的物理意义及其在捕获全局依赖性上的优势。多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化和信息多样性捕获能力被细致阐述。 Transformer的完整结构： 详细解析了Encoder和Decoder模块的堆叠方式、层归一化（Layer Normalization）的作用，以及前馈网络（Feed-Forward Network）的角色。更重要的是，本书强调了位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下为序列提供顺序信息的重要性和实现方式。 第四部分：预训练语言模型与迁移学习（Pre-trained Models and Transfer Learning） 深度学习在NLP中的巨大成功，很大程度上归功于大规模预训练模型的出现和迁移学习范式的确立。 BERT家族的深入剖析： 我们详细解读了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心创新——掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。书中通过代码示例模拟了其预训练过程，并阐述了其双向性在理解任务上的强大能力。此外，我们还对比分析了RoBERTa、ALBERT等改进型模型的优化点。 生成式模型的演进： 重点介绍了以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）模型。分析了这些模型如何通过单向注意力机制专注于文本的流畅生成。书中将探讨这些模型在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习中的能力展现，以及指令微调（Instruction Tuning）的最新趋势。 任务微调与高效部署： 本部分最后探讨了如何将预训练模型适应到下游特定任务（如情感分析、命名实体识别、问答系统）的实用技巧，包括参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA，以应对超大模型的计算资源限制。 第五部分：前沿应用与未来展望（Advanced Applications and Future Directions） 本部分聚焦于深度学习NLP模型在解决复杂现实问题中的应用，并展望未来的研究方向。 面向理解的挑战： 探讨了复杂推理任务，如常识推理、蕴含关系识别和多文档摘要中的深度模型表现。我们还会涉及对模型可解释性（XAI for NLP）的初步探讨，尝试打开“黑箱”。 面向生成的挑战： 深入研究了文本摘要（抽取式与生成式）、对话系统（任务型与开放域）以及代码生成等高级生成任务。重点分析了评估生成质量的指标（如BLEU、ROUGE、人类评估）及其局限性。 伦理、偏差与鲁棒性： 鉴于模型影响力的日益增大，本书将专门设立章节讨论深度学习模型中固有的数据偏差、公平性问题以及对抗性攻击对模型鲁棒性的威胁。 总结与展望： 展望了多模态学习（如文本与图像的结合）、大语言模型（LLM）的架构演化、以及更高效、更节能的模型训练方法的未来走向。 本书内容严谨，结构清晰，结合理论推导与实战案例，旨在为读者构建一个从底层数学原理到顶层应用实践的完整知识体系，是掌握现代NLP核心技术的必备参考书。 ---

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坦率地说，这本书的难度是偏高的，它要求读者必须保持高度的专注力，并且愿意投入大量的时间去消化那些比较晦涩的理论阐述。我第一次通读下来，很多地方都不得不停下来，拿出笔记本进行大量的笔记梳理和概念图的绘制。作者的行文风格偏向学术化，引用的文献和理论支撑非常扎实，这对于追求严谨性的学习者来说是福音，但对于只想快速提高口语流利度的人来说，可能会感到有些枯燥。我记得有一次，为了理解作者对“认知负荷”在第二语言习得中的影响分析，我甚至去查阅了参考文献中提到的几篇心理学论文。这本书更像是为你量身打造的一套高级思维训练系统，它强迫你跳出“记住答案”的思维定式，转而学习“如何构建属于自己的知识体系”。这种挑战性，恰恰是我认为它最宝贵的地方。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的藏青色背景，配上烫金的字体，透露着一种古典与现代交融的韵味。我是在一家老书店的角落里偶然发现它的，当时就被它散发出的那种“厚重感”所吸引。翻开扉页，映入眼帘的是一段充满哲思的引言，关于语言的本质和学习的意义，一下子就把我带入了一种沉思的状态。它不像市面上那些轻浮的“速成指南”，而是带着一种对知识的敬畏感。内页的排版也十分讲究，字体的选择清晰易读，段落之间的留白恰到好处，阅读起来非常舒适，眼睛不容易疲劳。装帧的工艺也很扎实，即便是经常翻阅，也不会有散页的担忧。从这些外在的细节可以看出，出版方在制作这本书时是倾注了心血的，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。这本书给我的第一印象，是那种经过精心雕琢、散发着沉静力量的品质感，让人忍不住想立刻坐下来，潜心研读其中的奥妙。

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我向来对那些标题党式的书籍嗤之以鼻，总觉得它们华而不实，内容空洞。然而，这本书的内容深度完全超出了我的预期。它并没有停留在基础的语法规则讲解上，而是深入探讨了跨文化交际中那些微妙的语用差异。举个例子，书中有一章节专门分析了英美文化中“幽默感”的结构和运用，它不是简单地罗列笑话，而是剖析了不同语境下，如何通过语调、词汇选择甚至是沉默来传递信息和建立人际关系。这种由表及里的分析方法，非常锻炼读者的思维逻辑。读完这一部分，我才真正理解了为什么有时候直接的翻译会显得生硬甚至冒犯。作者的论证过程严谨又不失趣味性，穿插的案例都非常贴合现实生活中的场景，让我有种茅塞顿开的感觉。它教会我的不是“说什么”，而是“如何去理解背后的文化潜台词”，这对于一个长期接触不同文化背景人士的我来说，简直是醍醐灌顶。

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这本书的价值在于它提供了一种全新的“视角”，而不是一套固定的“公式”。它没有提供任何速成的秘诀，相反，它让你明白，真正的语言能力来自于对思维模式的重构。读完全书，我最大的收获是，不再将“语言”视为一种工具或技能，而是将其视为一种与世界互动的“感知方式”。书中探讨了许多关于“言外之意”和“文化解码”的深度议题，让我开始审视自己过去在交流中那些不自觉的文化偏见。这种内省式的学习过程，是任何App或短期课程都无法给予的。它更像是一位智者，在你耳边低语，引导你走向一条更深、更宽广的探索之路。这本书不是那种读完一遍就束之高阁的快消品，它更像是一本“常青树”，每隔一段时间重读，都会有新的领悟，仿佛每次阅读，你都在与不同阶段的自己进行对话，不断深化对语言和世界的理解。

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这本书的结构安排，简直是教科书级别的示范。它不像那种线性推进的教材，读到后面发现前面学的内容已经不适用了。相反，它采用了一种螺旋上升的结构，每一个新的章节都会巧妙地回顾和深化前文已经建立的概念，但每次都从一个全新的维度去切入。比如，在讲解高级词汇辨析时，作者并没有孤立地给出同义词列表，而是将它们置于特定的历史时期和社会背景下去考察其词义的演变，这样一来，你不仅记住了词汇，更理解了词汇背后的“生命力”。这种编排方式极大地降低了遗忘率，每次阅读都像是一次全面的复习和巩固，而不是简单的信息输入。而且，书中的过渡衔接非常自然流畅，章节之间的逻辑链条清晰可见，让读者在知识的海洋中航行时，始终能找到明确的方向感，不会迷失在庞杂的知识点里。

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