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出版者:

作者:刘毅

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1970-1

价格:9.90元

装帧:

isbn号码:9787880127461

丛书系列:

图书标签:

• 英语学习
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好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理实践指南》的图书简介，这份简介将着重介绍本书涵盖的技术、应用场景以及目标读者，并且内容翔实，力求专业和实用。 《深度学习与自然语言处理实践指南》图书简介 构建智能语言系统的蓝图与实战手册 在信息爆炸的时代，如何让机器真正“理解”和“生成”人类语言，已成为人工智能领域最前沿和最具挑战性的课题。《深度学习与自然语言处理实践指南》正是一本旨在填补理论与实践鸿沟的重量级著作。它不仅仅是一本理论概述，更是一本手把手带领读者深入当代自然语言处理（NLP）核心技术栈的实战指南。本书聚焦于如何运用深度学习的强大能力，解决从基础文本分析到复杂对话生成等一系列实际问题。 第一部分：深度学习基础与文本表示的范式革命 本书的开篇部分为读者奠定了坚实的理论基础，确保即便是初次接触深度学习的工程师和研究人员也能快速上手。 1.1 深度学习核心回顾： 我们首先回顾了支撑现代NLP的神经网络基础，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的早期应用。重点阐述了反向传播算法的优化策略，如动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp），以及批量归一化（Batch Normalization）在提升模型稳定性和收敛速度中的作用。 1.2 词向量的演进与实战： 文本的数字化表示是NLP的第一步。本书详细剖析了从经典的基于计数的模型（如TF-IDF、LSA）到基于神经网络的分布式表示的转变。 Word2Vec (CBOW与Skip-gram)： 深入解析了两种模型的数学原理，并提供了使用C语言实现的高效训练策略，强调了负采样（Negative Sampling）和层级Softmax（Hierarchical Softmax）如何解决词汇表规模带来的计算瓶颈。 GloVe（全局向量表示）： 探讨了如何融合全局共现矩阵信息，以获得更丰富的语义邻近度表达。 语境化词嵌入的兴起： 本部分的高潮是对ELMo等早期语境化模型的介绍，强调了同一个词在不同句子中应有不同表示的必要性，为后续Transformer架构的出现埋下伏笔。 第二部分：序列建模的王者——循环神经网络家族 循环神经网络（RNN）是处理序列数据的经典架构。本书对RNNs的变体进行了细致的梳理和对比。 2.1 经典RNN的局限性与梯度问题： 通过实例展示了标准RNN在处理长距离依赖时面临的梯度消失与梯度爆炸问题，并阐释了它们对模型训练效率的影响。 2.2 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 这是本部分的核心内容。我们详细分解了LSTM的“输入门”、“遗忘门”和“输出门”的运作机制，以及GRU如何通过简化结构实现近似效果。书中提供了大量的PyTorch/TensorFlow代码片段，指导读者如何构建深度堆叠的LSTM网络，并应用于时间序列预测和序列标注任务（如命名实体识别NER）。 2.3 双向与深层架构： 讨论了双向RNN（Bi-RNN）如何同时利用过去和未来的信息，以及通过堆叠多层RNN来捕获文本层次结构的有效性。 第三部分：Transformer时代的全面爆发与预训练模型 Transformer架构的出现彻底改变了NLP的面貌。本书用大量篇幅来解析其核心机制及其衍生出的预训练模型。 3.1 注意力机制（Attention）的精髓： 本书从“软注意力”的雏形讲起，详细剖析了Self-Attention（自注意力）的计算过程，包括Query、Key、Value矩阵的投影、缩放点积计算，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型在不同表示子空间中捕获信息。 3.2 Transformer架构详解： 完整拆解了Encoder和Decoder的结构，重点阐述了位置编码（Positional Encoding）在不使用循环结构的情况下为序列提供顺序信息的方法。 3.3 预训练模型的生态系统（BERT, GPT, T5）： 这是本书面向实战应用的关键章节。 BERT及其变体： 深入解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。指导读者如何利用Hugging Face Transformers库加载预训练模型，并针对特定下游任务（如文本分类、问答系统）进行微调（Fine-tuning）。 生成式模型（GPT系列）： 探讨了单向（Decoder-only）架构在文本生成中的优势，以及如何通过提示工程（Prompt Engineering）和Few-shot Learning来引导大型语言模型（LLMs）完成复杂指令。 统一框架（T5）： 介绍“文本到文本”的统一范式，展示如何将所有NLP问题（翻译、摘要、分类）转化为序列到序列的任务。 第四部分：NLP的四大核心应用实践 理论的学习必须落地到实际场景中。《第四部分》提供了大量成熟的工业级应用案例。 4.1 机器翻译（Machine Translation）： 详细介绍了基于Seq2Seq（Encoder-Decoder with Attention）的神经机器翻译（NMT）流程，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及如何评估翻译质量（BLEU分数）。 4.2 文本摘要与信息抽取： 摘要生成： 对比了抽取式摘要（基于句子重要性排序）和生成式摘要（使用Seq2Seq模型）的技术优劣，并重点讨论了摘要中的事实一致性（Faithfulness）问题。 命名实体识别（NER）与关系抽取（RE）： 展示了如何使用Bi-LSTM-CRF或基于Transformer的序列标注方法，从非结构化文本中精准识别实体及其相互关系。 4.3 问答系统（Question Answering）： 本书涵盖了两种主流问答范式： 抽取式QA（如SQuAD）： 基于BERT的模型如何预测答案的起始和结束位置。 生成式QA： 利用LLMs进行开放域知识检索与答案生成。 4.4 情感分析与文本分类的高级技巧： 超越了简单的词袋模型，介绍了如何利用注意力机制增强模型对关键情感词汇的聚焦能力，以及如何处理多标签和细粒度情感分析问题。 目标读者 本书面向以下人群： 1. 有一定Python基础的软件工程师： 希望将深度学习技术应用到文本处理和数据分析项目中的开发者。 2. 数据科学与机器学习研究生： 寻求一本兼顾理论深度与前沿实践的教材或参考书。 3. AI研究人员： 希望快速了解和掌握Transformer及其后续模型在NLP各项任务中的最新应用范式。 通过《深度学习与自然语言处理实践指南》，读者将不仅掌握构建现代NLP系统的技术栈，更能深入理解这些模型背后的数学逻辑和工程权衡，从而有能力在快速迭代的AI领域中保持领先地位。

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