社交英语会话大突破 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:东方出版社

作者:魏俊雄

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:5.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787806279618

丛书系列:

图书标签:

• 社交英语
• 英语会话
• 口语提升
• 实用英语
• 英语学习
• 英语交流
• 日常英语
• 英语技巧
• 外语学习
• 沟通技巧

好的，以下是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）中的前沿应用的书籍简介： --- 书籍名称：《深度神经网络驱动的语言理解与生成：前沿技术与实践》 内容导览：重塑人机交互的认知边界 本书深入探讨了近年来在人工智能领域掀起革命性浪潮的深度学习技术，如何被精确应用于复杂、高维的自然语言处理任务中。它并非对基础的英语会话技巧进行罗列或教学，而是聚焦于支撑现代智能语言系统的底层数学模型、算法架构和工程实现。本书面向具备一定机器学习或编程基础的读者，旨在提供一个从理论到实践的全景视角，理解当前最先进的语言模型是如何被构建、训练和优化的。 --- 第一部分：深度学习基础与自然语言的数字化表征 本部分为后续复杂模型打下坚实的理论基础，重点在于如何将人类语言这一非结构化信息有效地转化为机器可处理的数值形式。 第一章：从统计到神经网络的范式转变 详细回顾了传统基于N-gram、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的局限性，并引出深度学习在解决稀疏数据问题上的核心优势。讨论了激活函数（ReLU, GELU, Swish）的选择对模型学习非线性关系的影响。 第二章：词嵌入的演进：从密集向量到上下文感知 详尽解析了词向量技术的发展路径。首先，深入剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的数学原理，包括负采样（Negative Sampling）和分层Softmax的效率优化。随后，重点讲解了GloVe（全局向量化）如何结合全局矩阵分解信息。至关重要的一点是，本章将区分静态词嵌入与动态、上下文依赖型嵌入（如ELMo）的根本区别，理解同一个词在不同语境下如何获得不同的向量表示。 第三章：循环神经网络的结构与挑战 系统梳理了循环神经网络（RNN）的结构，特别是其在序列建模中的应用。详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门”机制克服梯度消失/爆炸问题。同时，也探讨了RNN在处理超长依赖序列时的内在瓶颈——固定大小的隐藏状态对信息压缩效率的限制。 --- 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本部分是全书的核心，详细解构了Attention机制如何打破RNN的顺序依赖，并催生了革命性的Transformer模型。 第四章：注意力机制的精妙设计 注意力机制被视为深度学习在NLP领域取得突破的关键。本章详细阐述了自注意力（Self-Attention）的计算流程，包括Query、Key、Value矩阵的生成、缩放点积（Scaled Dot-Product）的数学推导，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注序列的不同方面和信息子空间。 第五章：Transformer：并行化与全局建模 全面解析Vaswani等人提出的Transformer架构。深入分析了Encoder和Decoder的堆叠结构、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的作用。重点讨论了Transformer如何通过完全依赖自注意力机制，实现序列处理的完全并行化，极大地提高了训练速度和对长距离依赖的捕捉能力。 第六章：位置编码的必要性与多样性 由于Transformer缺乏循环或卷积结构，它本身无法感知词序。本章专门讲解了位置编码（Positional Encoding）的重要性，对比了绝对位置编码（正弦/余弦函数）和相对位置编码（如T5模型中使用的偏移偏置），以确保模型能有效区分词语的顺序信息。 --- 第三部分：预训练范式与大规模语言模型（LLMs） 本部分聚焦于当前主导NLP领域的大规模预训练模型及其应用。 第七章：单向与双向预训练策略 详细区分了两种主要的预训练目标：因果语言建模（Causal LM），常用于生成任务（如GPT系列），其特点是只能“看”到左侧的上下文；以及掩码语言建模（Masked LM），常用于理解任务（如BERT系列），通过随机遮盖词汇并进行双向上下文预测。深入分析了这些策略如何影响模型的下游任务表现。 第八章：BERT家族的精细化与优化 除了标准的BERT，本章还涵盖了RoBERTa（更优化的训练方案）、ALBERT（参数共享和跨层参数分解）、ELECTRA（Token Replacement检测）等变体的创新点，展示了研究人员在效率和性能上如何进行权衡与迭代。 第四章：指令微调与涌现能力（Emergent Abilities） 本部分探讨了如何从基础的预训练模型过渡到可执行复杂指令的LLMs。详细讲解了指令微调（Instruction Tuning）的概念，包括SFT（Supervised Fine-Tuning）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的实施流程。讨论了模型规模与数据质量如何共同驱动复杂推理、遵循多步骤指令等涌现能力的产生机制。 --- 第四部分：前沿应用与未来展望 本部分展示了深度学习在特定复杂NLP任务中的实际应用，并展望了该领域的技术瓶颈与发展方向。 第十章：机器翻译的神经模型：从Seq2Seq到大型翻译模型 剖析了神经机器翻译（NMT）的演变，包括使用Attention机制的Seq2Seq框架。重点讨论了大规模多语言模型（如M2M-100）如何通过共享参数和零样本/少样本翻译能力，实现跨语言的高效迁移学习。 第十一章：文本摘要与问答系统的深度集成 深入研究抽取式（Extractive）与生成式（Abstractive）摘要的区别及其对应的模型设计。在问答系统方面，阐述了如何结合知识图谱（KG）嵌入与Transformer架构，构建能够进行事实核查和复杂推理的阅读理解模型。 第十二章：模型的可解释性、安全与伦理挑战 最后，本书探讨了当前LLMs面临的重大工程和社会挑战。包括：注意力权重可视化（如何解释模型关注了哪个词）、模型对抗性攻击的防御策略，以及如何减轻模型输出中的偏见（Bias）和幻觉（Hallucination）现象，确保技术的负责任部署。 --- 本书特点： 数学严谨性： 每一核心算法均附有清晰的数学公式推导。 代码实践导向： 章节末尾包含PyTorch或TensorFlow的代码片段示例，演示核心模块的实现。 前沿覆盖： 确保涵盖自2017年Transformer问世以来所有关键架构的迭代。 总结： 本书致力于揭示驱动当代智能语音助手、高级搜索引擎和内容生成工具背后的复杂“大脑”结构，是深入理解现代人工智能语言技术的专业参考书。

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