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出版者:

作者:张立波 编

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-1

价格:18.40元

装帧:

isbn号码:9787040149715

丛书系列:

图书标签:

• 商品流通
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• 商业会计
• 库存管理

《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 图书简介 本书全面、深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域的核心概念、主流模型及其在各类复杂任务中的前沿应用。它旨在为计算机科学、人工智能、语言学背景的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一个既有扎实理论基础又紧贴业界最新进展的参考指南。 第一部分：基础理论与模型演进 本书首先对NLP的基础知识进行了系统梳理，包括语言学基础（如句法、语义、语用），以及传统方法（如N-gram模型、隐马尔âu模型、条件随机场）的原理和局限性。 随后，焦点迅速转向深度学习范式。详细阐述了词嵌入（Word Embeddings）的革命性意义，对比分析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe以及FastText的内在机制和性能差异。 循环神经网络（RNN）的结构，特别是其处理序列数据的能力被细致讲解，重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决了传统RNN的梯度消失问题。同时，书中也探讨了双向RNN（Bi-RNN）在上下文理解上的优势。 第二部分：注意力机制与Transformer的统治 本书的第三部分是本书的核心与亮点，聚焦于注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的关键作用。详细解释了自注意力（Self-Attention）机制如何允许模型动态地权衡输入序列中不同部分的重要性。 在此基础上，Transformer架构被作为当前NLP领域的基石进行了彻底解构。书中不仅详细描述了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络（Feed-Forward Network）的每一个组件，还对比分析了原始Transformer在编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构上的设计精妙之处。 第三部分：预训练语言模型的浪潮 本部分深入研究了基于Transformer的预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的“预训练-微调”范式。 ELMo的上下文相关的词表示被视为重要的过渡点。随后，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）家族的原理被详尽分析，包括其掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）两大预训练任务。书中还覆盖了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等BERT变体的改进点和针对性优化。 生成式模型方面，则重点阐述了GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的工作原理，特别是其自回归的特性，以及这些模型在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习中的惊人表现。对T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的统一文本到文本框架进行了深入讨论。 第四部分：前沿应用与高级技术 本书的最后部分转向了深度学习NLP在实际复杂场景中的应用，并探讨了最新的研究方向： 1. 机器翻译（Machine Translation）：从统计机器翻译到神经机器翻译（NMT），重点分析了基于Transformer的端到端翻译系统的优化策略，如束搜索（Beam Search）解码和长度归一化。 2. 文本摘要与生成（Summarization and Generation）：区分了抽取式摘要和抽象式摘要，并探讨了如何使用对比损失或强化学习来改进生成文本的流畅性和忠实度。 3. 问答系统（Question Answering, QA）：涵盖了抽取式QA（如SQuAD数据集上的应用）和生成式QA，以及知识图谱增强的问答方法。 4. 情感分析与意图识别（Sentiment Analysis and Intent Recognition）：探讨了如何利用更精细的上下文信息来处理细微的情感差别和多标签分类问题。 5. 可解释性与鲁棒性（Explainability and Robustness）：鉴于大型模型的“黑箱”特性，本书专门开辟章节讨论了LIME、SHAP等可解释性工具在NLP中的应用，以及对抗性攻击和模型防御技术，强调构建可信赖的AI系统的必要性。 技术特色 本书的代码示例主要基于PyTorch框架，并辅以Hugging Face Transformers库的使用指南，确保读者能够立即上手实践前沿模型。理论推导严谨，案例选取具有代表性，力求在广度与深度之间达到完美的平衡，是希望在NLP领域深耕的专业人士不可或缺的工具书。

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要说这本书最让人眼前一亮的特点，那就是它对税会差异的精妙处理。很多会计书籍往往将税务处理视为一个附加的、需要额外学习的模块，但这本书非常巧妙地将商品流通环节中的增值税销项、进项的确认时点与会计确认进行对比分析。对于那些容易在税务上“踩雷”的操作，比如预收货款的税务处理与收入确认的差异，作者用大量的对比表格进行了清晰的剖析，并给出了详细的纳税申报口径建议。我感觉这不仅仅是一本会计书，更像是一本兼具税务筹划视角的业务指导书。对于需要在企业内部兼顾财务核算与税务合规的专业人士来说，这种集成化的讲解方式极大地提高了工作效率。我不再需要费力地在会计准则和税法条文之间反复横跳来寻找答案，这本书已经为我做好了初级的集成工作。

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这本书的价值远远超出了教科书的范畴，它更像是一本资深的行业专家手把手教导的实战手册。我尤其被其中对于存货盘点与循环计数的差异分析部分所吸引。作者没有停留在理论上说盘盈盘亏要如何处理，而是详细分析了在实际仓库管理中，哪些环节最容易出现误差，以及如何通过优化内部控制流程来预防这些误差的发生。比如，对于跨期销售的识别、在途物资的归属界定等，提供了许多行业内普遍采用但教材鲜有提及的“潜规则”和最佳实践。阅读过程中，我时常会对照自己公司正在使用的ERP系统中的相应模块，去印证书中所讲的逻辑，发现许多过去我司操作上的盲区和低效之处，都有了改进的方向。这种强烈的代入感和即时应用价值，是我阅读其他会计书籍时很少体验到的。它真正做到了将复杂的会计准则落地到企业的日常运营肌理之中。

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这本书的讲解深入浅出，对于我这样一个初入会计行业的新人来说，简直是及时雨。作者对商品流通企业运营中的各项会计处理流程进行了非常细致的梳理，从采购入库到销售结算，每一个环节都配有大量的实操案例和清晰的图表说明。我尤其欣赏它对成本核算的详细阐述，特别是在处理非常规交易，比如折扣、退货以及运输费用的分摊上，提供的多种核算口径和具体操作步骤，让我对如何准确反映商品成本有了更深刻的理解。不同于市面上那些枯燥的教材，这本书的语言充满了实战经验，读起来并不觉得晦涩难懂。它不仅关注“怎么做”，更解释了“为什么这么做”，帮助我建立起完整的业务理解框架，而非仅仅是机械地套用公式。我感觉自己正在快速弥补理论与实践之间的鸿沟，对未来工作中可能遇到的复杂业务场景有了更强的信心去应对。

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这本书的排版和设计也体现了出版方对读者的尊重。字体选择适中，关键概念和数字使用了粗体或不同颜色进行标记，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。但最核心的优点，还是其对“商品流通”这一特定行业属性的深度聚焦。它没有泛泛而谈所有企业的通用会计原则，而是围绕着商品的“流转”特性，细致地描绘了如何处理仓储费用、运输保险费用、批次管理下的成本结转等独有的会计难题。对于那些从事批发、零售或供应链管理的企业财务人员来说，这本书提供了高度的“对口性”。它让会计工作不再是冰冷的数字游戏，而是紧密服务于实体商品运营的血液循环系统，帮助我们更好地理解财务数据背后的商业逻辑和效率指标。这本工具书我已经放在办公桌最容易拿到的地方，是日常工作的得力助手。

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这本书的结构安排极其严谨，逻辑链条非常清晰，仿佛是按照企业会计部门的实际工作流来组织的。从年初的预算和固定资产折旧的预先处理，到贯穿全年的日常收支记录，再到年终的清算与报表编制，各个章节之间过渡自然，没有突兀感。特别是它在收入确认章节中，对于售后服务成本的资本化与费用化进行了深入的探讨，结合了最新的收入准则变化，对分期收款销售的利息收入确认也做了深入的论述。这对于那些销售周期较长、涉及分期付款的大宗商品流通企业来说，提供了非常宝贵的参考。我发现自己过去处理这些复杂收入时，总是倾向于采用最保守的核算方法，而阅读此书后，我理解了如何更准确、更符合经济实质地确认收入，从而更真实地反映企业的盈利能力。

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