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出版时间:1900-01-01

价格:10.00元

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isbn号码:9787207053299

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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： --- 深度学习与自然语言处理：构建智能文本理解的基石 图书概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，探索如何利用前沿的深度学习技术来解决自然语言处理（NLP）领域中的复杂挑战。我们不再停留于传统的统计模型和规则驱动的系统，而是聚焦于构建能够真正“理解”人类语言复杂性和细微差别的神经网络架构。 本书内容涵盖了从基础的词嵌入技术到最先进的Transformer模型及其变体，并详细阐述了如何在实际应用中部署这些强大的模型，实现从文本分类、命名实体识别到机器翻译、文本生成等一系列核心任务的性能飞跃。 目标读者 本书适合具有一定编程基础（Python优先）和基本机器学习概念的读者，包括： 计算机科学、数据科学专业的学生和研究人员。 希望将深度学习技术应用于实际NLP项目的工程师和开发者。 希望从传统NLP方法转型到现代深度学习范式的从业者。 对人工智能和语言模型的前沿技术抱有浓厚兴趣的专业人士。 核心内容深度剖析 第一部分：基础奠基——从词汇到向量的转变 本部分将为后续的复杂模型打下坚实的基础，重点讲解如何将离散的文本数据转化为机器可处理的连续向量表示。 第1章：NLP的时代更迭与深度学习的引入 回顾NLP的发展历程，明确深度学习相较于隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）的优势。讨论深度学习如何解决了传统方法的稀疏性和特征工程的瓶颈。 第2章：词嵌入的艺术：从词袋到语义空间 深入剖析词嵌入技术。详细介绍Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的工作原理，特别是负采样和窗口机制的优化。随后，转向更具上下文感知能力的GloVe模型，并通过实战案例展示如何计算词汇间的语义距离和类比关系。 第3章：序列建模的先驱：循环神经网络（RNN） 全面介绍RNN的基本结构，重点分析其在处理序列数据时的内在局限性，如梯度消失与爆炸问题。随后，详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以捕获长期依赖关系。 第二部分：架构革新——超越序列的并行计算 本部分将重点介绍如何设计和训练能够并行化计算，并有效捕获全局上下文信息的深度网络结构。 第4章：卷积神经网络（CNN）在文本分析中的应用 尽管CNN常用于图像处理，但其在文本局部特征提取方面表现出色。本章讲解如何使用不同大小的卷积核来捕获N-gram级别的特征，并讨论池化层（Pooling）在文本分类中的作用，特别是TextCNN模型的构建。 第5章：注意力机制的诞生与威力 这是现代NLP革命的关键一步。详细阐述“注意力”（Attention）机制的数学原理，它如何允许模型在处理序列的每一步动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。通过 Bahdanau 注意力和 Luong 注意力案例，展示其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的应用。 第6章：Transformer架构的完全解构 本书的重中之重。完整拆解“Attention Is All You Need”论文提出的Transformer模型。深入剖析自注意力（Self-Attention）的机制，包括Query、Key和Value的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型对不同子空间的关注能力。讲解残差连接、层归一化以及前馈网络的具体实现。 第三部分：预训练模型的统治——通用语言模型的构建与微调 本部分聚焦于如何利用海量无标注数据进行高效的预训练，并针对特定下游任务进行高效的微调。 第7章：从预训练到微调范式 解释为什么大规模预训练成为主流，以及“预训练-微调”（Pre-train and Fine-tune）范式如何显著降低特定任务的数据需求。深入探讨掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计思路。 第8章：BERT家族的深入探索 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的结构和创新点，特别是双向性如何解决传统单向模型（如GPT-1）的局限。同时，对RoBERTa、ALBERT等关键变体进行对比分析，讨论其在效率和性能上的权衡。 第9章：生成式模型的艺术——GPT系列与文本生成 聚焦于以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为代表的单向解码器结构。分析其自回归（Autoregressive）的生成特性，并讲解Temperature、Top-K、Nucleus Sampling（Top-P）等解码策略如何影响生成文本的质量和多样性。 第四部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论知识转化为可操作的解决方案，并探讨未来可能的发展方向。 第10章：核心NLP任务的深度模型实现 通过PyTorch或TensorFlow框架，提供针对以下任务的端到端实战教程： 文本分类：情感分析与主题识别。 命名实体识别（NER）：结合条件随机场（CRF）与Bi-LSTM/Transformer。 机器翻译：Seq2Seq with Attention和Transformer的对比。 第11章：模型优化、部署与效率考量 讨论如何处理大型模型带来的计算和内存挑战。内容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，以及使用ONNX或TensorRT进行模型加速和生产环境的部署策略。 第12章：跨模态与未来展望 简要介绍NLP与视觉、语音的交叉领域，例如视觉问答（VQA）和语音识别中的语言模型应用。展望多模态Transformer、更高效的稀疏注意力机制以及大型语言模型（LLM）的未来发展趋势。 本书特色 1. 理论与实践并重：每介绍一种核心架构，都会附带详细的伪代码和关键代码片段，确保读者能够亲手搭建和调试模型。 2. 聚焦前沿：紧跟Transformer及其衍生模型的发展脉络，确保内容的时效性。 3. 模块化学习：结构清晰，读者可根据自身需求选择性深入学习特定章节，例如，已有Transformer基础的读者可直接跳至第四部分。 4. 工程导向：不仅关注模型“为什么有效”，更关注模型“如何高效部署”。 ---

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这本书简直是一场思想的盛宴，阅读体验堪称惊艳。作者以一种近乎诗意的笔触，将抽象的哲学思辨融入日常的观察之中，让人在不知不觉间被带入一个全新的认知维度。特别是对“意义的建构”这一主题的探讨，深入浅出，既有严谨的逻辑推演，又不乏生动的案例佐证。读完之后，我感觉自己对周围世界的理解都变得更加立体和丰富了。它不是那种读完就忘的快餐式读物，更像是与一位智者进行的深度对话，那些深刻的洞察力会像种子一样在你脑海中生根发芽，持续地影响你对事物的判断和感受。全书的行文流畅，辞藻华美而不失力量，每一次翻页都充满了期待。我特别欣赏作者在复杂概念面前所保持的那份清醒与克制，没有陷入故弄玄虚的泥潭，而是脚踏实地地引导读者去探寻事物的本质。

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这本书的排版和装帧设计本身就体现了一种精心打磨的匠心。纸张的质感、字体的大小和间距，都充分考虑到了长时间阅读的舒适度，这在当今许多追求快速出版的图书中是很难得的。内容方面，作者展示了一种罕见的跨学科整合能力。他能将心理学、社会学甚至一些前沿的物理学概念，熔铸一炉，构建出一个统一的分析框架。这种宏大的视野让我感到震撼。我特别喜欢其中穿插的那些富有哲理的小故事，它们像是点缀在知识沙漠中的绿洲，让读者在思辨的疲惫中得到片刻的休憩，但休息过后，又能以更饱满的热情投入到更深层次的探讨中去。这本书绝对值得被收藏，它具有超越时间价值的潜力。

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我带着一种近乎挑剔的眼光开始阅读这本书，毕竟市面上关于此类的书籍太多，大多流于表面。然而，这本书的开篇就展现出了非同寻常的厚重感。它没有急于抛出结论，而是花费大量的篇幅来梳理历史脉络，追溯思想的源头，这种扎实的学术功底令人印象深刻。我尤其欣赏其中关于“信息熵减”与“人类心智复杂度”之间关系的论述，那一段的逻辑推导极其精妙，仿佛为我打开了一扇通往更高层认知的大门。这本书的阅读门槛略高，需要读者投入一定的时间和精力去消化那些密集的论点，但一旦你坚持下来，回报绝对是巨大的。它像是一部需要反复咀嚼的佳肴，每一次重温都能发掘出新的层次和理解角度。对于真正对底层原理感兴趣的求知者来说，这本书无疑是一部里程碑式的著作。

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说实话，我原本对这类偏理论性的书籍不太感冒，总觉得它们离现实生活太远，读起来枯燥乏味。但这本书完全颠覆了我的固有印象。作者的叙事方式非常具有画面感，他总能巧妙地将那些晦涩的理论，嵌入到我们熟悉的社会场景和个人经历中去。比如，书中对“符号迁移”现象的分析，简直就是对我过去几年职业生涯中几次关键决策的精准复盘！读到那里时，我甚至拍了一下大腿，感叹“原来是这样！”这本书的魅力就在于它的**即时效用性**，它不是在讲遥远的过去或将来的宏图，而是在当下，即刻武装你的思维工具箱。语言风格上，它既有学术的严谨，又不失大众科普的亲和力，平衡把握得恰到好处，让人读起来既有收获，又感到愉悦。

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初读此书，我被它那近乎**颠覆性**的视角所吸引。作者似乎毫不留情地揭示了许多我们习以为常的观念背后的脆弱结构。他所提出的模型和方法论，与我过去接受的教育体系中的主流观点形成了鲜明的对比，甚至可以说是一种挑战。这种挑战并非是无端的反驳，而是基于扎实的数据和缜密的逻辑链条构建起来的有力论证。阅读过程中，我时常感到一种“顿悟”的快感，仿佛头脑中原本纠缠不清的线团被一股强大的力量瞬间拉直、理顺。这本书要求读者放弃既有的偏见，用一种近乎“婴儿般的纯净视角”去重新审视世界。对于那些渴望突破思维定势、寻求真正原创性见解的读者而言，这本书简直就是一场洗礼。

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