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出版者:清华大学出版社

作者:薛万欣 编

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2007-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787811231434

丛书系列:

图书标签:

• 电子商务
• 网站建设
• 网页设计
• PHP
• MySQL
• 前端开发
• 后端开发
• 在线商店
• 电商平台
• 网络营销

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，力求内容详实，避免任何公式化的痕迹： --- 图书简介：深度学习在自然语言处理中的应用 迎接智能时代的核心驱动力 在信息爆炸的今天，我们每天都在与海量文本数据进行交互。从搜索引擎的精准定位，到智能客服的流畅应答，再到实时翻译的无缝衔接，这一切的背后，都离不开自然语言处理（NLP）技术的飞速发展。而驱动这场革命的核心引擎，正是近年来异军突起的“深度学习”。 本书《深度学习在自然语言处理中的应用》，并非一本枯燥的理论汇编，而是一份详尽的实战指南与思想剖析。我们旨在带领读者，深入理解如何运用复杂的神经网络结构，赋予机器理解、解释和生成人类语言的“智慧”。 内容深度与广度：构建完整的知识体系 本书的结构设计充分考虑了读者的知识梯度，从基础概念的夯实到前沿模型的掌握，层层递进，确保读者能够建立起一个全面且坚固的NLP知识体系。 第一部分：基础重塑与传统局限的突破（奠基） 在深入复杂的模型之前，我们首先要审视NLP领域的传统方法及其遇到的瓶颈。本部分将回顾词向量的演进历程，从早期的基于计数的模型，到词袋模型（BoW）的局限性。随后，我们将重点解析Word2Vec、GloVe等经典模型的内在机制，理解它们如何将离散的词汇映射到连续的、富有语义信息的向量空间中。 我们还将探讨循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些结构如何捕捉序列依赖性，以及它们在处理长文本时的梯度消失和梯度爆炸问题，为后续引入更强大的注意力机制做好了铺垫。 第二部分：注意力机制的崛起与Transformer的革命（核心突破） 本书的第二部分将聚焦于近五年来NLP领域最重大的技术飞跃——注意力机制（Attention Mechanism）。我们将详尽解析注意力机制如何允许模型在处理序列时，动态地关注输入序列中最相关的部分，极大地提高了模型的长距离依赖捕获能力和可解释性。 随后，我们将全面剖析Transformer架构。这不仅仅是对RNN的简单替代，而是一次范式上的彻底转变。我们将深入探讨其核心组件：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行计算优势，位置编码（Positional Encoding）如何为无序的输入注入时序信息，以及Encoder-Decoder结构的设计哲学。读者将清晰地理解，正是这种架构的突破，才催生了后续一系列巨型预训练模型的诞生。 第三部分：预训练模型的实战精讲（工业界标准） 预训练模型是当前NLP应用的主流范式。本部分将进行深度且细致的讲解： 1. BERT家族的深入解析： 我们将从Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)两个预训练任务的视角，剖析BERT如何学习双向的上下文表示。同时，会详细区分RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等变体，它们在效率、参数共享和预训练目标上的创新点。 2. 生成模型的演进： 重点讲解以GPT系列为代表的自回归模型。理解其仅使用Decoder结构的内在逻辑，以及大规模参数量如何驱动其涌现出惊人的文本生成能力。我们会探讨从GPT-1到最新的指令微调（Instruction Tuning）技术的演变路径。 3. 跨模态与指令跟随： 此外，本书还会涉及如何利用预训练模型处理更复杂的任务，例如序列到序列（Seq2Seq）任务的优化，以及如何通过Prompt Engineering和LoRA等高效微调技术，在资源有限的情况下部署强大的语言模型。 第四部分：细分领域的深度应用与前沿探索（实践落地） 理论与模型构建完毕后，本书将转向实战应用，展示深度学习模型在具体NLP子任务中的卓越表现： 机器翻译（NMT）： 探讨Transformer在神经机器翻译中的端到端优化，包括束搜索（Beam Search）解码策略。 文本摘要与问答系统： 区分抽取式和生成式摘要的优缺点，并解析阅读理解（如SQuAD）任务中模型定位答案的能力。 情感分析与意图识别： 结合领域适应性（Domain Adaptation）技术，解决特定行业（如金融、医疗）文本的歧义问题。 知识图谱与实体链接： 如何利用深度学习模型从非结构化文本中抽取结构化信息，构建高精度的知识表示。 第五部分：工程化、伦理与未来展望（面向未来） 一个完整的技术指南必须涵盖工程实践和责任伦理。本部分将探讨模型部署的挑战，包括模型量化、剪枝和知识蒸馏，以实现低延迟推理。同时，我们不会回避深度学习在NLP应用中带来的社会影响，如模型偏见、数据隐私泄露和生成内容的安全性，并讨论应对这些挑战的策略和未来研究方向。 适合谁阅读？ 本书面向具有一定编程基础（Python优先）和基础机器学习知识的工程师、数据科学家、计算机专业学生，以及希望从传统方法转型到基于深度学习的NLP解决方案的行业专业人士。我们假定读者渴望深入理解“为什么”模型能够工作，而非仅仅停留在调用API的层面。 通过研读本书，您将不仅掌握当前业界最先进的NLP技术栈，更能培养出独立分析和设计复杂语言智能系统的能力，真正驾驭住这场由深度学习驱动的语言智能革命。 ---

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对于我这种偏向于数据分析和市场营销背景的人来说，这本书在“数据驱动的营销策略与网站性能监控”部分简直是如获至宝。它没有将SEO和SEM视为独立的技术模块，而是将其完全融入到网站架构和内容策略的讨论之中。书中详细讲解了如何利用Google Analytics 4（GA4）和网站日志文件，构建一个反馈循环系统，用以指导后续的产品迭代和内容优化。我特别喜欢它对“A/B测试框架”的介绍，它不仅提供了技术实现思路，更重要的是，指出了如何科学地设计实验变量、设定显著性标准，避免得出无效或误导性的结论。它把冰冷的数据和商业增长目标紧密地结合起来，让技术不再是孤立的工具，而是变成了实现商业价值的直接驱动力。这本书的价值在于，它教会你如何用数据去“听懂”你的网站在说什么。

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我最近一直在寻找一本能系统梳理供应链管理与物流整合的电子书，而这本《电子商务网站建设》在这一领域的深度完全超出了我的预期。它对“后端运营效率”的关注，绝对是市面上很多专注于前端界面的书籍所缺失的。作者花了相当大的篇幅来解析如何利用现代化的仓储管理系统（WMS）与电子商务平台进行API对接，确保库存信息的实时同步，这对于处理高并发订单的电商企业至关重要。书中对不同物流合作伙伴的计费模型、路线优化算法的原理也有着非常专业且易于理解的介绍。特别是关于“逆向物流与退货处理流程自动化”的章节，给出了一个非常详细的流程图和所需的技术栈建议。这部分内容对于正在扩张规模、面临退换货高峰期的中小卖家来说，无疑是份及时的“救命稻草”。它让我意识到，一个成功的电商网站不仅仅是一个漂亮的门面，更是背后一个高效运转的精细化管理系统。

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这本书的讲解方式真是让我眼前一亮，它并没有像其他技术书籍那样堆砌枯燥的代码和晦涩难懂的理论。相反，作者似乎非常懂得如何将复杂的电子商务系统架构拆解成一个个可以被普通人理解的模块。我尤其欣赏它在“用户体验设计与网站导航优化”这一章节的处理。书中详细分析了不同用户群体的点击习惯和浏览路径，并通过大量的案例图示，展示了如何通过微小的布局调整，比如按钮颜色的对比度、菜单层级的扁平化设计，显著提升转化率。它不仅仅是教你怎么做，更是在教你“为什么”要这么做，背后的用户心理学逻辑阐述得清晰透彻。读完这一部分，我感觉自己对网站的“感觉”提升了一个档次，不再是单纯的技术实现者，而是能站在终端用户的角度思考问题的设计者。它对响应式设计在移动电商中的应用也进行了深入探讨，不是简单地提及技术名词，而是结合了当前主流电商平台的实际操作流程，手把手教读者如何规避移动端常有的兼容性陷阱。这种深度结合实战的叙述，使得整本书的实用价值倍增。

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我一直对大型电商平台如何处理高并发和弹性伸缩的问题感到好奇，而这本关于“基础架构选型与云服务部署策略”的章节，无疑是全书的硬核亮点。作者极其详尽地比较了微服务架构与单体架构在电商场景下的优缺点，并给出了一个非常实用的决策树图，帮助读者根据预期的流量负载和团队技术栈选择合适的起点。书中对CDN（内容分发网络）的缓存策略优化、数据库的读写分离实践、以及利用Kubernetes进行应用容器化部署的具体步骤，都进行了非常深入的技术剖析。它甚至触及到了DevOps流程中自动化部署管道（CI/CD）的搭建，确保新功能可以快速、低风险地上线。这本书的深度，足以让一个初级开发者在阅读后，有能力参与到企业级电商系统的架构讨论中去。

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这本书的叙事风格非常贴近一个正在创业的团队视角，没有那种高高在上的理论灌输感。它更像是一位经验丰富的行业前辈，坐在你旁边，跟你一起梳理从零开始搭建一个电商平台的每一步决策。关于“支付网关集成与安全合规性”的讨论，尤其让我印象深刻。作者没有止步于介绍主流的支付接口（如Visa、Mastercard的接入），而是深入探讨了PCI DSS合规性的基础要求，以及如何构建一个既安全又用户友好的结账体验。很多新手开发者会忽略支付环节的法律和安全风险，但这本书用非常直观的笔触将其重要性凸显出来。此外，它还对不同地域（例如，针对欧美和亚洲市场的支付习惯差异）的本地化支付工具整合策略给出了详尽的比较分析，这一点对于有志于国际贸易的读者来说，价值无可估量。

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