具体描述
深度学习在自然语言处理中的应用：从基础理论到前沿模型 本书聚焦于近年来自然语言处理（NLP）领域最具革命性的技术——深度学习。它旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的知识体系，涵盖从基础的神经网络结构到最先进的Transformer模型及其衍生应用的完整脉络。 面向读者群体： 本书特别适合具有一定编程基础（Python优先），对机器学习有初步了解，并希望深入探索NLP前沿技术的研究人员、数据科学家、软件工程师以及高年级本科生和研究生。无论您是希望构建高效的文本分类器，还是希望掌握如何训练和部署大型语言模型（LLM），本书都将是您不可或缺的指南。 --- 第一部分：NLP与深度学习的基石 本部分将为读者打下坚实的理论和技术基础，确保理解后续复杂模型的前提条件。 第一章：自然语言处理的演进与挑战 传统NLP回顾： 词袋模型（BoW）、TF-IDF、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在文本分析中的局限性分析。 深度学习的契机： 为什么神经网络能够更好地捕获语言的层次结构和语义关联。 现代NLP的核心挑战： 歧义性处理（词义消歧）、长距离依赖问题、语境理解与常识推理。 第二章：深度学习基础回顾 核心概念重述： 激活函数（ReLU, GeLU）、损失函数（交叉熵、对比损失）、优化器（SGD, Adam, RMSProp）。 反向传播与梯度计算： 深入理解梯度消失与爆炸问题，以及如何通过残差连接缓解。 序列数据处理的挑战： 为什么标准全连接网络不适用于变长序列输入。 第三章：词嵌入的艺术：从离散到连续 词向量的兴起： 词语如何被映射到低维、稠密的向量空间。 经典模型详解： Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的原理、负采样与窗口大小的影响。 上下文无关嵌入的局限： 深入探讨“Bank”一词在不同语境下仍具有单一表示的固有缺陷。 上下文敏感的词嵌入： ELMo的兴趣点（Bi-LSTM的叠加应用）及其在解决多义性方面的初步突破。 --- 第二部分：捕获序列依赖：循环与卷积网络 本部分详细介绍了在Transformer时代之前，主导NLP领域的关键架构。 第四章：循环神经网络（RNN）的深度剖析 基础RNN结构： 状态传递机制与时间步展开。 长短期记忆网络（LSTM）： 遗忘门、输入门、输出门和细胞状态的精确数学建模与信息流控制。 门控循环单元（GRU）： 简化结构与性能对比。 双向RNN（Bi-RNN）： 如何结合过去和未来的信息流以获得更丰富的上下文表示。 第五章：序列建模中的卷积网络 一维卷积在文本上的应用： 局部特征提取与n-gram信息的捕获。 TextCNN结构： 多核并行、池化层（Max-Pooling）在文本分类中的作用。 与RNN的对比： 卷积网络在并行计算和捕捉局部特征方面的优势，以及其在长距离依赖上的固有劣势。 第六章：序列到序列（Seq2Seq）架构 Encoder-Decoder框架： 用于机器翻译、文本摘要等任务的基础结构。 “瓶颈”问题： 编码器固定长度向量的局限性，即信息压缩失真。 注意力机制的萌芽： 引入注意力机制初步解决信息瓶颈，关注解码器在每一步应聚焦于输入序列的哪些部分。 --- 第三部分：注意力革命：Transformer架构与预训练模型 这是本书的核心，全面解析了当前所有前沿NLP模型的基础——Transformer架构。 第七章：Transformer的诞生：摆脱循环的束缚 自注意力机制（Self-Attention）： Q（查询）、K（键）、V（值）向量的计算、缩放点积的数学原理。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 如何在不同的表示子空间中学习信息，增强模型的表达能力。 前馈网络与残差连接： 完整的Transformer块结构解析。 位置编码（Positional Encoding）： 为什么需要它，以及如何将序列顺序信息注入到无序的注意力计算中。 第八章：预训练范式与BERT家族 预训练的兴起： 为什么大规模无监督学习成为NLP的新范式。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 掩码语言模型（MLM）： 训练目标与动态掩码策略。 下一句预测（NSP）： 训练双句关系的能力。 微调（Fine-tuning）策略： 针对下游任务的适配。 BERT的变体： RoBERTa（优化MLM训练）、ALBERT（参数共享）、ELECTRA（替代性样本检测）。 第九章：自回归模型与GPT系列 自回归模型（Autoregressive）： 仅使用因果掩码（Causal Masking）的单向Transformer结构。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）的演进： 从GPT-1到GPT-3的规模化效应。 指令遵循与上下文学习（In-Context Learning）： 大模型如何通过提示词（Prompt）完成零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）任务，无需梯度更新。 --- 第四部分：高级应用与前沿探索 本部分将介绍如何将这些强大的模型应用于复杂的实际问题，并展望未来的研究方向。 第十章：文本生成与摘要 生成解码策略： 贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其局限性。 采样方法： 温度（Temperature）控制、Top-K和核（Nucleus/Top-P）采样在保证多样性与流畅性之间的权衡。 抽象式摘要（Abstractive Summarization）： 使用Seq2Seq和Transformer模型生成概括性文本，应对幻觉（Hallucination）问题的挑战。 第十一章：问答系统与信息抽取 抽取式问答（Extractive QA）： 利用BERT进行SQuAD任务，模型如何预测答案的起始和结束位置。 生成式问答（Generative QA）： 基于知识库或文档进行复杂推理和答案合成。 命名实体识别（NER）与关系抽取： 使用序列标注任务微调预训练模型。 第十二章：模型优化与部署 量化（Quantization）： 将模型参数从浮点数降至低精度整数（INT8），以减少内存占用和加速推理。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 训练一个小型“学生”模型来模仿大型“教师”模型的输出。 高效推理框架： 介绍ONNX、TensorRT等加速工具在实际生产环境中的应用。 附录：动手实践——使用PyTorch和Hugging Face Transformers库 环境搭建与核心库安装。 加载预训练模型与分词器（Tokenizer）的实战指南。 完成文本分类和命名实体识别任务的完整代码示例。 --- 本书的特点： 本书不仅提供了深厚的理论推导，更强调从数学原理到代码实现的无缝过渡。通过对每一个关键组件（如注意力头、门控机制）的详细分解，读者将能够真正理解模型“为何”有效，而不仅仅是“如何”调用API。书中大量包含数学公式的精确推导，并结合伪代码来阐释算法流程，确保理论的严谨性与实践的可操作性高度统一。最终目标是培养读者独立设计、训练和评估下一代深度学习NLP模型的能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有