Effective Child Protection pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Munro, Eileen

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:$ 126.56

装帧:

isbn号码:9781412946940

丛书系列:

图书标签:

• 儿童保护
• 儿童福利
• 虐待预防
• 忽视儿童
• 风险评估
• 儿童安全
• 社会工作
• 政策实践
• 法律法规
• 专业发展

好的，这是一本名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 简介 在信息爆炸的时代，人类语言作为知识传递和交流的核心载体，其复杂性与多样性对计算科学提出了前所未有的挑战。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》旨在全面、深入地探讨当前驱动自然语言处理（NLP）领域革命性进步的核心技术——深度学习。我们不再局限于传统的统计模型和浅层机器学习方法，而是将焦点集中于如何利用复杂神经网络结构，从海量无标签和有标签文本数据中自动抽取深层语义、语境依赖和句法结构，从而构建出更加智能、更具理解能力的语言模型。 本书面向具备一定机器学习和编程基础的读者，包括研究生、研究人员、资深软件工程师以及希望在NLP领域进行技术深化的专业人士。它不仅是理论的汇集，更是实践的指南，旨在帮助读者理解从基础架构到最尖端模型演进的全景图，并掌握将这些理论转化为实际高性能系统的关键技能。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分将系统梳理支撑现代NLP深度学习模型的关键理论和历史脉络。我们将从基础的词向量表示法（如Word2Vec、GloVe）的局限性出发，逐步引入更强大的语境化表示方法。 第1章：词嵌入的进化：从静态到动态 深入剖析词向量的理论基础，重点比较静态嵌入（如Skip-gram与CBOW）与动态、语境相关的表示方法。我们将详细讨论ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获词义在不同语境下的变化，为后续的Transformer架构打下基础。 第2章：循环网络的回顾与局限 对循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行详尽的数学推导和结构分析。重点讨论它们在处理长距离依赖问题时面临的梯度消失/爆炸挑战，并阐述这些局限性如何催生了注意力机制的诞生。 第3章：注意力机制的崛起与革新 注意力机制被视为现代NLP的“心脏”。本章将详细阐述自注意力（Self-Attention）的计算原理，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的交互过程。通过对比加性注意力（Bahdanau）和点积注意力（Luong），读者将理解如何通过权重分配机制，使模型能够聚焦于输入序列中最相关的部分。 第4章：Transformer架构的革命性突破 本书的核心章节之一。我们将对Vaswani等人在2017年提出的Transformer模型进行逐层分解，深入解析其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）在不依赖循环结构的情况下如何注入序列顺序信息。 第二部分：预训练范式与大型语言模型（LLMs） 预训练范式的确立是NLP领域自2018年以来最重大的转变。本部分将聚焦于如何利用大规模无标签数据进行高效的预训练，并探讨由此产生的各种强大模型家族。 第5章：BERT家族：双向编码器的威力 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心创新：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。我们将探讨其在下游任务（如命名实体识别、问答系统）中的微调（Fine-tuning）策略，并对比RoBERTa和ALBERT等优化变体在效率和性能上的改进。 第6章：自回归模型的统治：GPT系列 本章专注于单向、自回归模型，如GPT-1、GPT-2和GPT-3的架构演变。重点分析这些模型如何通过仅依赖历史信息进行预测，成为强大的文本生成引擎。我们将深入研究其参数规模的增长如何导致涌现能力（Emergent Abilities）的出现。 第7章：序列到序列模型的复兴：T5与统一框架 介绍如何将所有NLP任务（分类、生成、翻译）统一到“文本到文本”（Text-to-Text）的框架下。T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的创新之处在于其任务前缀设计，本章将展示这种统一性如何简化模型的使用和部署。 第8章：模型对齐与指令微调（Instruction Tuning） 随着模型规模的扩大，如何确保模型的输出符合人类的偏好、安全性和指令意图成为关键挑战。本章将深入讲解监督式微调（SFT）以及强化学习自人类反馈（RLHF）的核心流程，包括奖励模型的训练和PPO算法的应用，这是构建现代聊天机器人的必经之路。 第三部分：高级应用与前沿研究方向 本部分将把目光投向深度NLP模型在特定复杂任务上的应用，并探讨当前研究热点和未来趋势。 第9章：高效推理与模型压缩 超大模型的部署成本高昂。本章将介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在显著降低LLMs的内存占用和推理延迟，使其能够在资源受限的环境中运行。 第10章：跨模态学习：视觉与语言的融合 探索如何将Transformer架构扩展到处理图像和文本的联合信息。详细分析CLIP、ViLT等模型如何学习对齐图像特征空间和文本嵌入空间，实现零样本图像分类和图文检索等任务。 第11章：检索增强生成（RAG）系统 解决LLMs“幻觉”（Hallucination）问题的有效方案——检索增强生成。本章将构建一个完整的RAG系统，讲解如何使用向量数据库进行高效的外部知识检索，并将检索到的上下文有效地注入到生成模型中，以保证生成内容的准确性和时效性。 第12章：可解释性与鲁棒性挑战 虽然深度模型性能强大，但其“黑箱”特性令人担忧。本章将介绍用于探究模型决策过程的可解释性方法，如梯度可视化和注意力权重分析。同时，讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）对NLP系统的威胁，以及如何构建更加鲁棒和可靠的语言系统。 总结与展望 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》不仅提供了构建下一代智能系统的蓝图，更强调了从理论理解到工程实践的无缝衔接。读者在完成本书的学习后，将能够熟练运用Transformer家族模型，设计和部署先进的NLP解决方案，并对当前领域的研究热点和挑战有深刻的认识。本书致力于成为读者在快速发展的深度NLP领域中，保持技术领先的坚实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆