Computational Information Retrieval (Proceedings in Applied Mathematics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Soc for Industrial & Applied Math

作者:N. C.) Computational Information Retrieval Conference (2000 Raleigh

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-08-01

价格:USD 49.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780898715002

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• 计算信息检索
• 文本挖掘
• 机器学习
• 自然语言处理
• 数据科学
• 算法
• 数学应用
• 计算机科学
• 信息科学

深度学习与自然语言处理前沿探索 书籍简介 本书汇集了近年来在深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得突破性进展的精选论文与研究成果。它并非对传统信息检索方法的简单回顾，而是着眼于如何利用人工神经网络的强大表征能力和学习机制，彻底革新我们理解、分析和组织海量文本数据的范式。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的词嵌入技术到复杂的情感分析、机器翻译乃至生成式模型的构建与优化等多个层面，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的学习平台。 第一部分：基础模型的构建与演进 本部分重点探讨了深度学习在文本表示层面上的核心技术。我们首先深入剖析了词嵌入（Word Embeddings）的发展历程，从早期的基于统计的共现模型（如LSA/pLSA的局限性）过渡到经典的Word2Vec（Skip-gram与CBOW）架构。重点分析了这些模型如何通过学习上下文关系来捕获词汇的语义和句法特征，并讨论了其在稀疏数据和“一词多义”（Polysemy）问题上的内在挑战。 随后，我们详细介绍了GloVe（Global Vectors for Word Representation），将其与基于神经网络的嵌入方法进行对比，强调了全局矩阵分解信息纳入学习过程的优势。更进一步，本书对上下文相关的词嵌入的必要性进行了深入阐述，引入了ELMo（Embeddings from Language Models）的深度双向LSTM结构，展示了如何根据句子上下文动态生成词向量，极大地提升了模型对歧义的敏感度。 第二部分：循环网络与注意力机制的革命 本部分转向了处理序列依赖性的核心架构。我们详细回顾了循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们如何通过引入门控机制有效缓解了梯度消失问题，使得模型能够捕捉长距离依赖关系。本书特别关注了这些模型在序列标注任务（如命名实体识别）中的应用与调优技巧。 然而，序列处理的瓶颈在于其固有的顺序性。因此，本书花费大量篇幅探讨了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何打破这一限制。我们不仅解释了标准注意力（Additive vs. Multiplicative Attention）的数学原理，还重点解析了自注意力（Self-Attention）在捕获句子内部词汇间复杂交互方面的卓越性能。通过大量的图示和案例分析，读者可以清晰地理解注意力权重是如何聚焦于输入序列中最相关的部分，从而提高模型决策的透明度和准确性。 第三部分：Transformer架构的统治地位 本书的核心章节之一集中于Transformer架构，这是现代NLP领域毋庸置疑的基石。我们从根本上剖析了Transformer如何完全摒弃循环和卷积结构，仅依赖于多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络层（Feed-Forward Networks）来构建强大的并行化序列模型。 我们将详细拆解位置编码（Positional Encoding）的必要性及其实现方式。此外，本书深入探讨了预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的范式转变，特别是： 1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：重点讲解其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计哲学，以及在下游任务中进行微调（Fine-tuning）的最佳实践。 2. GPT系列模型：聚焦于其自回归（Autoregressive）的生成特性，分析了单向注意力掩码在维持生成一致性方面的作用。 3. 模型结构扩展：讨论了如RoBERTa、T5等对原始Transformer模型的改进，包括训练目标、输入表示和参数效率的优化策略。 第四部分：高级应用与跨模态集成 在掌握了核心架构后，本书转向了这些深度模型在复杂NLP任务中的实际应用。 问答系统（Question Answering, QA）：分析了抽取式QA（如SQuAD数据集的解法）和生成式QA系统的差异，重点讨论了基于阅读理解模型的答案定位策略。 文本生成与摘要：探讨了如何利用Seq2Seq（Encoder-Decoder）框架结合强化学习（RL）或最大似然估计（MLE）训练出连贯、有信息量的文本摘要和对话回复。 知识图谱与结构化预测：研究了如何将深度学习模型与外部知识库（Knowledge Bases）结合，用于关系抽取、事件抽取和知识图谱补全，以增强模型的推理能力。 多模态学习的初步探索：本章展望了文本信息如何与其他数据类型（如图像和语音）进行有效融合，例如在视觉问答（VQA）任务中，模型如何协同处理视觉特征和语言指令，展示了深度学习跨越单一模态的潜力。 结论与展望 本书最后总结了当前深度学习在信息处理领域取得的巨大成功，同时也坦诚地指出了现有方法的局限性，包括模型的可解释性、对对抗性攻击的脆弱性、以及对海量标注数据和计算资源的高度依赖。展望未来，本书将关注点引向小样本学习（Few-Shot Learning）、模型压缩与知识蒸馏，以及开发更具鲁棒性和伦理考量的下一代语言模型。 本书适合具备扎实的线性代数、概率论和基础机器学习背景的读者，旨在提供一个坚实的理论基础和最新的技术视野，推动读者在信息科学的前沿领域做出创新性贡献。

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