BFT听力理解教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:郅红//姜红//李金屏

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2010-6

价格:62.00元

装帧:

isbn号码:9787111305927

丛书系列:

图书标签:

• BFT
• 听力
• 英语
• 教程
• 教材
• 学习
• 备考
• 语言学习
• 技能提升
• 英语听力

好的，这是一份关于另一本图书的详细介绍，内容完全不涉及《BFT听力理解教程》： --- 《深度学习与自然语言处理前沿技术：从理论基石到应用实践》 图书简介 本书是一部全面、深入探讨现代自然语言处理（NLP）领域前沿技术与核心理论的学术专著与实践指南。旨在为计算机科学、人工智能、语言学以及相关交叉学科的研究人员、高级工程师和研究生提供一个系统化的知识体系，涵盖从基础的统计模型到最新的Transformer架构及其衍生应用的完整脉络。 第一部分：理论基石与传统方法的回顾 本部分聚焦于构建现代NLP系统的理论基础，并回顾了在深度学习浪潮兴起前占据主导地位的经典方法。 第一章：语言学的视角与计算模型 深入剖析语言的结构特性，包括句法、语义和语用学的基本概念，并探讨它们如何转化为可计算的数学模型。介绍形式语言理论、上下文无关文法（CFG）及其在早期句法分析中的应用。重点阐述了从N-gram模型到隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注（POS Tagging）和序列标注任务中的建模思想与局限性。 第二章：特征工程与向量空间模型 详细介绍词汇表示的演进过程。从词袋模型（BoW）到TF-IDF，解释了如何将文本信息映射到高维向量空间。深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的早期革命性技术，如Word2Vec（CBOW与Skip-gram架构）、GloVe（Global Vectors for Word Representation），分析了它们在捕捉词义和词汇共现关系方面的优势与不足。本章强调了特征选择与降维技术在处理大规模稀疏数据时的重要性。 第二部分：深度学习的引入与序列建模的革新 本部分是全书的核心，系统介绍了深度神经网络如何彻底改变NLP的范式，特别是在处理序列数据方面的能力。 第三章：循环神经网络（RNN）及其改进 详细剖析RNN的基本工作原理，包括前向传播和反向传播通过时间（BPTT）。重点分析了标准RNN在长距离依赖问题（Vanishing/Exploding Gradients）上的固有缺陷。随后，深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的数学作用，阐明它们如何有效地控制信息流，实现长期记忆。 第四章：深度序列到序列（Seq2Seq）模型 介绍Seq2Seq框架在机器翻译、文本摘要等任务中的奠基性作用。详细阐述了基于Encoder-Decoder架构的实现细节，包括上下文向量的传递机制。深入探讨了如何利用注意力（Attention）机制，特别是“软注意力”机制，来增强解码器在生成输出时对输入序列不同部分的关注度，极大地提升了长序列任务的性能。 第三部分：注意力机制的统治地位与Transformer架构 本部分聚焦于自注意力机制的革命性突破，这是当前几乎所有顶尖NLP模型的基石。 第五章：自注意力与多头机制 全面解析自注意力（Self-Attention）的计算流程，包括Query（查询）、Key（键）和Value（值）的线性变换与缩放点积计算。详细解释了“多头注意力”（Multi-Head Attention）的设计哲学，即同时在不同的表示子空间中学习信息，以捕捉输入序列中不同类型的关系。本章通过详尽的数学推导和图示，阐明了自注意力如何替代循环结构，实现高效的并行计算。 第六章：Transformer模型：架构的完全解析 本书对Transformer的整体架构进行了一次“拆解式”的讲解。从输入层的嵌入（Embedding）到位置编码（Positional Encoding）的必要性，详细描述了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构。重点分析了编码器中的残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）的作用，以及解码器中引入的“掩码自注意力”（Masked Self-Attention）机制，确保了自回归生成的一致性。 第四部分：预训练模型与迁移学习的黄金时代 本部分深入探讨了基于Transformer的大规模预训练语言模型（PLMs）如何通过海量无标签数据学习通用的语言知识，并随后在特定下游任务中进行微调（Fine-Tuning）。 第七章：单向与双向的预训练范式 详细对比了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。解释了为什么双向上下文的引入带来了性能的巨大飞跃。同时，对比分析了以GPT系列为代表的单向自回归模型在生成任务中的优势。 第八章：模型扩展与领域适应性 介绍后续模型的发展方向，包括参数高效的改进，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）以压缩大型模型，以及模型裁剪（Pruning）技术。深入讨论了如何在特定垂直领域（如金融、医疗）对通用PLMs进行有效的领域适应性预训练（Domain-Adaptive Pre-training, DAPT）和任务特定微调（Task-Adaptive Pre-training, TAPT）。 第五部分：前沿应用与伦理考量 第九章：高级应用场景的深度集成 本章将理论应用于实际： 1. 信息抽取（IE）： 结合条件随机场（CRF）与Bi-LSTM/Transformer架构，实现命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）。 2. 问答系统（QA）： 探讨抽取式问答（SQuAD式）和生成式问答的架构差异。 3. 文本摘要与机器翻译： 结合指针生成网络（Pointer-Generator Networks）优化摘要的忠实度。 第十章：模型的可解释性、鲁棒性与伦理挑战 探讨现代深度学习模型“黑箱”的本质。介绍LIME、SHAP等可解释性工具在NLP中的应用，帮助理解模型决策过程。同时，严格审视了模型在面对对抗性攻击时的鲁棒性问题。最后，本书以批判性的视角探讨了大型语言模型中存在的偏见（Bias）、公平性（Fairness）和潜在的滥用风险，呼吁研究人员在追求性能的同时，承担起相应的社会责任。 目标读者 本书内容严谨，数学推导详尽，配有丰富的Python代码示例和基于PyTorch/TensorFlow的实现思路，适合有扎实线性代数和概率论基础，希望精通现代NLP核心技术的专业人士和学术研究者使用。

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