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出版者:中国纺织

作者:英涛

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2010-8

价格:26.80元

装帧:

isbn号码:9787506465250

丛书系列:

图书标签:

• 创业
• 理财
• 投资
• 财务自由
• 个人成长
• 商业模式
• 成功学
• 财富积累
• 思维模式
• 自我提升

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域应用的图书简介： --- 书名：《智语之径：深度学习赋能自然语言处理的前沿探索》 内容简介 在信息爆炸的数字时代，文本数据以前所未有的速度积累，如何高效、精准地理解、生成和处理这些“人类语言的密码”，已成为驱动人工智能发展的核心挑战。本书《智语之径：深度学习赋能自然语言处理的前沿探索》，并非讲述如何积累财富的经验之谈，而是深入剖析现代自然语言处理（NLP）技术栈的基石——深度学习模型，及其在复杂语境理解、信息抽取、机器翻译乃至创造性文本生成中的革命性应用。 本书旨在为具备一定编程基础和对人工智能抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面且深入的认知框架，用以理解当前NLP领域最前沿的技术动态和理论精髓。我们摒弃了浅尝辄止的概览，力求通过详实的数学原理阐述、精炼的代码示例和对经典与创新模型的深入剖析，引导读者真正掌握深度学习驱动NLP的核心逻辑。 第一部分：NLP基石与深度学习的融合 NLP的复兴得益于向量空间模型的成功。本书从词嵌入（Word Embeddings）的演进开始，详细解析了从传统的基于计数的方法（如LSA）到基于预测的方法（如Word2Vec、GloVe）的跨越。重点在于探讨如何将离散的词汇映射到连续、稠密的向量空间中，使语义关系得以量化和计算。 随后，我们将进入深度学习的初步应用。循环神经网络（RNN）是处理序列数据的自然选择，但其面临的长期依赖问题是绕不开的坎。本书细致地讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制，揭示它们如何有效解决梯度消失和爆炸问题，实现对长篇文本的上下文捕捉。我们不会止步于理论，而是结合具体的序列标注任务（如命名实体识别）进行实战演示。 第二部分：注意力机制的革命与Transformer架构的崛起 如果说RNN是NLP的“心脏”，那么注意力机制（Attention Mechanism）就是为其注入“灵魂”的关键突破。本书将用大量篇幅解析注意力机制的数学原理，特别是自注意力（Self-Attention）的计算过程。我们将展示注意力是如何使得模型在处理句子时，能够动态地“聚焦”于最相关的部分，极大地提升了对远程依赖的建模能力。 在此基础上，我们引出自然语言处理领域最具里程碑意义的创新——Transformer架构。本书将逐层拆解Transformer的Encoder-Decoder结构，重点阐述多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计哲学。理解Transformer，就是理解了当代几乎所有顶尖NLP模型（如BERT、GPT系列）的底层构造。我们深入探讨了残差连接、层归一化等工程细节，这些细节是模型高效训练和稳定性的保证。 第三部分：预训练模型的范式转移与应用深化 预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）已成为NLP的主流范式。本书系统地介绍了以BERT为代表的双向编码器模型，探讨了其掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的训练目标。我们分析了BERT在理解任务（如问答系统、文本蕴含判断）中展现出的强大能力，并讨论了其局限性，例如对生成任务的天然适配性较弱。 相对地，我们对以GPT系列为代表的自回归生成模型进行了深入研究。通过对这些仅依赖于Decoder结构的模型的剖析，读者将理解“涌现能力”（Emergent Abilities）的来源，以及如何通过精妙的提示工程（Prompt Engineering）来引导大模型完成复杂的多步骤推理任务，例如逻辑链条的构建（Chain-of-Thought）。 本书不会将这些模型视为“黑箱”，而是会探讨它们在不同场景下的微调策略，包括参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA，以应对资源受限但追求高性能的需求。 第四部分：前沿挑战与跨模态融合 NLP的前沿不再局限于纯文本处理。本书的最后部分聚焦于当前研究的热点和未来方向。 知识增强的NLP（Knowledge-Enhanced NLP）： 如何将外部的结构化知识库（如知识图谱）有效地融入到深度学习模型中，以提升模型的推理准确性和事实性，是本书探讨的重点。我们将介绍知识注入的几种关键技术。 跨模态理解： 随着多模态AI的兴起，文本与图像、视频的结合成为新的焦点。本书将分析如CLIP模型等如何通过对比学习（Contrastive Learning）将不同模态的嵌入空间对齐，实现跨模态的检索与理解。 模型的可解释性与公平性： 随着模型规模的扩大，理解“为什么”模型会做出某个决策变得至关重要。我们将介绍激活最大化、梯度可视化等方法，并讨论模型在训练数据中可能存在的偏见，以及减轻这些偏见的技术路径。 本书特点： 本书内容紧密围绕深度学习的最新进展，理论阐述严谨，结合了大量的实战案例和开源框架（如PyTorch/TensorFlow）的实现思路。它不是一本入门手册，而是一份深入技术内核的路线图，旨在培养读者独立分析和创新应用前沿NLP模型的能力。读者通过阅读本书，将能够构建起坚实的理论基础，并有能力站在现有技术制高点上，探索下一代智能语言系统的可能性。 ---

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