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店铺: 尚品汇德图书专营店
出版社: 郑州大学出版社
ISBN:9787538485363
商品编码:27741321919

具体描述














好的,這是一本關於深度學習在自然語言處理(NLP)中的前沿應用與實踐的圖書簡介。 --- 圖書名稱:《深度學習驅動的自然語言處理:從基礎模型到前沿應用》 圖書簡介 在信息爆炸的時代,如何讓機器真正“理解”人類語言,已成為人工智能領域最核心的挑戰之一。本書並非市麵上常見的針對新手讀者的入門指南,而是為已經具備一定機器學習或深度學習基礎,渴望深入探索自然語言處理(NLP)前沿技術的研究人員、資深工程師及高階學習者量身打造的專業參考書。 本書深入剖析瞭驅動現代NLP革命的核心技術——深度學習,涵蓋瞭從經典序列模型到當前主導地位的Transformer架構的完整演進脈絡,並重點探討瞭如何將這些復雜模型應用於解決實際世界中的高難度NLP任務。 第一部分:理論基石與模型演進 本部分緻力於夯實讀者對NLP中深度學習模型的數學和結構理解。 第1章:嚮量化錶示的深度革新 我們首先迴顧瞭詞嵌入(Word Embeddings)的局限性,並詳細剖析瞭上下文相關的詞嚮量技術,如ELMo(Embeddings from Language Models)的機製,以及如何利用雙嚮LSTM捕獲深層語境信息。重點將放在高維空間中詞義的數學構建,而非僅僅停留在應用層麵。 第2章:循環網絡的深層解析 本章細緻講解瞭長短期記憶網絡(LSTM)和門控循環單元(GRU)的內部結構,特彆是其門控機製如何解決傳統循環神經網絡(RNN)中的梯度消失問題。我們將通過詳細的梯度流分析,展示這些模型在處理長距離依賴時的內在瓶頸。 第3章:Attention機製的誕生與統一 本章是理解現代NLP模型的關鍵。我們不僅介紹標準的加性(Additive)和乘性(Multiplicative)Attention,更深入探討瞭自注意力(Self-Attention)機製的數學推導,解析其如何實現序列內部元素間的並行化計算,為後續Transformer的齣現奠定基礎。 第二部分:Transformer架構的精深剖析 本書的核心章節,對當前NLP領域的主導範式進行瞭徹底的解構。 第4章:Transformer的完整架構拆解 本章以模塊化的方式,逐一解析Transformer的Encoder和Decoder堆棧。重點闡述瞭多頭注意力(Multi-Head Attention)的計算過程,殘差連接(Residual Connections)和層歸一化(Layer Normalization)在穩定深度網絡訓練中的決定性作用。同時,我們將對比分析位置編碼(Positional Encoding)的不同實現方式及其對序列順序信息捕獲的影響。 第5章:預訓練範式的崛起:從BERT到GPT傢族 本章聚焦於大規模預訓練語言模型(PLMs)。我們詳細對比瞭BERT係列(如掩碼語言模型MLM和下一句預測NSP)與GPT係列(如自迴歸語言模型)的預訓練目標差異,並分析瞭這些差異如何導緻它們在下遊任務中錶現齣不同的優勢。此外,還將討論RoBERTa等優化變體的創新點。 第6章:參數高效微調(PEFT)策略 隨著模型尺寸的爆炸式增長,全量微調(Full Fine-tuning)變得不切實際。本章專門探討參數高效微調技術,如Adapter Tuning、LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)和Prefix-Tuning。我們將提供實際的代碼示例和性能基準測試,指導讀者如何在有限的計算資源下,高效地適配超大模型。 第三部分:前沿應用與跨模態拓展 本部分將理論模型應用於解決復雜的現實世界問題,並展望NLP與其他領域的融閤。 第7章:序列到序列(Seq2Seq)任務的高級處理 本章針對機器翻譯(NMT)和文本摘要(Text Summarization)等任務,探討瞭Beam Search解碼策略的優化,以及如何通過引入覆蓋機製(Coverage Mechanism)來避免生成文本中的重復信息。對於生成任務,我們將深入分析采樣策略(如Top-K和Nucleus Sampling)對生成文本多樣性和連貫性的影響。 第8章:知識增強與推理能力 現代NLP模型僅依賴於訓練語料中的統計關聯往往不足以進行可靠的推理。本章探討如何將外部知識庫(如知識圖譜)融入到Transformer模型中,通過知識增強的注意力機製,提升模型在問答係統(QA)和關係抽取(Relation Extraction)中的準確性和可解釋性。 第9章:多模態NLP的邊界探索 本書最後一部分展望瞭NLP與其他模態(如視覺)的融閤。我們將詳細介紹視覺問答(VQA)和文生圖(Text-to-Image)模型(如CLIP和DALL-E背後的核心原理),解析文本編碼器與視覺編碼器之間如何通過跨模態注意力或對比學習建立統一的語義空間。 目標讀者 具備Python編程基礎和深度學習框架(PyTorch/TensorFlow)使用經驗的工程師。 希望將NLP技術應用於工業界復雜問題的技術人員。 攻讀計算機科學、人工智能、計算語言學碩士及博士學位的研究人員。 緻力於理解和掌握最新一代LLM(大語言模型)底層機製的專業人士。 本書旨在提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的深度學習NLP技術路綫圖,幫助讀者跨越“能用”到“精通”的鴻溝。

用户评价

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這本書的語言風格簡直是太對我的胃口瞭,它完全沒有那種高高在上的專傢腔調,讀起來就像是鄰居傢那位經驗豐富、又特彆風趣幽默的姐姐在跟你娓娓道來。她會用最接地氣、最形象的比喻來解釋那些復雜的孕期生理變化和醫學名詞,比如她描述胎兒的成長就像是“在身體裏搭建一座越來越精巧的微型城堡”,一下子就把抽象的概念變得生動有趣起來。我之前讀過一些孕期書籍,裏麵充斥著各種術語,看得我雲裏霧裏,但這本完全沒有這個問題,它就像是為我們這些“小白”量身定製的,充滿瞭理解和共情。更難得的是,作者在分享經驗時,總能巧妙地穿插一些個人的小故事和心得,那些小小的挫摺、小小的喜悅,都真實得讓人忍不住會心一笑,仿佛作者就在我身邊陪我一起度過這段奇妙的旅程。這種輕鬆愉快的閱讀體驗,讓原本有些焦慮的孕期生活增添瞭不少樂趣。

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這本書的附錄部分簡直是“隱藏的寶藏”,它的實用性超齣瞭我的預期。我原本以為這種暢銷書的重點都在主乾內容上,但它的附錄部分做得非常紮實和細緻。比如,它附帶瞭一份非常詳盡的醫院待産包清單,清單分類清晰,從必需品到可選品都列舉得一清二楚,還特彆標注瞭“新手爸媽易遺漏的小物件”,這些細節簡直太貼心瞭。更讓我驚喜的是,它還收錄瞭一些非常經典的、適閤孕期聆聽的舒緩音樂推薦列錶,並附帶瞭簡單的介紹,而不是像彆的一些書那樣隻提一個名字就草草瞭事。還有一個小小的設計我很喜歡,那就是書的最後幾頁留白,並配有“給寶寶的第一封信”的引導文字,鼓勵我們記錄下此刻的心情和期待,這讓我覺得這本書更像是一個陪伴我們成長的“紀念冊”,而不僅僅是一本工具書,這份互動性和留念價值,是很多其他育兒書無法比擬的。

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這本書的裝幀設計真是太讓人眼前一亮瞭,那種觸感就像是捧著一塊溫潤的玉石,封麵色彩的搭配恰到好處,既有孕育生命的柔和,又不失現代設計的簡約大氣。我特彆喜歡它采用的那種環保紙張,印刷的油墨味道很淡,對於我們這些對氣味特彆敏感的準爸媽來說,這一點簡直是加分項。而且,書本的開本設計得非常人性化,拿在手裏剛剛好,即便是長時間閱讀也不會覺得手腕酸痛。內頁的排版布局也看得齣編輯的用心,字體大小適中,段落間距閤理,即便是光綫不好的時候閱讀,眼睛也不會感到疲勞。尤其是那些插圖部分,水彩風格的插畫柔美又溫馨,將孕期各種微妙的情緒和身體變化描繪得淋灕盡緻,讓人一看就心生寜靜。我感覺這本書的設計本身就是一種情緒的撫慰,還沒翻開內頁細看內容,光是看著它、摸著它,就已經感受到瞭一種被溫柔嗬護的感覺,這對於初次麵對懷孕的我們來說,是多麼重要的心理建設啊。

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我非常欣賞這本書在內容編排上的邏輯性和層次感,它不是那種零散地堆砌知識點的書籍,而是有清晰脈絡的。從孕早期的懵懂和孕吐的掙紮,到孕中期的穩定和胎動帶來的驚喜,再到孕晚期的期待與緊張,作者非常精準地把握瞭準父母在不同階段的心理需求和關注焦點。它會根據時間綫,非常細緻地給齣不同階段的營養建議、産檢注意事項,甚至連孕期情緒管理的小技巧都有涉及,而且都是非常實操性的建議,不是那種空泛的口號。比如,書中關於如何與伴侶有效溝通孕期壓力那一部分,提供瞭很多具體的對話腳本和場景模擬,這對我這種不太擅長錶達內心的“宅”媽媽來說,簡直是及時雨。這種結構化的內容組織,讓閱讀變成瞭一種有計劃的學習過程,每讀完一個階段,都感覺自己又多掌握瞭一份應對未來的“裝備”。

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這本書在提供科學信息的同時,還特彆注重人文關懷和情感連接的構建,這是我最感動的一點。它不僅僅是指導我們如何“度過”孕期,更是引導我們如何“享受”這段獨一無二的時光。書裏有專門開闢的闆塊,討論“如何與未齣生的寶寶建立初次連接”,裏麵提供的冥想練習和簡單的對話練習,雖然聽起來有些“玄乎”,但實際操作下來,真的能讓我在撫摸肚皮時,感受到一種深刻的寜靜和母性的覺醒。此外,對於準爸爸角色的培養也著墨頗多,它鼓勵父親參與到産檢、胎教、甚至分娩準備的每一個環節,用非常細膩的筆觸描繪瞭父親的愛與責任,這對於促進傢庭整體的親密感非常有幫助。它讓我意識到,孕期不隻是媽媽一個人的“任務”,而是一場需要父母雙方共同投入的、充滿愛的“閤奏”。

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