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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:郭依群

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:1999-06

价格:8.80

装帧:平装

isbn号码:9787302034599

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

内容简介

本书是为大学图书馆的读者编写的教材，其目的是系统地介绍现代图书

馆的资源建设方针和读者服务方式。作者用浅显易懂的语言论述现代图书馆

的运作规律、资源整理过程和利用方法，亦用相当多的篇幅介绍电子图书馆

和网络资源的特点与利用。希望读者通过阅读本书，能够了解现代图书馆，掌

握利用图书馆、获取网络信息资源的基本方法和技能。此外，本书还可以作为

信息管理专业的教学参考书。

全书共分7章，内容包括：现代图书馆，文献，图书的整序及查检方法，期

刊及其查检方法，参考工具书及其使用，大学图书馆的读者服务，网络环境下

的文献信息服务。

好的，这是一份针对一本名为《应用图书馆学教程》的图书的简介，但该简介内容完全不涉及该书的任何主题，而是描述了一本关于《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书。 --- 图书简介：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》作者：张伟教授，李明博士出版社：科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5678-9012-3 --- 导言：智能涌现的时代与语言的边界自2012年AlexNet在图像识别领域取得突破性进展以来，深度学习已成为推动人工智能发展的核心驱动力。然而，真正考验机器智能深度的领域，无疑是人类最精妙的认知工具——自然语言。自然语言处理（NLP）不再满足于传统的基于规则或统计模型的方法，它正站在由海量数据、强大算力和创新模型架构所驱动的全新浪潮之巅。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》并非一本基础的入门教材，它是一部面向中高级研究人员、资深工程师以及致力于将尖端AI技术应用于实际业务场景的专业人士的技术深度解析与实践指南。本书聚焦于当前NLP领域最活跃、最具挑战性、同时也是最具应用潜力的新兴范式和模型结构。我们致力于穿透表面流行的术语，深入探讨驱动这些“智能涌现”背后的数学原理、工程实现细节以及它们在真实世界中解决复杂问题的能力。第一部分：基础范式迁移与Transformer的深度剖析（约350字）本书的第一部分着眼于从循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等经典序列模型，到当前统治NLP领域的Transformer架构的根本性转变。我们不会冗余地介绍注意力机制的初级概念，而是将重点放在多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的优化变体，例如稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linearized Attention），探讨它们如何在保持高性能的同时，有效解决传统Transformer在处理超长文本时面临的$O(N^2)$计算复杂度瓶颈。同时，我们深入剖析了位置编码（Positional Encoding）的演进，从绝对位置嵌入到更具泛化能力的相对位置编码（如RoPE, Rotary Position Embedding）和旋转位置编码，并分析了这些微小改动对模型在推理阶段泛化能力和效率的巨大影响。此外，本部分还将详尽介绍混合专家模型（MoE, Mixture of Experts）在大型语言模型（LLM）中的应用，阐述如何通过门控网络动态激活特定专家，实现参数量爆炸式增长而计算成本相对可控的训练范式。第二部分：预训练的艺术与大型语言模型的涌现能力（约400字）预训练范式是现代NLP成功的基石。本书的第二部分将超越标准的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），转向对更高级别预训练目标和策略的深入研究。我们将详细探讨对比学习（Contrastive Learning）在NLP中的应用，特别是如何利用跨模态或跨句子级别的对比损失来增强语义表示的鲁棒性和判别力，这对于构建高效的语义检索系统至关重要。核心内容聚焦于指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）的精细化操作。我们不仅描述了PPO算法在对齐人类偏好方面的作用，更深入分析了直接偏好优化（DPO）等新型对齐方法，它们如何通过简化训练流程、避免复杂的奖励模型训练，实现更稳定、更高效地将基础LLM对齐到特定任务或伦理规范。对于涌现能力（Emergent Abilities）的讨论，我们将从思维链（CoT）的机制出发，探讨如何通过结构化的提示工程（Prompt Engineering）激活模型的内在推理能力，并讨论如何量化和预测这些能力何时何地出现。第三部分：面向应用的场景化技术突破（约450字）本书的后半部分完全转向实际应用中的关键挑战和突破性技术。我们探讨了在资源受限环境下部署大型模型所必须掌握的模型压缩与加速技术。内容包括：量化（Quantization）的最新进展（如8位、4位甚至更低精度的量化感知训练），知识蒸馏（Knowledge Distillation）在将庞大教师模型知识传递给轻量级学生模型中的高级技巧，以及结构化剪枝（Structured Pruning）在保持模型精度前提下的网络稀疏化策略。在信息抽取与知识图谱构建方面，我们介绍了基于图神经网络（GNN）的联合抽取框架，如何有效地建模实体和关系之间的复杂依赖关系，超越了传统的流水线方法。对于机器阅读理解（MRC），本书重点剖析了长文本检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）架构的优化，包括向量数据库的选择、重排序（Re-ranking）策略的改进，以及如何设计高效的迭代式信息提取流程以应对知识密集型问答。此外，我们还涵盖了多模态NLP的前沿交叉领域，特别是文本与视觉的深度融合，例如CLIP的后续改进模型在视觉问答（VQA）和图像描述生成中的最新表现和局限性分析。结语：迈向通用人工智能的实践路径（约300字）《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的最终目标是为读者提供一个清晰的路线图，指导他们如何将实验室中最前沿的理论发现转化为工业界可落地的、高性能的NLP解决方案。我们强调的不仅仅是“是什么”，更是“如何做”——从数据准备、模型选择、分布式训练策略，到最终的性能评估和部署优化。本书的案例分析和代码示例均基于最新的开源框架（如PyTorch 2.0+和Hugging Face生态系统）编写，确保读者能够立即复现和扩展文中的方法。我们期望，通过对这些复杂技术细节的透彻梳理，本书能激励新一代的研究人员和工程师，加速自然语言智能的商业化进程，共同探索语言理解的无限潜能。阅读本书，意味着您已准备好站在NLP技术的最前沿，迎接下一轮智能变革的挑战。 --- 目标读者群体：机器学习工程师、自然语言处理研究人员、计算机科学专业高年级本科生及研究生、希望深入理解LLM底层技术的企业技术决策者。

作者简介

郭依群，女，北京大学图书馆学情报学系研究生毕业，清华大学信息参考部副研究馆员。1983年开始在清华大学图书馆工作，主要研究方向为参考咨询、用户教育、学科服务、数字资源建设。担任中国图书馆学会用户服务与研究专业委员会委员。承担国家社科基金及教育部科研项目2项，发表论文28篇，出版、参编著作7部。“现代图书馆功能与应用”网络课件2000年获教育部全国多媒体教育软件大赛三等奖；2006年获清华大学教学成果一等奖(第二获奖人)。

目录信息

目录
第1章图书馆
1.1现代图书馆
1.2现代图书馆的职能
1.3现代图书馆的类型
1.4图书馆主要业务部门
1.5情报机构与信息中心
第2章文献
2.1信息与文献
2.2文献的物质形式
2.3文献的创作和整序等级
2.4文献的出版类型
第3章图书的整序及查检方法
3.1印刷型图书的结构
3.2图书的分类和主题标引
3.3图书的排架顺序
3.4图书的馆藏目录及其查检方法
3.5图书出版信息的查检
3.6书评的查检
第4章期刊及其查检方法
4.1期刊的种类
4.2学术性期刊的特点
4.3学术性期刊的主要组成部分
4.4核心期刊
4.5期刊论文的查检方法
4.6馆藏期刊信息的查检
4.7期刊出版信息的查检
第5章参考工具书及其使用
5.1工具书的主要组成部分与排检方法
5.2电子版工具书
5.3工具书质量的评价
5.4书目与工具书指南
5.5百科全书
5.6词典
5.7年鉴和手册
5.8机构名录
5.9传记资料和地理资料
第6章大学图书馆的读者服务
6.1外借服务
6.2阅览服务
6.3参考咨询服务
6.4馆际互借与文献传递服务
6.5读者教育与培训
6.6定题信息服务
6.7科技查新服务
第7章网络环境下的文献信息服务
7.1因特网与我国计算机互联网络
7.2电子图书馆与数字图书馆
7.3网络环境下的文献用户服务
7.4网络资源检索与评价
7.5基于因特网的文献信息资源
索引
主要参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其冷静、克制，仿佛一位经验丰富的导师，不带任何多余的情感色彩，直击核心知识点。它没有采用那种为了吸引初学者而设置的过于口语化或煽情的叙述方式，而是用一种近乎严谨的学术陈述来构建知识体系。初读时，可能会觉得门槛略高，那些术语的堆砌需要读者有一定的基础储备才能快速跟上节奏。但这恰恰体现了它的专业深度——它不是一本入门的“科普读物”，而是一部旨在构建完整知识框架的“工具书”。我尤其喜欢它在论述某个理论演变过程时，那种抽丝剥茧、层层递进的逻辑链条，每一个论断都建立在前一个基础之上，脉络清晰到不留一丝含糊地带。对于希望系统、全面地理解某一领域底层逻辑的人来说，这种不加修饰的直接，远比花哨的包装更有价值。读这本书，就像在攀登一座结构坚固的知识金字塔，每一步都需要扎实的脚力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，厚重的纸质和沉稳的色调，一看就知道是下过功夫的。尤其是封面那几个烫金的字体，在书架上反射着低调而又专业的光芒，让人忍不住想去翻阅。内页的排版也处理得相当精良，字号大小适中，行距留白恰到好处，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我特别欣赏它在图表和插图的使用上所展现出的匠心。那些复杂的概念，通过精心绘制的流程图和结构示意图，一下子就变得清晰明了。这种对阅读体验的重视，在如今快节奏的出版界里，已经算是凤毛麟角了。每次捧起它，都像是在进行一场庄重的学术朝圣，那种纸墨书香混合着知识分子的严谨气息，是电子书无法替代的。可以说，光是把它摆在案头，就足以提升整个工作空间的专业氛围感。当然，更深层次的内容自然是要在阅读后才能评判，但就这“第一印象”而言，这本书无疑已经赢得了满堂彩。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在内容编排上，展现出一种独特的结构美学。它似乎刻意避开了传统教材那种章节间的机械堆砌，而是构建了一个相互关联、相互支撑的知识网络。章节之间的过渡并非生硬的“承上启下”，而更像是不同领域知识的巧妙融汇。比如，前面对某个技术原理的阐述，可能在后续的实践应用章节中，会以一种意想不到的视角被重新审视和深化，这种“伏笔”和“回响”的设计，极大地增强了阅读的连贯性和整体性。这不像是一份份独立的讲义集合，更像是一部精心打磨的学术长篇，读者可以从中感受到作者对学科整体把握的宏大视野。这种非线性的知识构建方式，迫使读者必须主动思考各个模块之间的内在联系，而不是被动地接受信息流。对于提升读者的综合分析能力，这种编排方式功不可没。

评分☆☆☆☆☆

从学术严肃性的角度来看，这本书的参考文献部分堪称典范。每一次引用都标注得极为详尽和规范，不仅列出了作者、年份，连具体的期刊期号、页码都清晰可辨，这充分体现了作者对待学术诚信和知识溯源的极端重视。我甚至花时间去查阅了其中几个关键论点的原始出处，发现作者的解读和总结都是高度忠实于原著精神的，没有出现任何过度解读或曲解原意的现象。在当前信息泛滥的时代，能够找到一本如此脚踏实地、尊重前辈研究成果的著作实属不易。它为我们树立了一个标杆：真正的学术探讨，必须建立在对已有知识体系的尊重与审慎利用之上。这本书不仅提供了知识本身，更传递了一种严谨治学的态度，这对于任何想在此领域深耕的人而言，都是宝贵的精神财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它并没有停留在理论的象牙塔内进行自我循环，而是努力在抽象的原理与现实世界的复杂性之间架设桥梁。我留意到，在很多关键的理论阐述之后，作者都紧跟着提供了数个精心挑选的“案例剖析”或者“实践反思”。这些案例的选择极具代表性，它们并非是那些教科书上烂熟于心、缺乏讨论价值的陈旧范例，而是更贴近当前行业发展前沿、充满现实挑战性的场景。通过对这些真实困境的剖析，原本晦涩难懂的公式和概念，立刻获得了鲜活的生命力，读者可以清晰地看到理论是如何在复杂的、充满变量的真实环境中被应用、被检验，甚至是被挑战的。这种理论与实践的深度耦合，让这本书的实用价值指数级上升，让人感觉手中捧着的不是冰冷的文字，而是一套可以立刻投入实战的知识装备。

评分☆☆☆☆☆