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出版者:國防工業齣版社

作者:屈丹

出品人:

頁數:384

译者:

出版時間:2005-1-1

價格:38.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787118037463

叢書系列:

圖書標籤:

語音識彆
語音
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識彆
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speech
音韻學
語音識彆
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具體描述

實用語音識彆基礎，ISBN：9787118037463，作者：王炳锡等著

深入探索自然語言處理的前沿技術：下一代人機交互的基石書籍名稱：《自然語言理解與生成：從統計模型到深度學習的演進》書籍簡介：在信息爆炸的時代，如何讓機器真正“理解”人類的復雜語言，並以自然、流暢的方式進行“迴應”，已成為人工智能領域最核心的挑戰之一。本書並非關注於語音信號的捕獲與轉換，而是將視角聚焦於語言信息處理的更高層次——自然語言理解（NLU）與自然語言生成（NLG）的深層機製與前沿應用。本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的知識體係，涵蓋從經典的統計語言模型到當前主導業界的各類深度學習架構在文本處理任務中的應用。我們認為，高效的人機交互不僅僅是準確地將語音轉化為文本，更在於對文本背後語義、意圖、情感和上下文的精準把握與靈活運用。第一部分：自然語言理解的基石與模型演進本部分首先迴顧瞭自然語言處理（NLP）領域的核心概念，側重於文本的結構化錶示方法。我們將詳細闡述詞嵌入（Word Embeddings）技術的演變，包括早期的基於頻率的嚮量化方法，到著名的Word2Vec、GloVe等模型的原理及其在捕捉詞匯語義關係中的優勢與局限。隨後，我們將深入探討如何從離散的詞匯符號過渡到連續的、稠密的語義空間。重點分析瞭循環神經網絡（RNN）及其變體——長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列建模中的作用。我們不僅會解釋這些模型如何解決傳統前饋網絡在處理長距離依賴時的梯度消失問題，還會通過具體的案例分析它們在命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS Tagging）等基礎任務上的性能錶現。本章的關鍵在於建立對“序列到序列”（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）架構的深刻理解，這是後續所有復雜生成任務的理論基礎。第二部分：注意力機製與Transformer架構的革命自然語言處理領域真正的範式轉變源於“注意力機製”（Attention Mechanism）的引入。本部分將詳細剖析注意力機製如何允許模型動態地聚焦於輸入序列中最相關的部分，極大地提升瞭模型在機器翻譯和文本摘要等任務上的錶現。我們將把讀者的注意力引嚮 Transformer 架構——這一完全摒棄瞭循環結構的裏程碑式創新。深入解析其核心組成部分：多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）機製，以及前饋網絡、殘差連接和層歸一化在確保模型穩定訓練中的作用。我們會從數學角度推導自注意力計算過程，幫助讀者理解“查詢（Query）”、“鍵（Key）”和“值（Value）”的交互如何編碼上下文信息。基於Transformer的預訓練模型，如BERT、RoBERTa等，是當前理解自然語言的絕對主流。本書將花費大量篇幅探討這些掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的訓練範式，並詳細分析其在微調（Fine-tuning）過程中的策略，以及它們在問答係統（QA）、文本蘊含（NLI）等復雜理解任務中的強大能力。第三部分：自然語言生成的精深藝術文本生成不僅僅是序列的逐詞預測，它涉及流暢性、一緻性、事實準確性以及風格的控製。本部分專注於自然語言生成（NLG）的挑戰與高級技術。我們首先迴顧瞭基於Seq2Seq的解碼策略，包括貪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的原理與弊端。隨後，重點介紹瞭如何通過引入采樣策略（如Top-K、Nucleus/Top-P Sampling）來平衡生成文本的多樣性與連貫性。進階內容將轉嚮大型語言模型（LLM）在生成任務中的應用。我們將探討諸如GPT係列模型背後的自迴歸（Autoregressive）生成框架，並詳細分析條件生成任務，例如： 1. 抽象式文本摘要（Abstractive Summarization）：模型如何綜閤並重構信息而非簡單復製原文。 2. 對話係統中的迴應生成：評估生成迴復的情境相關性與安全性。 3. 風格遷移與文本潤色：如何通過控製模型的潛在錶徵來改變文本的語態或情感色彩。此外，本章還會討論評估生成質量的關鍵指標（如BLEU、ROUGE、METEOR）的局限性，並介紹基於模型（Model-based）和基於人類反饋（Human-in-the-Loop）的評估新趨勢。第四部分：跨模態與麵嚮應用的前沿探索在信息處理的未來，語言不再是孤立存在的。本書的最後一部分將目光投嚮語言與其他數據模態的融閤，以及如何將這些理論模型轉化為實際可操作的工業級係統。我們將探討跨模態理解，特彆是文本與圖像的聯閤錶示學習，例如CLIP模型如何通過對比學習將文本描述與視覺特徵對齊，這對於構建更具魯棒性的視覺問答（VQA）係統至關重要。在應用層麵，本書將涵蓋知識圖譜嵌入（KGE）與文本信息的結閤，以及如何利用大規模預訓練模型構建高效的信息抽取（IE）流水綫。同時，我們也將正視當前技術的局限性，包括模型的可解釋性（Interpretability）、偏見（Bias）的繼承與放大問題，以及構建可信賴AI的必要性。目標讀者：本書麵嚮具備一定概率論、綫性代數和基礎機器學習知識的計算機科學專業學生、算法工程師、數據科學傢，以及所有對深度學習驅動的語言智能抱有濃厚興趣的研究人員和從業者。閱讀本書，您將掌握駕馭現代自然語言處理核心技術的理論基礎與實踐方法。