數據倉庫和數據挖掘 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學

作者:蘇新寜

出品人:

頁數:294

译者:

出版時間:2006-4

價格:29.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787302126485

叢書系列:信息分析叢書 軟科學研究方法係列

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數據倉庫
• 信息管理
• 【之治】諸神
• 科普
• 思維
• 數據倉庫
• 數據挖掘
• 商業智能
• 數據分析
• 數據庫
• 機器學習
• OLAP
• ETL
• 數據建模
• 大數據

深度學習在自然語言處理中的前沿應用 本書聚焦於當前人工智能領域最熱門、發展最迅猛的分支之一——深度學習在自然語言處理（NLP）中的最新突破與實踐。 麵對海量非結構化文本數據的爆炸式增長，傳統基於規則和統計的方法已難以應對日益復雜的語言現象和語義理解需求。本書旨在係統梳理和深入剖析如何利用深度神經網絡結構，從根本上提升機器對人類語言的認知、生成與交互能力。 第一部分：深度學習基礎與自然語言的錶示 本書首先為讀者奠定堅實的理論基礎，特彆是深度學習的核心概念及其在處理序列數據上的優勢。我們將從傳統的詞袋模型（BoW）和TF-IDF開始，逐步過渡到現代的、更具語義捕捉能力的詞嵌入技術。 1. 神經網絡基礎迴顧與序列模型引入： 簡要迴顧前饋神經網絡、反嚮傳播及優化器（如SGD、Adam）。重點闡述為什麼對於文本這類序列數據，需要專門的網絡結構來捕捉時間依賴性和上下文信息。 2. 詞嵌入的革命： 詳細解析Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的工作原理，理解其如何將高維稀疏的詞匯映射到低維、稠密的嚮量空間，並在嚮量層麵編碼瞭詞匯間的語義和句法關係。進而探討GloVe模型及其在全局共現統計上的優勢。 3. 上下文依賴的詞錶示： 深入研究如何解決靜態詞嵌入的“一詞多義”問題。重點剖析ELMo（Embeddings from Language Models）如何利用雙嚮LSTM生成基於上下文的詞嚮量。這是邁嚮真正理解語言深層含義的關鍵一步。 第二部分：循環網絡、注意力機製與序列建模的演進 本部分將探討深度學習在處理長距離依賴問題上的關鍵裏程碑，特彆是循環神經網絡（RNN）的改進和注意力機製的橫空齣世。 4. 循環神經網絡的挑戰與對策： 詳細講解標準RNN在梯度消失/爆炸問題上麵臨的睏境。深入剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——輸入門、遺忘門、輸齣門，及其如何有效控製信息流，實現對長期依賴的捕獲。 5. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介紹Seq2Seq架構，該架構由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成，是機器翻譯、文本摘要等任務的基石。分析其在處理長句子時信息瓶頸的局限性。 6. 注意力機製的崛起： 詳細講解注意力機製（Attention Mechanism）如何為解碼器在生成輸齣的每一步提供“聚焦”於輸入序列中最相關部分的綫索。通過自注意力（Self-Attention）的概念，為下一章節的Transformer模型做鋪墊。分析注意力權重矩陣的可解釋性。 第三部分：Transformer架構及其生態係統 Transformer模型是當前NLP領域無可爭議的統治者。本部分將對該架構進行最細緻的拆解和分析。 7. Transformer：摒棄循環的並行計算範式： 全麵解析Transformer的Encoder-Decoder結構，特彆是其完全依賴多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前饋網絡的設計。闡述其如何通過位置編碼（Positional Encoding）引入序列順序信息，並實現遠超RNN的訓練速度。 8. 預訓練模型的時代（Pre-trained Language Models）： 這是深度學習NLP的第二個革命性時刻。深入探討基於Transformer的巨型預訓練模型傢族： BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)： 詳述其掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的雙任務預訓練目標，以及其在下遊任務微調（Fine-tuning）中的強大能力。 GPT係列 (Generative Pre-trained Transformer)： 講解其單嚮（自迴歸）的生成式預訓練方式，及其在文本生成、對話係統中的卓越錶現。 其他變體： 簡要介紹RoBERTa、T5等模型在預訓練策略和目標函數上的創新。 第四部分：前沿應用與挑戰 本書的最後一部分將麵嚮實踐，探討如何利用這些先進模型解決實際的復雜NLP任務，並展望未來研究的方嚮。 9. 高級NLP任務的實現： 機器翻譯的優化： 結閤Transformer和大型語言模型（LLM）在低資源語言對上的遷移學習應用。 文本摘要與信息抽取： 對抽取式和生成式摘要算法的深度對比，以及命名實體識彆（NER）和關係抽取中序列標注的深度實現。 問答係統（QA）： 探究閱讀理解模型（如SQuAD數據集上的解法）的工作流程，從抽取式QA到更復雜的生成式QA的演進。 10. 大型語言模型（LLMs）的範式轉移： 重點討論從微調（Fine-tuning）到提示工程（Prompt Engineering）的轉變。介紹In-Context Learning（上下文學習）、Few-Shot/Zero-Shot Learning的概念，以及如何通過精巧的提示設計來引導LLM完成特定任務，而無需修改模型權重。 11. 倫理、偏見與未來展望： 深入探討當前深度學習模型中存在的固有風險，包括訓練數據中隱含的社會偏見如何反映在模型輸齣中，以及模型的可解釋性（Explainability）研究的必要性。最後，展望多模態（如結閤視覺信息）和具身智能（Embodied AI）在NLP領域的潛在融閤方嚮。 本書適閤對象： 計算機科學、軟件工程、數據科學等相關專業的學生、研究人員，以及希望將最先進的深度學習技術應用於實際文本處理場景的工程師和開發者。本書的講解力求兼顧理論的嚴謹性與工程實現的直觀性。

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除瞭數據倉庫和數據挖掘外，特彆關注信息分析與情報分析。

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粗略的看瞭下，講的東西很廣，但不夠深入，算法看的有點難懂，可以作為當作一本關於數據挖掘介紹性的書來看，假如想自學數據挖掘相關算法還是找彆的。

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