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气象预测减灾一体化业务服务系统建设与应用，ISBN：9787502941659，作者：潘志祥
深度学习在自然语言处理中的应用前沿 作者： 李明 著 出版社： 科技文献出版社 装帧： 精装 ISBN： 978-7-5675-XXX-X 定价： 128.00 元 --- 内容简介 本书系统性地梳理了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的核心理论、关键模型及其最新的研究进展与实际应用。它旨在为计算机科学、人工智能、语言学以及相关工程领域的科研人员、高级技术人员和研究生提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考读物。全书结构严谨，从基础概念的奠定到复杂模型的剖析，层层递进，确保读者能够构建扎实的理论基础，并紧跟行业发展的前沿脉搏。 全书共分为七大部分，共二十章，内容覆盖了从经典的词向量表示到前沿的大型语言模型（LLMs）的构建与优化等多个维度。 --- 第一部分：自然语言处理与深度学习基础 本部分为后续深入研究奠定基础，详细回顾了NLP的经典挑战与深度学习范式转变的必要性。 第一章：自然语言处理的演进与挑战 本章首先回顾了符号主义到统计学习范式的变迁，重点分析了当前NLP领域面临的挑战，如语义的歧义性、上下文依赖的深度理解、常识知识的整合以及低资源语言的处理难题。 第二章：深度学习基础回顾 本章为非深度学习背景的读者提供必要的知识储备。内容涵盖了多层感知机（MLP）、反向传播算法的原理，并重点介绍了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）的选择对模型训练稳定性的影响。 第三章：词汇表示的革命：词向量模型 详细阐述了词嵌入（Word Embedding）技术，从早期的基于矩阵分解的方法过渡到基于神经网络的分布式表示。重点剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-gram模型）的训练机制，以及GloVe模型对全局共现矩阵的利用。此外，还探讨了FastText如何有效地处理OOV（词汇表外）问题。 --- 第二部分：循环神经网络及其变体 本部分深入探讨了处理序列数据的基础工具——循环神经网络（RNN）及其克服长期依赖问题的关键改进。 第四章：基础循环神经网络（RNN） 详细讲解了RNN的基本结构、时间步展开、前向传播和梯度计算过程。着重分析了标准RNN在处理长序列时遇到的梯度消失与爆炸问题，并引入了Truncated BPTT（截断反向传播）作为一种缓解手段。 第五章：长短期记忆网络（LSTM） 本章是序列建模的核心。详细拆解了LSTM的输入门、遗忘门和输出门的工作原理，以及“细胞状态”如何有效地维护长期信息。通过数学公式推导和结构图示，清晰展示了LSTM如何解决梯度问题。 第六章：门控循环单元（GRU）与双向网络 介绍了GRU作为LSTM的一种更简洁高效的替代方案，重点对比了GRU的更新门和重置门与LSTM各门的对应关系。此外，引入了双向LSTM（Bi-LSTM）的概念，解释了如何通过结合前向和后向信息流来获得更丰富的上下文表示。 --- 第三部分：注意力机制与Transformer架构 本部分聚焦于彻底改变序列建模范式的核心技术——自注意力机制及其集大成者Transformer模型。 第七章：注意力机制的兴起 阐述了注意力机制的起源，即如何解决Encoder-Decoder模型中固定长度上下文向量的瓶颈。详细介绍了基于内容（Content-based）的注意力机制，包括Soft Attention与Hard Attention的区别。 第八章：自注意力（Self-Attention）与多头机制 深入解析了Transformer模型的核心——自注意力机制。详细阐述了Query（查询）、Key（键）、Value（值）的计算过程，以及Scaled Dot-Product Attention的数学形式。重点解释了“多头”（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间中学习信息。 第九章：Transformer模型：Encoder与Decoder 全面解析Transformer的完整结构，包括Layer Normalization、残差连接（Residual Connections）的应用。重点对比了Encoder堆叠层与Decoder堆叠层之间的结构差异，特别是Decoder中引入的Masked Self-Attention（掩码自注意力）在生成任务中的作用。 --- 第四部分：预训练模型与迁移学习 本部分探讨了大规模无监督预训练如何极大地提升NLP模型的性能，是当前工业界和学术界的研究热点。 第十章：基于上下文的词嵌入：ELMo与ULMFiT 回顾了静态词向量的局限性，引入了ELMo通过双向LSTM的深层输出来生成上下文依赖的词向量。探讨了ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）中使用的判别式微调（Discriminative Fine-tuning）策略。 第十一章：BERT家族：掩码语言模型与下一句预测 详尽解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处，特别是其双向训练机制的实现（Masked Language Model, MLM）以及下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。 第十二章：生成式预训练模型：GPT系列 聚焦于以GPT为代表的单向、自回归生成模型。分析了其Decoder-only架构，以及如何通过大规模数据和模型扩展实现涌现能力（Emergent Abilities）。 --- 第五部分：特定NLP任务的深度学习实现 本部分将理论模型应用于具体的NLP应用场景。 第十三章：深度学习在机器翻译中的应用 详细介绍基于Seq2Seq（编码器-解码器）架构的神经机器翻译（NMT）。讨论了束搜索（Beam Search）解码策略，以及Transformer在NMT中取代RNN/LSTM的优势。 第十四章：文本分类与情感分析 探讨如何利用预训练模型的输出层进行高效的文本分类。对比了Fine-tuning（微调）和Prompt-based Learning（提示学习）在情感分析和意图识别中的应用效果。 第十五章：序列标注任务：命名实体识别与词性标注 阐述了使用Bi-LSTM-CRF（条件随机场）模型处理序列标注的经典方法。同时，分析了如何将预训练模型的Token级表示与CRF层结合以提高实体边界识别的准确性。 --- 第六部分：大型语言模型（LLMs）的高级主题 本部分关注当前LLM生态中的关键技术挑战与优化方向。 第十六章：提示工程（Prompt Engineering）与In-Context Learning 深入剖析了提示工程的核心概念，包括零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的原理。探讨了如何设计有效的提示模板以引导LLMs完成复杂推理任务。 第十七章：模型对齐与安全：RLHF 详细介绍利用人类反馈进行强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的过程，包括奖励模型的训练与PPO（Proximal Policy Optimization）的应用，这是确保LLM输出符合人类偏好和安全标准的核心技术。 第十八章：高效微调策略：LoRA与PEFT 针对LLMs巨大的参数量，本章介绍了参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法。重点讲解了LoRA（Low-Rank Adaptation）如何通过注入低秩矩阵来显著减少训练参数和计算资源需求。 --- 第七部分：前沿研究方向与未来展望 第十九章：知识增强与推理 探讨如何将外部结构化知识（如知识图谱）与深度学习模型相结合，以增强LLMs的推理能力和事实准确性，减少“幻觉”现象。 第二十章：多模态与跨语言处理 展望NLP技术的未来发展方向，包括文本、图像、语音等多种模态信息的深度融合模型（如Vision-Language Models, VLM）。同时，探讨跨语言预训练模型在低资源语言上的潜力。 --- 读者对象 从事自然语言处理、人工智能算法研究的工程师和研究人员。 高校计算机科学、软件工程、信息工程等专业的硕士和博士研究生。 希望深入理解现代NLP技术栈的企业技术决策者。 本书内容翔实，理论深度与实践应用并重，是构建和部署新一代智能语言系统的必备参考书。
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