具體描述
氣象預測減災一體化業務服務係統建設與應用，ISBN：9787502941659，作者：潘誌祥
深度學習在自然語言處理中的應用前沿 作者： 李明 著 齣版社： 科技文獻齣版社 裝幀： 精裝 ISBN： 978-7-5675-XXX-X 定價： 128.00 元 --- 內容簡介 本書係統性地梳理瞭深度學習技術在自然語言處理（NLP）領域的核心理論、關鍵模型及其最新的研究進展與實際應用。它旨在為計算機科學、人工智能、語言學以及相關工程領域的科研人員、高級技術人員和研究生提供一本全麵、深入且具有前瞻性的參考讀物。全書結構嚴謹，從基礎概念的奠定到復雜模型的剖析，層層遞進，確保讀者能夠構建紮實的理論基礎，並緊跟行業發展的前沿脈搏。 全書共分為七大部分，共二十章，內容覆蓋瞭從經典的詞嚮量錶示到前沿的大型語言模型（LLMs）的構建與優化等多個維度。 --- 第一部分：自然語言處理與深度學習基礎 本部分為後續深入研究奠定基礎，詳細迴顧瞭NLP的經典挑戰與深度學習範式轉變的必要性。 第一章：自然語言處理的演進與挑戰 本章首先迴顧瞭符號主義到統計學習範式的變遷，重點分析瞭當前NLP領域麵臨的挑戰，如語義的歧義性、上下文依賴的深度理解、常識知識的整閤以及低資源語言的處理難題。 第二章：深度學習基礎迴顧 本章為非深度學習背景的讀者提供必要的知識儲備。內容涵蓋瞭多層感知機（MLP）、反嚮傳播算法的原理，並重點介紹瞭激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh及其變體）的選擇對模型訓練穩定性的影響。 第三章：詞匯錶示的革命：詞嚮量模型 詳細闡述瞭詞嵌入（Word Embedding）技術，從早期的基於矩陣分解的方法過渡到基於神經網絡的分布式錶示。重點剖析瞭Word2Vec（CBOW與Skip-gram模型）的訓練機製，以及GloVe模型對全局共現矩陣的利用。此外，還探討瞭FastText如何有效地處理OOV（詞匯錶外）問題。 --- 第二部分：循環神經網絡及其變體 本部分深入探討瞭處理序列數據的基礎工具——循環神經網絡（RNN）及其剋服長期依賴問題的關鍵改進。 第四章：基礎循環神經網絡（RNN） 詳細講解瞭RNN的基本結構、時間步展開、前嚮傳播和梯度計算過程。著重分析瞭標準RNN在處理長序列時遇到的梯度消失與爆炸問題，並引入瞭Truncated BPTT（截斷反嚮傳播）作為一種緩解手段。 第五章：長短期記憶網絡（LSTM） 本章是序列建模的核心。詳細拆解瞭LSTM的輸入門、遺忘門和輸齣門的工作原理，以及“細胞狀態”如何有效地維護長期信息。通過數學公式推導和結構圖示，清晰展示瞭LSTM如何解決梯度問題。 第六章：門控循環單元（GRU）與雙嚮網絡 介紹瞭GRU作為LSTM的一種更簡潔高效的替代方案，重點對比瞭GRU的更新門和重置門與LSTM各門的對應關係。此外，引入瞭雙嚮LSTM（Bi-LSTM）的概念，解釋瞭如何通過結閤前嚮和後嚮信息流來獲得更豐富的上下文錶示。 --- 第三部分：注意力機製與Transformer架構 本部分聚焦於徹底改變序列建模範式的核心技術——自注意力機製及其集大成者Transformer模型。 第七章：注意力機製的興起 闡述瞭注意力機製的起源，即如何解決Encoder-Decoder模型中固定長度上下文嚮量的瓶頸。詳細介紹瞭基於內容（Content-based）的注意力機製，包括Soft Attention與Hard Attention的區彆。 第八章：自注意力（Self-Attention）與多頭機製 深入解析瞭Transformer模型的核心——自注意力機製。詳細闡述瞭Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）的計算過程，以及Scaled Dot-Product Attention的數學形式。重點解釋瞭“多頭”（Multi-Head Attention）如何允許模型從不同的錶示子空間中學習信息。 第九章：Transformer模型：Encoder與Decoder 全麵解析Transformer的完整結構，包括Layer Normalization、殘差連接（Residual Connections）的應用。重點對比瞭Encoder堆疊層與Decoder堆疊層之間的結構差異，特彆是Decoder中引入的Masked Self-Attention（掩碼自注意力）在生成任務中的作用。 --- 第四部分：預訓練模型與遷移學習 本部分探討瞭大規模無監督預訓練如何極大地提升NLP模型的性能，是當前工業界和學術界的研究熱點。 第十章：基於上下文的詞嵌入：ELMo與ULMFiT 迴顧瞭靜態詞嚮量的局限性，引入瞭ELMo通過雙嚮LSTM的深層輸齣來生成上下文依賴的詞嚮量。探討瞭ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）中使用的判彆式微調（Discriminative Fine-tuning）策略。 第十一章：BERT傢族：掩碼語言模型與下一句預測 詳盡解析瞭BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的創新之處，特彆是其雙嚮訓練機製的實現（Masked Language Model, MLM）以及下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）任務。 第十二章：生成式預訓練模型：GPT係列 聚焦於以GPT為代錶的單嚮、自迴歸生成模型。分析瞭其Decoder-only架構，以及如何通過大規模數據和模型擴展實現湧現能力（Emergent Abilities）。 --- 第五部分：特定NLP任務的深度學習實現 本部分將理論模型應用於具體的NLP應用場景。 第十三章：深度學習在機器翻譯中的應用 詳細介紹基於Seq2Seq（編碼器-解碼器）架構的神經機器翻譯（NMT）。討論瞭束搜索（Beam Search）解碼策略，以及Transformer在NMT中取代RNN/LSTM的優勢。 第十四章：文本分類與情感分析 探討如何利用預訓練模型的輸齣層進行高效的文本分類。對比瞭Fine-tuning（微調）和Prompt-based Learning（提示學習）在情感分析和意圖識彆中的應用效果。 第十五章：序列標注任務：命名實體識彆與詞性標注 闡述瞭使用Bi-LSTM-CRF（條件隨機場）模型處理序列標注的經典方法。同時，分析瞭如何將預訓練模型的Token級錶示與CRF層結閤以提高實體邊界識彆的準確性。 --- 第六部分：大型語言模型（LLMs）的高級主題 本部分關注當前LLM生態中的關鍵技術挑戰與優化方嚮。 第十六章：提示工程（Prompt Engineering）與In-Context Learning 深入剖析瞭提示工程的核心概念，包括零樣本（Zero-shot）、少樣本（Few-shot）學習的原理。探討瞭如何設計有效的提示模闆以引導LLMs完成復雜推理任務。 第十七章：模型對齊與安全：RLHF 詳細介紹利用人類反饋進行強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的過程，包括奬勵模型的訓練與PPO（Proximal Policy Optimization）的應用，這是確保LLM輸齣符閤人類偏好和安全標準的核心技術。 第十八章：高效微調策略：LoRA與PEFT 針對LLMs巨大的參數量，本章介紹瞭參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法。重點講解瞭LoRA（Low-Rank Adaptation）如何通過注入低秩矩陣來顯著減少訓練參數和計算資源需求。 --- 第七部分：前沿研究方嚮與未來展望 第十九章：知識增強與推理 探討如何將外部結構化知識（如知識圖譜）與深度學習模型相結閤，以增強LLMs的推理能力和事實準確性，減少“幻覺”現象。 第二十章：多模態與跨語言處理 展望NLP技術的未來發展方嚮，包括文本、圖像、語音等多種模態信息的深度融閤模型（如Vision-Language Models, VLM）。同時，探討跨語言預訓練模型在低資源語言上的潛力。 --- 讀者對象 從事自然語言處理、人工智能算法研究的工程師和研究人員。 高校計算機科學、軟件工程、信息工程等專業的碩士和博士研究生。 希望深入理解現代NLP技術棧的企業技術決策者。 本書內容翔實，理論深度與實踐應用並重，是構建和部署新一代智能語言係統的必備參考書。
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