具体描述
《成人高等教育经济管理专业精品教材•会计电算化实务》阐述了会计电算化基本理论和方法，以会计实务为基础，以金蝶财务软件、用友财务软件为蓝本，介绍了会计电算化的概念、意义、内容及新发展、新技术，会计核算软件基本功能规范，会计电算化管理工作；会计核算软件账务处理、工资、固定资产、报表子系统及财务分析等运行基本过程及方法。《成人高等教育经济管理专业精品教材•会计电算化实务》的特点是深入浅出、实用性强，采取了根据日常会计实务处理流程讲解会计电算化软件的新视角，使读者在大量的会计实务资料的处理中，能够更为全面地掌握会计电算化理论、软件功能和操作技巧，提高读者用现代化计算工具处理经济业务的意识。
《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 本书聚焦于当前人工智能领域最为热门和快速发展的分支——自然语言处理（NLP），深入剖析了以深度学习为核心的各项关键技术、模型架构及其在实际场景中的创新应用。这不是一本基础的入门教材，而是为具备一定机器学习和编程基础的读者量身打造的高阶技术参考与实践指南。 本书结构严谨，内容覆盖了从经典到尖端的理论与实践，旨在帮助读者构建起对现代NLP体系的全面认知，并掌握运用前沿技术解决复杂语言问题的能力。 --- 第一部分：深度学习基础与文本表示的革新 本部分首先为读者快速回顾了深度学习在处理序列数据上的核心优势，并重点阐述了文本表示方法如何从传统的统计模型跃迁至高维、稠密的向量空间。 1. 循环神经网络（RNN）的局限与演进： 我们将详细分析标准RNN在处理长距离依赖问题上的梯度消失/爆炸现象，并深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制，对比它们在序列建模效率和性能上的差异。对于特定任务，如命名实体识别（NER）和序列标注，我们会展示如何结合条件随机场（CRF）层来优化输出的全局一致性。 2. 词嵌入的深度解析： 本书摒弃对Word2Vec和GloVe的浅尝辄止，而是着重于分析它们的内在偏差和局限性（如无法处理一词多义）。重点讲解了上下文相关的词嵌入技术，例如ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获上下文信息，为后续的预训练模型奠定基础。 3. 句法与语义的结构化表示： 除了词级别嵌入，我们还将探讨如何使用结构化方法（如Tree-LSTM）来建模句子内部的句法依存关系，以及如何利用图神经网络（GNN）处理知识图谱中的关系推理问题，从而实现更深层次的语义理解。 --- 第二部分：Transformer架构的革命性突破 Transformer架构是现代NLP的基石。本部分将以极其详尽的方式拆解其核心组件，并系统梳理基于此架构发展出的主流预训练语言模型（PLMs）。 4. Attention机制的精髓与类型： 详细阐述自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括Q（查询）、K（键）、V（值）的投影、缩放点积计算以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获输入序列的不同侧面信息。此外，还会对比解释加性注意力（Additive Attention）与乘性注意力（Multiplicative Attention）的区别。 5. Transformer的完整架构剖析： 深入解析编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，包括位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下引入序列顺序信息的方法，以及层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深度网络训练中的关键作用。 6. 预训练语言模型（PLMs）的范式转移： 系统介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。随后，我们将对比分析后续模型的优化方向，例如： 生成模型： GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的自回归特性和在文本生成任务中的统治地位。 效率优化： RoBERTa、ALBERT（参数共享）以及ELECTRA（Replaced Token Detection）在训练效率和性能上的权衡。 --- 第三部分：前沿任务的高阶实现与微调策略 本部分将理论模型与实际应用场景紧密结合，探讨如何针对特定NLP任务对预训练模型进行高效和有效的适应性调整。 7. 文本分类与序列标注的迁移学习： 详细介绍针对不同下游任务的微调（Fine-tuning）策略。对于多标签分类，我们将讨论如何设计损失函数以处理类别不平衡问题。对于更精细的序列标注任务，我们将重点分析如何利用Prompt-tuning和Adapter-tuning等参数高效微调（PEFT）方法，以减少全模型微调带来的巨大计算资源消耗。 8. 复杂问答系统（QA）的构建： 剖析抽取式问答（如SQuAD）和生成式问答（如基于知识库的生成）的技术栈。我们将展示如何使用Span Prediction方法结合BERT来定位答案片段，并讨论在大规模语料上进行知识蒸馏（Knowledge Distillation）以压缩模型以提高推理速度的实践案例。 9. 机器翻译与文本摘要的高级技巧： 针对神经机器翻译（NMT），我们将分析Transformer在编码器-解码器结构中实现跨语言信息流动的机制，并探讨束搜索（Beam Search）解码策略的优化。在文本摘要方面，对比抽取式摘要（利用句子重要性排序）与生成式摘要（Seq2Seq模型）的优缺点，并着重介绍覆盖机制（Coverage Mechanism）在避免重复生成信息中的应用。 --- 第四部分：可解释性、鲁棒性与前瞻性研究 在模型日益复杂的背景下，理解模型“为何”做出特定决策，以及如何确保其在对抗环境下的稳定性变得至关重要。 10. 深度学习模型的可解释性（XAI for NLP）： 介绍当前主流的解释方法，如LIME和SHAP值在NLP任务中的应用，用于量化输入词语对最终预测结果的贡献度。同时，探讨基于注意力权重可视化来辅助理解模型内部决策路径的方法。 11. 模型的鲁棒性与对抗性攻击： 分析NLP模型在面对微小、人眼不可察觉的扰动时表现出的脆弱性。我们将展示如何构建对抗性样本（例如，通过同义词替换或拼写错误注入），并深入探讨防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training）和梯度掩码技术。 12. 大语言模型（LLMs）的工程挑战与伦理考量： 最后，本书将展望当前正在发生的范式转变，讨论如何管理和部署超大规模模型（如GPT-3/4级别的模型）所面临的推理延迟、显存需求和成本问题。同时，严肃探讨模型中潜在的偏见（Bias）、公平性（Fairness）以及信息幻觉（Hallucination）等亟待解决的社会与工程伦理问题。 --- 本书特色： 代码驱动： 关键算法实现均提供基于PyTorch或TensorFlow的伪代码/核心代码片段，确保理论与实践的无缝衔接。 聚焦创新： 严格筛选自ACL、NeurIPS、ICML等顶会近三年的高影响力研究成果，确保内容的前沿性。 面向实战： 大量篇幅用于讨论工业级应用中的性能调优、资源优化及部署流程。 适合读者： 具备Python编程基础，熟悉至少一种主流深度学习框架的工程师和研究人员。 希望从传统机器学习转向掌握尖端深度学习技术的NLP从业者。 攻读计算机科学、人工智能或计算语言学相关专业的研究生。
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