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出版者:

作者:Munro, Eileen

出品人:

頁數:192

译者:

出版時間:

價格:$ 126.56

裝幀:

isbn號碼:9781412946940

叢書系列:

圖書標籤:

• 兒童保護
• 兒童福利
• 虐待預防
• 忽視兒童
• 風險評估
• 兒童安全
• 社會工作
• 政策實踐
• 法律法規
• 專業發展

好的，這是一本名為《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》的圖書簡介。 --- 深度學習在自然語言處理中的前沿應用 簡介 在信息爆炸的時代，人類語言作為知識傳遞和交流的核心載體，其復雜性與多樣性對計算科學提齣瞭前所未有的挑戰。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》旨在全麵、深入地探討當前驅動自然語言處理（NLP）領域革命性進步的核心技術——深度學習。我們不再局限於傳統的統計模型和淺層機器學習方法，而是將焦點集中於如何利用復雜神經網絡結構，從海量無標簽和有標簽文本數據中自動抽取深層語義、語境依賴和句法結構，從而構建齣更加智能、更具理解能力的語言模型。 本書麵嚮具備一定機器學習和編程基礎的讀者，包括研究生、研究人員、資深軟件工程師以及希望在NLP領域進行技術深化的專業人士。它不僅是理論的匯集，更是實踐的指南，旨在幫助讀者理解從基礎架構到最尖端模型演進的全景圖，並掌握將這些理論轉化為實際高性能係統的關鍵技能。 第一部分：理論基石與模型演進 本部分將係統梳理支撐現代NLP深度學習模型的關鍵理論和曆史脈絡。我們將從基礎的詞嚮量錶示法（如Word2Vec、GloVe）的局限性齣發，逐步引入更強大的語境化錶示方法。 第1章：詞嵌入的進化：從靜態到動態 深入剖析詞嚮量的理論基礎，重點比較靜態嵌入（如Skip-gram與CBOW）與動態、語境相關的錶示方法。我們將詳細討論ELMo（Embeddings from Language Models）如何通過雙嚮LSTM捕獲詞義在不同語境下的變化，為後續的Transformer架構打下基礎。 第2章：循環網絡的迴顧與局限 對循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）進行詳盡的數學推導和結構分析。重點討論它們在處理長距離依賴問題時麵臨的梯度消失/爆炸挑戰，並闡述這些局限性如何催生瞭注意力機製的誕生。 第3章：注意力機製的崛起與革新 注意力機製被視為現代NLP的“心髒”。本章將詳細闡述自注意力（Self-Attention）的計算原理，包括查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）的交互過程。通過對比加性注意力（Bahdanau）和點積注意力（Luong），讀者將理解如何通過權重分配機製，使模型能夠聚焦於輸入序列中最相關的部分。 第4章：Transformer架構的革命性突破 本書的核心章節之一。我們將對Vaswani等人在2017年提齣的Transformer模型進行逐層分解，深入解析其編碼器-解碼器結構、多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢，以及位置編碼（Positional Encoding）在不依賴循環結構的情況下如何注入序列順序信息。 第二部分：預訓練範式與大型語言模型（LLMs） 預訓練範式的確立是NLP領域自2018年以來最重大的轉變。本部分將聚焦於如何利用大規模無標簽數據進行高效的預訓練，並探討由此産生的各種強大模型傢族。 第5章：BERT傢族：雙嚮編碼器的威力 詳細介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心創新：掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務。我們將探討其在下遊任務（如命名實體識彆、問答係統）中的微調（Fine-tuning）策略，並對比RoBERTa和ALBERT等優化變體在效率和性能上的改進。 第6章：自迴歸模型的統治：GPT係列 本章專注於單嚮、自迴歸模型，如GPT-1、GPT-2和GPT-3的架構演變。重點分析這些模型如何通過僅依賴曆史信息進行預測，成為強大的文本生成引擎。我們將深入研究其參數規模的增長如何導緻湧現能力（Emergent Abilities）的齣現。 第7章：序列到序列模型的復興：T5與統一框架 介紹如何將所有NLP任務（分類、生成、翻譯）統一到“文本到文本”（Text-to-Text）的框架下。T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的創新之處在於其任務前綴設計，本章將展示這種統一性如何簡化模型的使用和部署。 第8章：模型對齊與指令微調（Instruction Tuning） 隨著模型規模的擴大，如何確保模型的輸齣符閤人類的偏好、安全性和指令意圖成為關鍵挑戰。本章將深入講解監督式微調（SFT）以及強化學習自人類反饋（RLHF）的核心流程，包括奬勵模型的訓練和PPO算法的應用，這是構建現代聊天機器人的必經之路。 第三部分：高級應用與前沿研究方嚮 本部分將把目光投嚮深度NLP模型在特定復雜任務上的應用，並探討當前研究熱點和未來趨勢。 第9章：高效推理與模型壓縮 超大模型的部署成本高昂。本章將介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，旨在顯著降低LLMs的內存占用和推理延遲，使其能夠在資源受限的環境中運行。 第10章：跨模態學習：視覺與語言的融閤 探索如何將Transformer架構擴展到處理圖像和文本的聯閤信息。詳細分析CLIP、ViLT等模型如何學習對齊圖像特徵空間和文本嵌入空間，實現零樣本圖像分類和圖文檢索等任務。 第11章：檢索增強生成（RAG）係統 解決LLMs“幻覺”（Hallucination）問題的有效方案——檢索增強生成。本章將構建一個完整的RAG係統，講解如何使用嚮量數據庫進行高效的外部知識檢索，並將檢索到的上下文有效地注入到生成模型中，以保證生成內容的準確性和時效性。 第12章：可解釋性與魯棒性挑戰 雖然深度模型性能強大，但其“黑箱”特性令人擔憂。本章將介紹用於探究模型決策過程的可解釋性方法，如梯度可視化和注意力權重分析。同時，討論對抗性攻擊（Adversarial Attacks）對NLP係統的威脅，以及如何構建更加魯棒和可靠的語言係統。 總結與展望 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》不僅提供瞭構建下一代智能係統的藍圖，更強調瞭從理論理解到工程實踐的無縫銜接。讀者在完成本書的學習後，將能夠熟練運用Transformer傢族模型，設計和部署先進的NLP解決方案，並對當前領域的研究熱點和挑戰有深刻的認識。本書緻力於成為讀者在快速發展的深度NLP領域中，保持技術領先的堅實夥伴。

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