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基于深度学习的自然语言处理基础教程


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基于深度学习的自然语言处理基础教程
  • 书号：9787030816955
    作者：胡玥等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：197
    字数：268000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥99.00元
    售价： ￥99.00元
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本书作为基于深度学习的自然语言处理基础教程，介绍基于深度学习的自然语言处理领域的各种技术范式以及相关概念，构建该领域的知识体系，帮助读者对该领域知识有全面和系统的了解。全书共12章，分别介绍深度学习自然语言处理数据资源、常用的神经网络模型、语言模型的基本概念、注意力机制的基本概念、自然语言处理基本任务及建模方法、预训练语言模型，以及典型的自然语言处理核心任务模型。
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    前言
    第1章 绪论 1
    1.1 人工智能与自然语言处理 1
    1.1.1 人工智能 1
    1.1.2 自然语言处理 1
    1.1.3 自然语言处理知识体系 2
    1.2 自然语言处理任务 2
    1.3 自然语言处理技术 3
    1.3.1 自然语言处理学派 3
    1.3.2 自然语言处理发展历程及技术变迁 4
    1.4 自然语言处理技术支撑理论及资源 6
    1.5 本书知识体系 8
    参考文献 10
    第2章 深度学习自然语言处理数据资源 11
    2.1 任务数据资源 12
    2.1.1 文本分类 12
    2.1.2 情感分析 12
    2.1.3 机器翻译 13
    2.1.4 文本摘要 13
    2.1.5 机器阅读理解 14
    2.1.6 问答系统 14
    2.2 预训练数据资源 15
    2.2.1 网页数据 15
    2.2.2 书籍 16
    2.2.3 学术资料 17
    2.2.4 维基百科 17
    2.2.5 代码 18
    2.3 预训练微调数据资源 18
    2.3.1 指令微调数据集 18
    2.3.2 人类价值观对齐数据集 19
    2.4 其他资源 20
    2.5 本章小结 21
    参考文献 21
    第3章 深度学习基础知识 25
    3.1 神经网络基本概念 25
    3.1.1 人工神经网络 25
    3.1.2 神经网络基本特征 25
    3.2 前馈神经网络 26
    3.2.1 人工神经元模型 26
    3.2.2 激活函数 26
    3.2.3 前馈神经网络模型结构 29
    3.2.4 神经网络的梯度下降法 30
    3.2.5 前馈神经网络的反向传播算法 30
    3.3 卷积神经网络 32
    3.3.1 概述 32
    3.3.2 卷积神经网络结构 32
    3.3.3 卷积神经网络学习 34
    3.3.4 卷积神经网络应用 34
    3.4 循环神经网络 35
    3.4.1 概述 35
    3.4.2 循环神经网络结构 35
    3.4.3 循环神经网络训练 36
    3.4.4 梯度消失和爆炸 37
    3.4.5 循环神经网络变体 38
    3.4.6 循环神经网络应用 39
    3.5 本章小结 40
    参考文献 40
    第4章 语言模型与词向量 41
    4.1 统计语言模型 41
    4.1.1 语言模型基本概念 41
    4.1.2 语言模型参数学习 43
    4.1.3 参数的数据平滑 44
    4.1.4 语言模型性能评估 45
    4.1.5 语言模型应用 46
    4.1.6 语言模型变体扩展 47
    4.2 神经网络语言模型 49
    4.2.1 神经网络语言模型概述 49
    4.2.2 前馈神经网络语言模型 50
    4.2.3 循环神经网络语言模型 52
    4.2.4 循环神经网络语言模型变体 54
    4.3 浅层词向量 56
    4.3.1 词表示概述 57
    4.3.2 经典词向量表示模型 60
    4.3.3 词向量特征及应用 67
    4.4 本章小结 68
    参考文献 68
    第5章 自然语言处理中的注意力机制 69
    5.1 注意力机制概述 69
    5.2 注意力模块 70
    5.2.1 注意力模块结构 70
    5.2.2 模块训练与评估 71
    5.2.3 注意力模块相关术语 71
    5.3 传统注意力模块应用 72
    5.4 注意力编码机制模块应用 73
    5.4.1 单一向量编码 74
    5.4.2 不同序列间的编码 75
    5.4.3 同一序列间的编码 76
    5.5 本章小结 77
    参考文献 77
    第6章 自然语言处理基本任务 78
    6.1 文本分类 78
    6.1.1 文本分类任务概述 78
    6.1.2 神经网络文本分类方法 78
    6.1.3 文本分类评估指标 81
    6.2 文本匹配 83
    6.2.1 文本匹配任务概述 83
    6.2.2 文本匹配方法 83
    6.3 序列标注 84
    6.3.1 序列标注任务概述 84
    6.3.2 神经网络序列标注方法 85
    6.3.3 典型神经网络序列标注模型 86
    6.4 序列生成 88
    6.4.1 序列生成任务定义 88
    6.4.2 序列生成模型 88
    6.4.3 生成式解码模型 89
    6.4.4 选择式解码模型 97
    6.4.5 选择-生成混合解码模型 98
    6.4.6 序列生成模型评估指标 100
    6.5 本章小结 101
    参考文献 101
    第7章 预训练语言模型 102
    7.1 预训练语言模型概述 102
    7.1.1 预训练语言模型基本思想 102
    7.1.2 预训练语言模型发展历程 103
    7.2 预训练语言模型+精调阶段（第三范式） 104
    7.2.1 编码器结构：BERT 104
    7.2.2 解码器结构：GPT-1 106
    7.2.3 编码-解码器结构：BART 107
    7.3 预训练语言模型+提示工程阶段（第四范式） 108
    7.3.1 提示学习 109
    7.3.2 答案工程 110
    7.3.3 提示微调策略 111
    7.4 大语言模型+提示工程阶段（第五范式） 111
    7.4.1 第一代大语言模型：快回答 112
    7.4.2 第二代大语言模型：慢思考 121
    7.5 国产大语言模型杰出代表：DeepSeek-R1 127
    7.5.1 DeepSeek-V系列语言模型 128
    7.5.2 DeepSeek-R系列推理模型 129
    7.6 本章小结 133
    参考文献 133
    第8章 机器翻译 136
    8.1 深度学习机器翻译概述 136
    8.2 典型神经机器翻译模型 137
    8.2.1 RNN编码-解码模型 137
    8.2.2 基于注意力机制的RNN 编码-解码模型 137
    8.2.3 谷歌神经机器翻译系统 138
    8.2.4 卷积编码-解码模型 138
    8.2.5 Transformer模型 139
    8.3 神经机器翻译解码策略改进 140
    8.3.1 推敲网络 140
    8.3.2 非自回归机器翻译模型 142
    8.3.3 基于隐变量的非自回归模型 142
    8.4 神经机器翻译系统需要考虑的问题 143
    8.4.1 词表受限问题 144
    8.4.2 翻译覆盖率问题 144
    8.4.3 系统鲁棒性问题 145
    8.5 低资源神经机器翻译 146
    8.5.1 少量双语语料和大量单语语料 146
    8.5.2 无双语语料只有单语语料 147
    8.6 多语言预训练语言模型 148
    8.6.1 XLM 148
    8.6.2 mBART 148
    8.7 本章小结 149
    参考文献 149
    第9章 情感分析 151
    9.1 情感分析概述 151
    9.2 情感极性分类 152
    9.2.1 任务定义 152
    9.2.2 任务框架 152
    9.2.3 技术路线 153
    9.3 属性情感分析 154
    9.3.1 任务定义 154
    9.3.2 技术路线 154
    9.4 本章小结 157
    参考文献 157
    第10章 信息抽取 159
    10.1 信息抽取概述 159
    10.1.1 基本概念 159
    10.1.2 发展历史 159
    10.1.3 任务定义 160
    10.2 命名实体识别 160
    10.2.1 相关概念 160
    10.2.2 简单命名实体识别 161
    10.2.3 复杂命名实体识别 162
    10.3 关系抽取 164
    10.3.1 任务定义 164
    10.3.2 主要方法 164
    10.4 事件抽取 166
    10.4.1 任务定义 167
    10.4.2 任务实现步骤 167
    10.4.3 任务实现方法 167
    10.4.3 评估 171
    10.5 本章小结 172
    参考文献 172
    第11章 机器阅读理解 173
    11.1 机器阅读理解概述 173
    11.2 任务定义 174
    11.3 神经机器阅读理解模型框架 174
    11.4 神经机器阅读理解各类任务及典型模型 176
    11.4.1 完形填空式机器阅读理解任务 176
    11.4.2 多项选择式机器阅读理解任务 177
    11.4.3 片段抽取式机器阅读理解任务 178
    11.4.4 自由生成式机器阅读理解任务 180
    11.5 机器阅读理解的主要挑战与开放性问题 182
    11.5.1 机器阅读理解的可解释性 182
    11.5.2 机器阅读理解的鲁棒性 182
    11.5.3 机器阅读理解的长文章理解能力 182
    11.5.4 机器阅读理解的输入文本受限 183
    11.5.5 机器阅读理解的推理能力 183
    11.5.6 机器阅读理解的已知知识利用 183
    11.5.7 机器阅读理解的自主利用无标注资源 184
    11.5.8 机器阅读理解的迁移能力 184
    11.6 本章小结 184
    参考文献 184
    第12章 对话系统 187
    12.1 对话系统概述 187
    12.1.1 背景 187
    12.1.2 对话系统的特点与分类 187
    12.2 开放领域对话 187
    12.2.1 基于检索的开放领域对话系统 188
    12.2.2 基于生成的开放领域对话系统 188
    12.2.3 检索-生成融合的开放领域对话系统 189
    12.2.4 开放领域对话系统中的关键问题 189
    12.3 任务型对话 192
    12.3.1 基于管道结构的任务型对话系统 192
    12.3.2 基于端到端的任务型对话系统 194
    12.3.3 任务型对话系统发展趋势 196
    12.4 本章小结 197
    参考文献 197
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