| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787302699132 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>硬件外部设备维修 |
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内容简介
本书全面、系统、深入地介绍自然语言处理（）的核心知识与实践方法，涵盖从传统模型到基于架构的大语言模型的完整知识体系。本书通过理论推导与代码实践相结合的方式，深入解析词嵌入、句法分析、序列建模等基础技术，并重点探讨架构、预训练范式、生成控制与对齐等大语言模型的关键技术。本书结合多个实践案例与伦理问题，帮助读者掌握“基础理论→算法实现→应用落地”的任务构建全栈能力。
本书共章，分为篇。第篇自然语言处理基础与词表示，介绍词袋模型、 、和词嵌入等基础，以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、 语言建模等；第篇语言结构与句法解析，介绍上下文无关语法、成分解析与依存句法分析等；第篇序列建模与深度学习方法，深入介绍循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、序列到序列模型、注意力机制与架构等；第篇大语言模型与生成技术，介绍自然语言生成的解码过程、常见问题及其解决方案、评估指标、评价方法、伦理问题，以及大语言模型预处理与基于人类反馈的强化学习等。
本书内容丰富，讲解深入浅出，理论兼具实践，适合想系统、深入学习自然语言处理和大语言模型的读者，也适合数据科学家、机器学习工程师和研究员等大语言模型从业人员阅读，还可作为高等院校人工智能相关专业的教材或教学参考书，以及相关培训机构的教学用书。
作者简介
杨灵玑，资深数据科学家。先后在跨国咨询公司和大型国际科技公司任职。在机器学习与深度学习领域具备深厚的理论基础与丰富的实战经验，尤其擅长自然语言处理的各种模型，并对计算机视觉有深入研究。发表数篇论文，并为公司开发了多款跨区域使用的工具。
目 录
第篇 自然语言处理基础与词表示
第章 自然语言处理基础与词嵌入
自然语言处理概述
词袋模型
词袋模型示例
用实现词袋模型
利用捕捉上下文关系与语义信息
词频逆文档频率
词袋模型的局限性
词向量和词嵌入
词嵌入方法
词嵌入模型
连续词袋模型简介
跳跃词模型简介第篇 自然语言处理基础与词表示
第章 自然语言处理基础与词嵌入
自然语言处理概述
词袋模型
词袋模型示例
用实现词袋模型
利用捕捉上下文关系与语义信息
词频逆文档频率
词袋模型的局限性
词向量和词嵌入
词嵌入方法
词嵌入模型
连续词袋模型简介
跳跃词模型简介
模型简介
和比较
自然语言处理中的词向量评估方法
内在评估
外在评估
参考文献
……
显示全部信息
商品详情
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本书全面、系统、深入地介绍自然语言处理（）的核心知识与实践方法，涵盖从传统模型到基于架构的大语言模型的完整知识体系。本书通过理论推导与代码实践相结合的方式，深入解析词嵌入、句法分析、序列建模等基础技术，并重点探讨架构、预训练范式、生成控制与对齐等大语言模型的关键技术。本书结合多个实践案例与伦理问题，帮助读者掌握“基础理论→算法实现→应用落地”的任务构建全栈能力。
本书共章，分为篇。第篇自然语言处理基础与词表示，介绍词袋模型、 、和词嵌入等基础，以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、 语言建模等；第篇语言结构与句法解析，介绍上下文无关语法、成分解析与依存句法分析等；第篇序列建模与深度学习方法，深入介绍循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、序列到序列模型、注意力机制与架构等；第篇大语言模型与生成技术，介绍自然语言生成的解码过程、常见问题及其解决方案、评估指标、评价方法、伦理问题，以及大语言模型预处理与基于人类反馈的强化学习等。
本书内容丰富，讲解深入浅出，理论兼具实践，适合想系统、深入学习自然语言处理和大语言模型的读者，也适合数据科学家、机器学习工程师和研究员等大语言模型从业人员阅读，还可作为高等院校人工智能相关专业的教材或教学参考书，以及相关培训机构的教学用书。
作者简介
杨灵玑，资深数据科学家。先后在跨国咨询公司和大型国际科技公司任职。在机器学习与深度学习领域具备深厚的理论基础与丰富的实战经验，尤其擅长自然语言处理的各种模型，并对计算机视觉有深入研究。发表数篇论文，并为公司开发了多款跨区域使用的工具。
目 录
第篇 自然语言处理基础与词表示
第章 自然语言处理基础与词嵌入
自然语言处理概述
词袋模型
词袋模型示例
用实现词袋模型
利用捕捉上下文关系与语义信息
词频逆文档频率
词袋模型的局限性
词向量和词嵌入
词嵌入方法
词嵌入模型
连续词袋模型简介
跳跃词模型简介第篇 自然语言处理基础与词表示
第章 自然语言处理基础与词嵌入
自然语言处理概述
词袋模型
词袋模型示例
用实现词袋模型
利用捕捉上下文关系与语义信息
词频逆文档频率
词袋模型的局限性
词向量和词嵌入
词嵌入方法
词嵌入模型
连续词袋模型简介
跳跃词模型简介
模型简介
和比较
自然语言处理中的词向量评估方法
内在评估
外在评估
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