深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用 從詞表征到ChatGPT
定 價：79.8 元
- 作者：張鐳
- 出版時間：2023/5/1
- ISBN：9787115613332
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP391
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
本書針對當(dāng)前火熱且應(yīng)用前景廣闊的自然語言處理（NLP），介紹了深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理及其在自然語言處理中的應(yīng)用；簡要分析了該領(lǐng)域各個應(yīng)用方向上的相關(guān)模型和關(guān)鍵技術(shù)，包括Transformer、BERT、GPT，等等；匯集了眾多論文中的重要思想和研究成果；系統(tǒng)梳理了技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)。此外，本書還介紹了如何使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來訓(xùn)練模型，并分析了其在應(yīng)用中的表現(xiàn)及優(yōu)化手段，以幫助讀者更好地將理論應(yīng)用于實踐。本書內(nèi)容通俗易懂，可作為入門自然語言處理的參考書。
1. Meta資深工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)算法研發(fā)專業(yè)人員執(zhí)筆，傳遞值得借鑒學(xué)習(xí)的經(jīng)驗和見解。
2. 從研究員和實踐者的雙重角度出發(fā)，系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)原理及其在自然語言處理中的應(yīng)用。
3. 匯集該領(lǐng)域的重要思想和研究成果，清晰梳理自然語言處理技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，幫助讀者更好地了解該領(lǐng)域的發(fā)展歷程和趨勢。
4. 內(nèi)容新穎全面，聚焦前沿，講解深入淺出、通俗易懂，適合入門自然語言處理，是一本不容錯過的優(yōu)質(zhì)參考書。
張鐳
目前在Meta公司從事機器學(xué)習(xí)算法研發(fā)。美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校計算機科學(xué)博士，主要研究領(lǐng)域為自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和會議上已發(fā)表20多篇學(xué)術(shù)文章，獲得多項美國專利，合著有Mining Text Data等4本關(guān)于文本數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)計算的圖書，并長期受邀擔(dān)任自然語言處理國際期刊評委和國際會議程序委員會委員。
前言 iii
第 1章 緒論 1
1.1 機器學(xué)習(xí)簡介 1
1.1.1 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程 1
1.1.2 機器學(xué)習(xí)的算法分類 4
1.2 深度學(xué)習(xí)簡介 5
1.3 自然語言處理簡介 7
1.3.1 自然語言處理的發(fā)展歷程 7
1.3.2 自然語言處理的研究方向 8
1.3.3 自然語言理解的主要任務(wù) 8
1.3.4 自然語言生成的任務(wù) 14
1.3.5 自然語言處理面臨的挑戰(zhàn) 15
1.4 自然語言處理與機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 16
第 2章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 17
2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 17
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 20
2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 24
2.4 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 26
2.5 記憶網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)圖靈機 28
2.6 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 30
2.7 深度生成模型 33
2.7.1 自編碼器和變分自編碼器 34
2.7.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 39
2.8 Transformer 39
2.8.1 Transformer的編碼模塊 41
2.8.2 Transformer的解碼模塊 42
第3章 詞表征 44
3.1 語言模型 45
3.2 基于矩陣的詞分布表征模型 46
3.2.1 潛在語義分析 46
3.2.2 GloVe 47
3.3 基于聚類的詞分布表征模型 48
3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞分布表征模型 49
3.4.1 NNLM 50
3.4.2 RNNLM 52
3.4.3 Collobert-Weston模型 53
3.4.4 Word2Vec 54
3.4.5 ELMo 58
3.4.6 ULMFit 60
3.4.7 GPT 61
3.4.8 BERT 62
3.4.9 T5 64
3.5 跨語言的詞嵌入模型 64
3.5.1 基于詞對齊 65
3.5.2 基于預(yù)訓(xùn)練的方法 66
3.6 其他表征 67
第4章 注意力機制 69
4.1 注意力機制的由來 69
4.2 注意力機制的擴展 72
4.2.1 全局注意力和局部注意力 72
4.2.2 自注意力 75
4.3 NTM和MemNN的注意力機制 77
4.3.1 NTM的注意力機制 78
4.3.2 MemN2N的注意力機制 79
4.4 指針網(wǎng)絡(luò)的注意力機制 81
第5章 遷移學(xué)習(xí) 83
5.1 遷移學(xué)習(xí)的定義和分類 83
5.2 領(lǐng)域自適應(yīng) 86
5.2.1 基于樣本的遷移學(xué)習(xí) 86
5.2.2 基于特征映射的遷移學(xué)習(xí) 88
5.2.3 基于對抗的深度遷移學(xué)習(xí) 91
5.3 多任務(wù)學(xué)習(xí) 91
5.4 序列遷移學(xué)習(xí) 94
5.4.1 預(yù)訓(xùn)練語言模型 95
5.4.2 微調(diào) 95
5.5 跨語言的遷移學(xué)習(xí) 97
第6章 強化學(xué)習(xí) 98
6.1 強化學(xué)習(xí)的定義 99
6.1.1 馬爾可夫決策過程 99
6.1.2 強化學(xué)習(xí)的模型 100
6.1.3 智能體的策略 101
6.1.4 價值函數(shù) 101
6.2 貝爾曼方程 103
6.3 強化學(xué)習(xí)的分類 104
6.3.1 有模型學(xué)習(xí) 105
6.3.2 免模型學(xué)習(xí) 107
6.3.3 基于值函數(shù)和基于策略函數(shù)的學(xué)習(xí) 112
6.4 深度強化學(xué)習(xí) 115
6.5 深度強化學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用 116
第7章 機器翻譯 117
7.1 機器翻譯的發(fā)展歷程 117
7.2 神經(jīng)機器翻譯 118
7.3 基于RNN的Seq2Seq模型 120
7.4 基于CNN的Seq2Seq模型 124
7.5 神經(jīng)機器翻譯的策略 126
7.5.1 解碼策略 126
7.5.2 估計softmax函數(shù)計算 127
7.5.3 縮小詞典 127
7.5.4 處理生僻詞和未知詞 128
7.6 機器翻譯的評價方法 129
7.6.1 人工評價 130
7.6.2 下游系統(tǒng)評價 130
7.6.3 BLEU 130
第8章 文本摘要 132
8.1 抽取式摘要 132
8.1.1 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法 133
8.1.2 深度學(xué)習(xí)方法 135
8.2 生成式摘要 136
8.2.1 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法 137
8.2.2 深度學(xué)習(xí)方法 137
8.3 文本摘要的評價 139
第9章 自動問答 140
9.1 基于檢索的自動問答 140
9.1.1 文本檢索模塊 141
9.1.2 文本理解模塊 143
9.2 基于知識庫的自動問答 146
9.3 基于社區(qū)的自動問答 148
9.3.1 專家推薦 148
9.3.2 相似問題檢索 149
9.3.3 答案質(zhì)量評估 149
9.4 深度自動問答系統(tǒng) 150
9.4.1 抽取式機器閱讀理解 150
9.4.2 生成式機器閱讀理解 151
9.5 自動問答系統(tǒng)的評價 151
第 10章 對話系統(tǒng) 153
10.1 面向任務(wù)的對話系統(tǒng) 154
10.1.1 自然語言理解 155
10.1.2 對話管理 155
10.1.3 自然語言生成 157
10.2 開放域?qū)υ捪到y(tǒng) 158
10.2.1 檢索式方法 159
10.2.2 生成式方法 159
10.2.3 混合方法 160
10.2.4 開放域?qū)υ捪到y(tǒng)的關(guān)鍵問題 160
10.3 對話系統(tǒng)的評測 162
第 11章 情感分析 164
11.1 情感分析的分類 165
11.1.1 文檔級情感分析 166
11.1.2 句子級情感分析 167
11.1.3 方面級情感分析 168
11.1.4 監(jiān)督學(xué)習(xí)和基于詞典的方法比較 169
11.2 方面和實體提取 170
11.2.1 挖掘頻繁出現(xiàn)的名詞短語 170
11.2.2 利用情感詞與目標(biāo)詞之間的語法關(guān)系 170
11.2.3 應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)模型 171
11.2.4 使用主題模型 171
11.3 情感詞典 172
11.3.1 基于詞典的方法 172
11.3.2 基于語料庫的方法 172
11.4 多模態(tài)情感分析 173
第 12章 ChatGPT 174
12.1 大型語言模型 174
12.1.1 語言模型的演化 175
12.1.2 大型語言模型的訓(xùn)練 176
12.1.3 語境學(xué)習(xí) 176
12.1.4 提示工程 177
12.2 基于人工反饋的強化學(xué)習(xí)方法 179
12.3 生成ChatGPT 180
12.3.1 步驟1：微調(diào)GPT-3.5 180
12.3.2 步驟2：訓(xùn)練獎勵模型 180
12.3.3 步驟3：利用強化學(xué)習(xí)微調(diào)ChatGPT 181
12.4 ChatGPT的發(fā)展 181
參考文獻(xiàn) 183
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