TensorFlow自然語言處理｜善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Thushan Ganegedara

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深度學習於自然語言處理的進階應用：Python實戰指南 本書簡介 本書旨在為已經具備一定程式設計基礎，特別是熟悉Python語言，並對機器學習與深度學習概念有初步瞭解的讀者，提供一個深入且實用的自然語言處理（NLP）進階實戰指南。我們將聚焦於當前NLP領域最前沿、最有效的深度學習模型架構，並透過大量的Python程式碼範例，引導讀者親手構建、訓練與部署複雜的語言模型，以解決實際的自然語言理解與生成問題。 本書的內容組織嚴謹，從基礎的文本錶示方法論的進階探討開始，逐步深入到複雜的神經網路架構，最終涵蓋當前業界與學術界最受關注的Transformer模型及其衍生應用。我們強調實作的重要性，所有理論概念都將透過具體的程式碼實現來輔證和深化理解。 --- 第一部分：NLP基礎與深度學習的橋樑 本部分著重於鞏固讀者對現代NLP處理流程的認識，並建立起傳統方法與深度學習模型之間的聯繫。 第一章：文本錶示法：從詞袋到嚮量空間的躍遷 本章將迴顧傳統的文本特徵提取方法，例如TF-IDF，但重點將迅速轉嚮高效的詞嵌入（Word Embeddings）技術。我們將深入探討Word2Vec（CBOW與Skip-Gram）的數學原理與優缺點，並引入GloVe（Global Vectors for Word Representation）的全局矩陣分解視角。更重要的是，我們將實作如何使用Python庫（如Gensim）載入預訓練模型，並探討詞嚮量空間的幾何意義，包括類比推理（如King - Man + Woman = Queen）。此外，將討論次詞嵌入（Subword Embeddings）的必要性，為後續的字符級模型與高效能詞彙錶示打下基礎。 第二章：遞歸神經網路（RNN）的結構與局限 本章詳解RNN作為序列數據處理核心架構的運作機製。我們將詳細分析其內部狀態傳遞的數學模型，並探討標準RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失與爆炸問題。為瞭解決這些難題，我們將專注於長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）。讀者將學習如何使用TensorFlow/Keras建構這些結構，並進行簡單的情感分析或序列標註任務的初步實踐，理解其在捕捉時序依賴性上的優勢。 --- 第二部分：進階序列建模與注意力機製 本部分是本書的核心，專注於超越傳統RNN的強大模型，特別是注意力機製的引入。 第三章：從序列到序列（Seq2Seq）架構的演進 本章探討Seq2Seq模型在機器翻譯和文本摘要等任務中的應用。我們將詳解編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）的架構設計，理解它們如何將輸入序列壓縮成一個固定維度的上下文嚮量。隨後，本章將引齣注意力機製（Attention Mechanism）的革命性影響。我們將詳細解析何謂「注意力」，它如何允許解碼器在生成每一步輸齣時，動態地關注輸入序列中最相關的部分。讀者將實作基於RNN的Seq2Seq模型並整閤基本的加性注意力（Additive Attention）。 第四章：深度捲積神經網路在文本處理中的角色 雖然CNN（捲積神經網路）主要因圖像處理而聞名，但本章將探討其在NLP中的高效應用，特別是在文本分類和情感分析任務中。我們將解釋一維捲積核（Filter）如何捕捉文本中的N-gram特徵。我們將討論不同大小的捲積核如何提取不同長度的局部語義信息，以及池化層（Pooling Layer，特別是最大池化）如何從這些特徵中選取最具代錶性的信息。這部分將展示CNN在需要快速、高效特徵提取時的優勢。 --- 第三部分：Transformer架構的深入解析與實戰 本部分是本書的重中之重，全麵覆蓋當前NLP領域的主流技術——Transformer及其衍生的預訓練模型。 第五章：Transformer架構的徹底解構 本章將完全拋棄遞歸結構，深入探討Transformer模型的基石：自注意力機製（Self-Attention）與多頭注意力（Multi-Head Attention）。我們將詳細推導Scaled Dot-Product Attention的計算過程，並解釋多頭設計如何讓模型從不同的錶示子空間中學習信息。此外，本章會詳細講解Transformer中的位置編碼（Positional Encoding）的必要性與不同實現方式，以及前饋網路（Feed-Forward Network）和層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練中的作用。讀者將親手使用Python從零開始搭建一個簡化的Transformer Block。 第六章：預訓練語言模型（PLMs）：BERT與其傢族 本章專注於基於Transformer的預訓練模型，特別是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。我們將深入分析BERT的雙嚮性訓練目標：掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）和下句預測（Next Sentence Prediction, NSP）。我們將指導讀者如何利用Hugging Face等生態係統工具，載入預訓練的BERT模型，並針對特定的下遊任務（如問答係統或文本蘊含識別）進行微調（Fine-tuning）。同時，我們也會簡要介紹RoBERTa、ALBERT等優化版本的核心改進點。 第七章：生成式模型與語言生成 本章將聚焦於以GPT係列為代錶的自迴歸（Autoregressive）生成模型。我們將解釋僅有解碼器（Decoder-only）的Transformer結構如何實現高效的文本生成。本章將探討生成策略的進階主題，例如：貪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的運作原理及參數選擇，以及核採樣（Nucleus Sampling, p-sampling）和Top-K採樣如何平衡生成文本的流暢性與多樣性。讀者將實作齣一個小型生成模型，並對比不同採樣策略的輸齣效果。 --- 第四部分：模型優化、部署與實務挑戰 本部分涵蓋瞭將先進NLP模型投入實際應用的關鍵環節，包括效率提升與倫理考量。 第八章：模型效率與量化 對於大型Transformer模型而言，推理速度和記憶體消耗是部署的主要瓶頸。本章將介紹提升模型效率的關鍵技術。我們將探討模型剪枝（Pruning）的基本概念，以及權重共享的策略。重點內容將放在知識蒸餾（Knowledge Distillation）上，即如何訓練一個小型學生模型來模仿大型教師模型的行為。此外，我們將實戰學習混閤精度訓練（Mixed Precision Training）和模型量化（Quantization）技術，以優化模型在CPU或邊緣設備上的執行效率。 第九章：跨語言與多模態NLP的前沿探索 最後，本章將目光投嚮NLP的邊界擴展。我們將討論跨語言模型（如mBERT或XLM-R）如何通過共享的潛在空間實現零樣本（Zero-Shot）跨語言遷移。同時，我們將介紹如何將文本信息與其他模態（如圖像或語音）結閤，例如Vision-and-Language Pre-training模型（如CLIP或ViLBERT）的基本架構，展示深度學習如何構建真正理解世界的智慧係統。 --- 目標讀者 本書適閤具備Python程式語言基礎，熟悉NumPy、Pandas等基礎數據科學庫，並對機器學習或深度學習有至少入門級別知識的工程師、研究人員和高級學生。閱讀本書後，讀者將能夠獨立設計、實施和評估最先進的自然語言處理解決方案，並能有效地將這些模型部署到實際生產環境中。