在深度学习领域，Transformer模型以其革新性的架构和卓越的性能，如同一颗璀璨的明星，照亮了自然语言处理（NLP）乃至整个人工智能的发展道路。《Transformer深度解析与NLP应用发》这本书，无疑是引领读者踏这一前沿领域的钥匙。 《Transformer深度解析与NLP应用发》对Transformer架构的核心理论行了系统而深的介绍。从架构原理到自注意力机制，详细阐述了其相较于传统方法的显著优势，让读者能够深刻理解这一技术为何能成为深度学习领域的变革者。同时，针对BERT、GPT等经典衍生模型的应用也有详尽的讲解，使读者全面掌握Transformer在语言模型中的广泛应用。
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内容简介
作者简介
前言
引言
一、从统计学习到Transformer崛起
二、开发环境配置：构建高效的Transformer开发平台
第1章 Transformer与自然语言处理概述
1.1 Transformer的基础架构与原理
1.1.1 多头注意力机制的核心计算
1.1.2 位置编码与网络稳定性的设计
1.2 深度学习经典架构CNN和RNN的局限性
1.2.1 CNN在自然语言处理中的应用与局限
1.2.2 RNN架构与长序列建模问题
1.3 自注意力机制
1.3.1 自注意力机制的矩阵计算原理
1.3.2 计算复杂度与信息保持
1.4 BERT双向编码器与GPT单向生成器
1.4.1 BERT架构与双向信息编码
1.4.2 GPT架构与单向生成能力
1.5 基于Transformer的迁移学习
1.5.1 迁移学习方法与特定任务适应性
1.5.2 迁移学习的实际应用与优化策略
1.6 Hugging Face平台开发基础
1.6.1 关于Hugging Face
1.6.2 环境准备
1.6.3 快速上手：使用预训练模型
1.6.4 数据预处理与分词
1.6.5 使用自定义数据集进行推理
1.6.6 微调预训练模型
1.6.7 保存与加载模型
1.6.8 部署模型到Hugging Face Hub
1.7 本章小结
1.8 思考题
第2章 文本预处理与数据增强
2.1 文本数据清洗与标准化
2.1.1 正则表达式在文本清洗中的应用
2.1.2 词干提取与词形还原技术
2.2 分词与嵌入技术
2.2.1 n-gram分词与BERT分词原理
2.2.2 Word2Vec与BERT词嵌入的动态表示
2.3 字符级别与词级别的嵌入方法
2.3.1 字符级嵌入模型的实现与优势
2.3.2 FastText在细粒度信息捕捉中的应用
2.4 数据集格式与标签处理
2.4.1 JSON和CSV格式的数据读取与处理
2.4.2 多标签分类的标签编码与存储优化
2.5 数据增强方法
2.5.1 同义词替换与句子反转的增强策略
2.5.2 EDA方法在数据扩充中的应用
2.6 本章小结
2.7 思考题
第3章 基于Transformer的文本分类
3.1 传统的规则与机器学习的文本分类对比
3.1.1 基于逻辑树和正则表达式的关键词分类
3.1.2 TF-IDF与词嵌入在传统分类算法中的应用
3.2 BERT模型在文本分类中的应用
3.2.1 BERT特征提取与分类头的实现
3.2.2 BERT在二分类与多分类任务中的微调
3.3 数据集加载与预处理
3.3.1 使用Hugging Face datasets库加载数据集
3.3.2 数据清洗与DataLoader的批处理优化
3.4 文本分类中的微调技巧
3.4.1 学习率调度器与参数冻结
3.4.2 Warmup Scheduler与线性衰减
3.5 本章小结
3.6 思考题
第4章 依存句法与语义解析
4.1 依存句法的基本概念
4.1.1 依存关系术语解析：主谓宾结构与修饰关系
4.1.2 使用SpaCy构建依存关系树与句法提取
4.2 基于Tree-LSTM的依存句法打分方法
4.2.1 Tree-LSTM处理依存树结构的实现
4.2.2 句法结构的打分与信息传递机制
4.3 使用GNN实现依存关系
4.3.1 图神经网络在依存结构建模中的应用
4.3.2 节点特征与边权重的依存关系表示
4.4 Transformer在依存解析中的应用
4.4.1 BERT上下文嵌入与GNN模型的结合
4.4.2 混合模型在依存关系建模中的应用
4.5 依存句法与语义角色标注的结合
4.5.1 语义角色标注的定义与依存关系融合
4.5.2 使用AllenNLP实现句法结构与语义角色标注的结合
4.6 本章小结
4.7 思考题
第5章 序列标注与命名实体识别
5.1 序列标注任务与常用方法
5.1.1 BIO编码与标签平滑技术
5.1.2 条件随机场层的数学原理与实现
5.2 双向LSTM与CRF的结合
5.2.1 双向LSTM的结构与工作原理
5.2.2 ELMo模型的上下文嵌入与序列标注
5.3 BERT在命名实体识别中的应用
5.3.1 BERT的CLS标记与Token向量在NER中的作用
5.3.2 NER任务的微调流程与代码实现
5.4 实体识别任务的模型评估
5.4.1 NER评估标准：准确率、召回率与F1分数
5.4.2 各类实体的性能评估与代码实现
5.5 结合Gazetteers与实体识别
5.5.1 领域特定词典的构建与应用
5.5.2 结合词典信息提升实体识别准确性
5.6 本章小结
5.7 思考题
第6章 文本生成任务的Transformer实现
6.1 生成式文本任务的基本方法
6.1.1 n-gram模型与马尔可夫假设
6.1.2 n-gram模型在长文本生成中的局限性
6.2 优化生成策略
6.2.1 Greedy Search与Beam Search算法
6.2.2 Top-K采样与Top-P采样
6.3 T5模型在文本摘要中的应用
6.3.1 T5编码器-解码器架构在文本摘要中的应用
6.3.2 T5模型的任务指令化微调与应用优化
6.4 生成式Transformer模型的比较
6.4.1 GPT-2、T5和BART的架构区别与生成任务适配
6.4.2 生成式模型在文本摘要和对话生成中的对比应用
6.5 Transformer在对话生成中的应用
6.5.1 对话生成模型的上下文保持与一致性
6.5.2 使用GPT-2与DialoGPT构建多轮对话生成系统
6.6 文本生成的端到端实现
6.6.1 新闻摘要任务的文本生成流程
6.6.2 多种生成方式结合：提升生成质量
6.7 本章小结
6.8 思考题
第7章 多语言模型与跨语言任务
7.1 多语言词嵌入与对齐技术
7.1.1 对抗训练在词嵌入对齐中的应用
7.1.2 跨语言文本相似度计算的投影矩阵方法
7.2 XLM与XLM-R的实现
7.2.1 XLM与XLM-RoBERTa在多语言任务中的模型结构
7.2.2 多语言文本分类与翻译任务中的应用实例
7.3 使用XLM-RoBERTa进行多语言文本分类
7.3.1 XLM-RoBERTa的加载与微调流程
7.3.2 标签不均衡与语言分布不平衡的处理技巧
7.4 跨语言模型中的翻译任务
7.4.1 XLM-RoBERTa在翻译任务中的应用
7.4.2 翻译任务的模型微调与质量提升策略
7.5 多语言模型的代码实现与评估
7.5.1 多语言模型的数据加载与训练实现
7.5.2 BLEU与F1分数在跨语言任务中的评估应用
7.5.3 多语言模型综合应用示例
7.6 本章小结
7.7 思考题
第8章 深度剖析注意力机制
8.1 Scaled Dot-Product Attention的实现
8.1.1 查询、键和值的矩阵计算与缩放
8.1.2 softmax归一化与注意力权重的提取与分析
8.2 多头注意力的实现细节与优化
8.2.1 多头注意力的并行计算与输出拼接
8.2.2 初始化方法与正则化技巧防止过拟合
8.3 层归一化与残差连接在注意力模型中的作用
8.3.1 层归一化的标准化与稳定性提升
8.3.2 残差连接在信息流动与收敛性中的作用
8.4 注意力机制在不同任务中的应用
8.4.1 机器翻译与摘要生成中的注意力应用实例
8.4.2 注意力权重可行性解释
8.5 Attention Is All You Need论文中的代码实现
8.5.1 多头注意力与前馈神经网络的分步实现
8.5.2 位置编码的实现与代码逐行解析
8.6 本章小结
8.7 思考题
第9章 文本聚类与BERT主题建模
9.1 文本聚类任务概述
9.1.1 K-means算法在文本聚类中的应用
9.1.2 层次聚类算法的实现与潜在类别发现
9.2 使用Sentence-BERT进行聚类
9.2.1 Sentence-BERT的文本嵌入表示
9.2.2 短文本与长文本聚类的相似度分析
9.3 BERT在主题建模中的应用
9.3.1 BERT与LDA结合实现主题模型
9.3.2 动态嵌入生成语义化主题表示
9.4 本章小结
9.5 思考题
第10章 基于语义匹配的问答系统
10.1 使用Sentence-BERT进行语义相似度计算
10.1.1 句子嵌入在语义相似度中的应用
10.1.2 余弦相似度的计算与代码实现
10.2 语义匹配任务中的数据标注与处理
10.2.1 数据标注格式设计
10.2.2 数据不平衡问题：重采样与加权
10.3 基于BERT的问答系统
10.3.1 BERT在SQuAD数据集上的微调流程
10.3.2 CLS与SEP标记在问答任务中的作用
10.4 使用DistilBERT进行MRC优化
10.4.1 DistilBERT的蒸馏过程与模型简化
10.4.2 DistilBERT在问答系统中的高效应用
10.5 本章小结
10.6 思考题
第11章 常用模型微调技术
11.1 微调基础概念
11.1.1 冻结层与解冻策略的应用场景
11.1.2 微调中的参数不对称更新
11.2 使用领域数据微调BERT模型
11.2.1 金融与医学领域数据的预处理与标签平衡
11.2.2 BERT微调过程中的参数初始化与学习率设置
11.3 参数高效微调（PEFT）进阶
11.3.1 LoRA、Prefix Tuning的实现与应用
11.3.2 Adapter Tuning的工作原理与代码实现
11.4 本章小结
11.5 思考题
第12章 高级应用：企业级系统开发实战
12.1 基于Transformer的情感分析综合案例
12.1.1 基于BERT的情感分类：数据预处理与模型训练
12.1.2 Sentence-BERT文本嵌入
12.1.3 情感分类结果综合分析
12.2 使用ONNX和TensorRT优化推理性能
12.2.1 Transformer模型的ONNX转换步骤
12.2.2 TensorRT量化与裁剪技术的推理加速
12.2.3 ONNX Runtime的多线程推理优化与分布式部署
12.2.4 TensorRT动态批量大小支持与自定义算子优化
12.3 构建NLP企业问答系统
12.3.1 清洗、增强和格式化数据
12.3.2 模型训练、微调及推理服务支持
12.3.3 RESTful API接口
12.3.4 系统状态记录与异常监控
12.3.5 系统开发总结
12.4 本章小结
12.5 思考题
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