|
000
|
01656nam0 2200289 450
|
|
001
|
CAL 012025100133
|
|
005
|
20250928125320.0
|
|
010
|
|
@a978-7-302-69913-2@dCNY109.80
|
|
100
|
|
@a20250925d2025 em y0chiy50 ea
|
|
101
|
0
|
@achi
|
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
|
105
|
|
@aak a 000yy
|
|
106
|
|
@ar
|
|
200
|
1
|
@a自然语言处理与大语言模型原理详解:从NLP模型到Transformer架构@Azi ran yu yan chu li yu da yu yan mo xing yuan li xiang jie@f杨灵玑编著
|
|
210
|
|
@a北京@c清华大学出版社@d2025.08
|
|
215
|
|
@aXI, 375页@c图@d26cm
|
|
314
|
|
@a何璇子, 笔名杨灵玑。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。
|
|
320
|
|
@a有书目
|
|
330
|
|
@a本书共12章, 分为4篇。第1篇自然语言处理基础与词表示, 介绍词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe词嵌入等NLP基础, 以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、N-gram语言建模等 ; 第2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3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Transformer架构等 ; 第4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。
|
|
517
|
1
|
@a从NLP模型到Transformer架构@Acong nlp mo xing dao transformer jia gou
|
|
606
|
0
|
@a自然语言处理@Azi ran yu yan chu li@x研究
|
|
606
|
0
|
@a人工智能@Aren gong zhi neng@x研究
|
|
690
|
|
@aTP391@v5
|
|
690
|
|
@aTP18@v5
|
|
701
|
0
|
@a杨灵玑@Ayang ling ji@4编著
|
|
801
|
0
|
@aCN@b人天书店@c20250925
|
|
905
|
|
@b21524747-49@dTP391@e118@f3
|
|
|
|
|
| |
| 自然语言处理与大语言模型原理详解:从NLP模型到Transformer架构/杨灵玑编著.-北京：清华大学出版社，2025.08 |
| XI, 375页：图；26cm |
| |
| |
| ISBN 978-7-302-69913-2：CNY109.80 |
| 本书共12章, 分为4篇。第1篇自然语言处理基础与词表示, 介绍词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe词嵌入等NLP基础, 以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、N-gram语言建模等 ; 第2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3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Transformer架构等 ; 第4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。 |
| ● |
正题名：自然语言处理与大语言模型原理详解:从NLP模型到Transformer架构
索取号：TP391/118
预约/预借
| 序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
|
1
|
1524747
|
215247472
|
十四楼书库/
[索取号:TP391/118]
|
在馆
|
架位导航
|
|
2
|
1524748
|
215247481
|
十四楼书库/
[索取号:TP391/118]
|
在馆
|
架位导航
|
|
3
|
1524749
|
215247490
|
十四楼书库/
[索取号:TP391/118]
|
在馆
|
架位导航
|
