大语言模型:跨领域应用与公平性探索--聚文网

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内容简介

《大语言模型：跨领域应用与公平性探索》是一部系统探讨大语言模型（LLMs）技术特性及其多元化社会应用的前沿著作。本书聚焦大语言模型在传统人文、社会科学与商业领域的创新实践，同时深入剖析算法公平性这一关键伦理问题。全书共分为三部分：第一部分概述大语言模型的核心架构、训练范式及通用能力；第二部分通过八大特色研究展现其跨界潜力，包括古汉语典籍的智能转译、基于多源数据的房租与股票市场预测、外卖评论情感分析、中文电影推荐系统构建、大学生心理状态评估模型、金融信息检索优化以及机器翻译技术演进分析；第三部分则关注大语言模型公平性评估框架，提出基于语义分析和对抗训练的纠偏策略。本书兼具学术深度与实践价值，既为研究者提供跨学科方法论的创新范例，也为产业界优化模型部署、规避伦理风险提供决策依据，更揭示了人工智能技术与社会价值对齐的重要研究方向。

作者简介

司世景，男，英国帝国理工学院统计学博士，美国杜克大学机器学习实验室博士后。现为上海外国语大学国际金融贸易学院专任教师，主要研究方向:统计机器学习和人工智能算法及其在社会科学等领域应。已在人工智能和数据科学领域主流期刊和会议上发表学术论文40余篇，谷歌学术引用将近600余次。并拥有50余项人工智能和大数据领域国家发明专利。

第1章大语言模型：开启智能新时代 1.1 什么是大语言模型 1.2 技术原理揭秘（非技术视角） 1.3 大语言模型改变世界的应用图谱 1.4 大语言模型面临的问题 1.5 结论和展望第2章大语言模型的文言文翻译能力研究 2.1 研究背景及意义 2.2 相关文献综述 2.3 实验设计 2.4 结果和讨论 2.5 大模型稳健性研究 2.6 结论和展望第3章基于大语言模型的房租价格预测研究 3.1 研究背景和意义 3.2 相关工作综述 3.3 数据搜集和整理 3.4 传统机器学习模型预测租金 3.5 大语言模型预测房租 3.6 结论和展望第4章基于大语言模型的股票交易策略研究 4.1 研究背景和意义 4.2 相关工作综述 4.3 数据工程和实验设计 4.4 实证实验和结果 4.5 结论和展望第5章大语言模型的外卖评论数据情感分析研究 5.1 研究背景和意义 5.2 相关研究综述 5.3 实验数据 5.4 实验设计与结果 5.5 模型稳健性分析 5.6 结论和展望第6章大语言模型的中文电影推荐能力研究 6.1 研究背景及意义 6.2 相关研究综述 6.3 理论介绍与研究框架 6.4 实验分析 6.5 实验结果和分析 6.6 结论和展望第7章大语言模型的大学生抑郁倾向预测研究 7.1 研究背景和意义 7.2 相关工作综述 7.3 实验数据 7.4 用BERT模型进行文本情感分析 7.5 抑郁倾向的预测 7.6 结论和展望第8章大语言模型在金融领域信息检索应用 8.1 研究背景与现状 8.2 相关技术介绍

大语言模型:跨领域应用与公平性探索

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