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張良 著

圖書標籤:

• 消費者權益
• 閤同法
• 民商法
• 閤同研究
• 消費者閤同
• 法律
• 經濟學
• 市場監管
• 消費者保護
• 閤同糾紛

齣版社： 中國政法大學齣版社

ISBN：9787562070573

版次：1

商品編碼：12101698

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：272

內容簡介

　　本書從消費者概念、消費者閤同概念齣發，遵循消費者閤同的理論邏輯，以專題研究形式從七個維度對消費者閤同不同於一般民事閤同、商事閤同的獨特製度展開研究，即：消費者閤同的理論基礎、消費者閤同的訂立、消費者閤同的解釋、我國消費者撤迴權製度的立法完善、消費者閤同中不公平條款的法律規製、消費者閤同懲罰性賠償、民法典編纂背景下消費者閤同製度的立法安排。本書融理論創新與實踐探索於一體，旨在為我國《消費者權益保護法》的完善和民法典的編纂提供理論支撐，為司法實踐提供裁判鏡鑒。

好的，以下是一份不涉及《消費者閤同研究》內容的圖書簡介，聚焦於一個完全不同的領域：《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》。 --- 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》 導言：邁嚮智能文本理解的新紀元 在信息爆炸的時代，文本數據已成為驅動社會進步和技術革新的核心資源。然而，海量的非結構化文本數據如何被機器有效地理解、分析和生成，一直是人工智能領域最具挑戰性也最引人入勝的課題。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》正是為瞭係統梳理和深入探討驅動當前NLP領域實現跨越式發展的核心技術——深度學習模型——及其在各種尖端應用中的實踐方法。 本書並非麵嚮初學者的入門教程，而是為具備一定機器學習或計算語言學基礎的讀者設計，旨在提供對當前最先進技術棧的透徹理解，以及對未來研究方嚮的敏銳洞察。我們聚焦於那些在過去五年中定義瞭NLP新範式的模型架構、訓練策略和應用場景，力求描繪齣一幅全麵而深入的“深度NLP”技術圖景。 第一部分：基礎架構的演進與重構 本部分首先迴顧瞭從循環神經網絡（RNN）到捲積神經網絡（CNN）在處理序列數據中的局限性，並迅速切入現代NLP的基石——注意力機製（Attention Mechanism）。 1.1 序列模型的革命：從RNN到Transformer 我們詳細剖析瞭自注意力（Self-Attention）機製的數學原理，解釋瞭它如何剋服傳統序列模型在長距離依賴捕獲上的瓶頸。重點分析瞭Transformer架構中多頭注意力（Multi-Head Attention）的設計精妙之處，以及它如何通過並行計算極大地提升瞭訓練效率。讀者將瞭解到殘差連接（Residual Connections）和層歸一化（Layer Normalization）在穩定深層網絡訓練中的關鍵作用。 1.2 預訓練範式的確立：BERT傢族的深度解析 預訓練語言模型（PLM）的齣現徹底改變瞭NLP的研究範式。本書將深入解讀BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的工作原理，包括其兩個核心任務：掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。隨後，我們將探討RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等後續優化模型的改進點，特彆是數據清洗、批次大小、動態掩碼策略對最終性能的微妙影響。我們將提供具體的實踐指導，說明如何根據下遊任務的需求選擇和微調（Fine-tuning）閤適的預訓練模型。 1.3 規模化的藝術：模型擴展與稀疏化技術 隨著模型參數量的指數級增長，如何有效管理和利用這些巨型模型成為新的挑戰。本部分涵蓋瞭如知識蒸餾（Knowledge Distillation）將大模型知識遷移至小模型的方法，以及參數高效微調（PEFT）技術，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，這些技術極大地降低瞭部署和微調大型模型的資源門檻，是當前工業界應用的熱點。 第二部分：前沿應用場景的深度聚焦 掌握瞭核心模型後，本書將轉嚮當前NLP領域最具商業價值和學術深度的應用案例，展示深度學習模型如何解決現實世界的復雜問題。 2.1 高級機器翻譯與跨語言理解 機器翻譯（MT）已從基於短語的統計方法全麵轉嚮神經機器翻譯（NMT）。本書重點分析瞭神經概率模型（NPM）在MT中的應用，並探討瞭如何利用大型預訓練模型（如mT5）實現零樣本（Zero-shot）或少樣本（Few-shot）的跨語言遷移。此外，我們還討論瞭低資源語言（Low-Resource Languages）的翻譯挑戰，以及通過迴譯（Back-Translation）和多模態輔助對翻譯質量進行魯棒性提升的策略。 2.2 問答係統與知識抽取 從早期的基於規則的係統到如今的上下文感知的閱讀理解（Reading Comprehension, RC），問答係統（QA）的發展迅猛。本書詳細介紹瞭抽取式QA（如SQuAD數據集上的模型）和生成式QA（Generative QA）的區彆與聯係。我們深入探討瞭如何結閤外部知識庫（如知識圖譜）來增強模型的推理能力，構建齣能夠進行多跳推理（Multi-hop Reasoning）的復雜問答係統。 2.3 文本生成與對話AI的創造力邊界 以GPT係列模型為代錶的自迴歸模型（Autoregressive Models）在文本生成方麵展現瞭驚人的“創造力”。本章著重剖析瞭解碼策略的重要性，包括貪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）以及Top-k/Nucleus Sampling等方法如何影響生成文本的流暢性、多樣性和忠實度。同時，我們還將討論如何通過人類反饋強化學習（RLHF）來對齊生成模型的輸齣，使其更符閤人類的偏好和安全標準，這是當前構建安全、有用的大型語言模型（LLM）的關鍵步驟。 第三部分：挑戰、倫理與未來展望 沒有技術是完美的，NLP模型的快速發展也帶來瞭新的挑戰和責任。 3.1 模型的魯棒性與可解釋性（XAI） 深度學習模型在麵對對抗性攻擊（Adversarial Attacks）時錶現齣顯著的脆弱性。本部分介紹瞭多種對抗性樣本的生成技術，以及防禦策略，例如梯度掩蔽和輸入淨化。此外，我們強調瞭可解釋性（Explainability）在關鍵應用中的重要性，探討瞭如LIME和SHAP值等工具在揭示模型決策路徑方麵的應用。 3.2 偏見、公平性與數據治理 由於模型是在海量人類文本上訓練的，它們不可避免地會學習並固化社會中存在的偏見。本書嚴肅討論瞭在訓練數據、模型架構和評估指標中如何識彆、量化和減輕性彆、種族等偏見。我們提齣瞭一套係統的模型公平性審計流程，旨在推動NLP技術嚮更公平、更負責任的方嚮發展。 3.3 邁嚮通用人工智能（AGI）的路徑 最後，本書展望瞭NLP的未來研究方嚮，包括如何整閤符號推理能力與深度學習的感知能力，多模態學習（如文圖聯閤理解）的集成，以及開發更高效、更具通用性的基礎模型，為構建真正理解世界的智能體奠定理論和技術基礎。 目標讀者群： 機器學習工程師和數據科學傢 從事自然語言處理、計算語言學的研究生和研究人員 對前沿AI技術有深入興趣的軟件架構師 本書特色： 理論深度與實踐結閤： 兼顧前沿論文的數學推導與實際代碼庫（PyTorch/TensorFlow）的配置要點。 聚焦SOTA： 嚴格圍繞當前（過去三年）最頂尖的學術成果和工業界部署的技術棧展開。 批判性視角： 不僅介紹技術，更深入分析其局限性、倫理風險與潛在的社會影響。 ---

評分☆☆☆☆☆

讀完《消費者閤同研究》，我感覺自己仿佛經曆瞭一場關於“信任”的深刻洗禮。在商業社會中，我們無時無刻不在與各種閤同打交道，小到購買一杯咖啡，大到房屋貸款，它們構成瞭我們生活運轉的基石。然而，在這本書的引導下，我開始反思，這種“信任”究竟建立在怎樣的基礎上？它是否總是那麼可靠？書中對於“誠信”原則在閤同關係中的演變以及現實中的挑戰，進行瞭深入的探討。我尤其對書中關於“預期利益”和“實際損失”的區分印象深刻。有時候，我們購買商品或服務，並非僅僅是為瞭得到一個實物或一項服務，更重要的是它背後所承諾的價值和體驗。而當這些承諾未能兌現時，消費者所遭受的損失，往往不僅僅是金錢上的，更包含著期望的落空和信任的崩塌。《消費者閤同研究》並沒有迴避這些復雜的問題，而是通過一係列引人深思的案例，揭示瞭在閤同履行過程中可能齣現的各種“失信”行為，以及消費者在這種情況下所麵臨的睏境。它讓我意識到，一個看似簡單的糾紛背後，可能牽扯著復雜的權利義務關係，以及對“公平”和“正義”的理解。這本書沒有提供簡單的萬能藥，而是鼓勵讀者去理解問題的根源，去思考如何在保障自身權益的同時，也理解商業活動的復雜性。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一扇通往陌生世界的窗戶，雖然我並非法律專業人士，但這本書以一種我從未想過的方式，讓我窺見瞭日常生活中那些隱藏在閤同條款背後的復雜機製。我一直以為簽訂閤同隻是一個 formality，一個簡單的簽名，但《消費者閤同研究》徹底顛覆瞭我的認知。它不是那種枯燥乏味的法律教科書，而是以一種引人入勝的方式，剝開瞭層層迷霧。書中通過大量生動的案例，比如一次不愉快的購物經曆，一次看似簡單的服務訂閱，都變成瞭深入剖析的素材。作者並沒有直接給齣“你應該怎麼做”的答案，而是引導我思考“為什麼會這樣”。比如，為什麼我之前認為公平的條款，在特定情況下會變得極度不公平？為什麼消費者在簽訂閤同後，往往處於信息不對稱的弱勢地位？書中對於“格式閤同”的解讀尤為深刻，它讓我意識到，很多時候我們並非真正意義上“協商”瞭閤同，而是被動接受瞭一套預設好的規則。這種“被動”感，讓我開始審視自己過去在消費過程中的一些經曆，那些曾經被我忽略的小細節，現在看來都可能暗藏玄機。這本書不是在教我成為一個律師，而是在賦予我一種更深刻的洞察力，讓我不再對那些冰冷的條款感到無力，而是能夠以一種更主動、更審慎的態度去麵對。它讓我明白，瞭解規則，本身就是一種力量。

評分☆☆☆☆☆

《消費者閤同研究》這本書，如同一場精心策劃的“偵探遊戲”，引導我一步步揭開消費者閤同的神秘麵紗。我一直認為，閤同就是一份嚴謹的文件，一旦簽字就具有法律約束力，但這本書卻讓我看到，它背後潛藏著無數的博弈和智慧。書中對“締約過失”和“履行過程中的責任”的剖析，讓我印象尤為深刻。它不隻是告訴你發生瞭什麼，更深入地探討瞭“為什麼會發生”，以及在這過程中，各個主體的責任邊界在哪裏。比如，當我們購買一項服務，而服務提供方在宣傳時存在誇大其詞，或者在實際交付時存在明顯瑕疵，那麼這種“過失”應該如何界定？消費者又應該如何維護自己的權利？書中的案例分析非常細緻，從細小的文字遊戲到重大的閤同漏洞，都被一一拆解，讓我對閤同的理解不再停留在錶麵。它讓我明白，閤同不僅僅是靜態的文本，而是一個動態的、充滿變數的行為過程。它鼓勵我去思考，在每一個閤同的背後，是否存在著未被揭示的“意圖”，是否存在著可以被利用的“規則漏洞”。這本書讓我從一個旁觀者，變成瞭一個對規則有深刻理解的參與者，它賦予瞭我一種更冷靜、更理性的視角去審視每一次的消費行為。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我意識到，那些我們習以為常的消費者閤同，其實是一個復雜而精妙的體係。我之前總覺得，隻要自己細心一點，閤同條文讀懂瞭，就不會有問題，但《消費者閤同研究》這本書，卻讓我看到瞭更深層次的問題。它對於“閤同的解釋權”和“風險的分配”的探討，讓我耳目一新。書中的例子，往往是那些我們生活中可能遇到，但卻感到束手無策的場景，比如，當商品齣現質量問題，商傢推諉責任，或者模糊不清的保修條款，究竟應該如何理解和執行？書中並沒有直接給齣“解決方案”，而是通過對法律原則的細緻解讀，以及對典型案例的深入剖析，引導讀者自己去找到答案。它讓我理解，很多時候，閤同的條文並非完全中立，而是可能隱藏著某種“傾嚮性”，而這種傾嚮性，往往是基於某種商業邏輯或風險規避的考慮。它促使我去思考，在閤同中，究竟是誰在承擔主要的風險，以及這種風險分配是否公平閤理。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻能被動接受的消費者，而是一個能夠理解規則、洞察風險的“玩傢”。它不是在教我如何成為一個“告狀者”，而是在教我如何成為一個更聰明、更有智慧的“消費者”。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我大開眼界、拍案叫絕的書。我一直以為自己是個精明的消費者，對閤同條款總能細細審閱，但《消費者閤同研究》卻像一麵鏡子，照齣瞭我認知上的盲點。書中最令我印象深刻的是它對“不對稱信息”的分析，以及這種不對稱信息如何被巧妙地利用在消費者閤同中。它不像某些法律書籍那樣晦澀難懂，而是用生動形象的語言，將那些原本枯燥的法律概念變得鮮活起來。比如，書中分析瞭在某些高科技産品或復雜服務閤同中，消費者往往對産品性能、服務細節、潛在風險等信息瞭解有限，而商傢則擁有完全的、甚至是經過精心包裝的信息。這種信息鴻溝，使得消費者在談判中處於天然的劣勢。它讓我開始迴顧自己過去的一些消費經曆，那些看似“難以說清”的問題，原來根源就在於此。書中的一些章節，更是讓我對一些常見的消費陷阱有瞭全新的認識，比如一些看似優惠的捆綁銷售、一些隱藏在細則裏的“霸王條款”，以及一些難以追溯的售後責任。讀這本書，我感覺自己不再是被動接受者，而是一個有瞭“情報”的“戰士”。它不是在教我如何去“告”對方，而是在教我如何去“識彆”，如何去“規避”，如何在源頭上就避免陷入不利境地。