本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的参考书。<br/>【推荐语】<br/>● 深浅出 在系统阐述理论的同时，深浅出地结合前沿论文、代码实践及合适的应用场景，为读者提供通俗易懂的自然语言处理任务的环境和案例。 ● 衔连贯 采用同一套代码框架贯穿全书，强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 ● 技术前沿 介绍自然语言处理的起源与发展、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝等前沿技术，激发读者学习兴趣，拓读者视野。<br/>【作者】<br/>王志立，自然语言处理工程师，曾在国际与国内的学术会议上发表学术论文多篇，先后在腾讯等多家知名企业从事大数据与人工智能算法工作，运营和分享人工智能相关知识，曾获得多项人工智能比赛奖项。 雷鹏斌，深圳大学硕士，华为AI算法工程师，主要从事chatops、知识图谱的研究与应用工作，对自然语言处理各项任务的研究与应用具有经验丰富。2019—2021年在国内知名竞赛的文本分类、命名实体识别、机器阅读理解、智能问答，以及文本生成任务中摘获大量荣誉。曾参与多项课题研究，在AAAI、中文信息学报等高影响力会议上发表多篇文章。 吴宇凡，腾讯算法应用研究员，长期从事业务安全和金融量化相关算法研究和实践，已发表国际会议论文多篇，申请专利数篇。<br/>
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