随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理成为了计算机科学与人工智能领域中不可或缺的关键技术之一。作为一名长期致力于人工智能和自然语言处理研究的学者，我见证了这一领域的迅猛变革，从基于规则的方法到现今基于深度学习的革命性技术，尤其是大模型技术的应用，给自然语言处理领域带来了前所未有的机遇和挑战。
书籍介绍：
本教材以自然语言处理中语言模型为主线，主要内容分为三部分，包括语言模型基础、大模型理论和大模型实践。在此之前，首先介绍了自然语言处理的背景知识。然后，在语言模型基础部分介绍了词向量、统计语言模型、神经语言模型和预训练语言模型。接着，在大模型理论部分介绍大模型的架构、训练、使用与评估等。最后，在大模型实践部分介绍了大模型的本地开发和应用开发等。
适读人群：
本教材主要针对高校本科生、研究生以及教学科研人员，作为教学用书。当然，也适用于计算语言学家、语言学家、数据科学家和 NLP 开发人员等专业人士。考虑到不同读者的学科差异，本书在附录部分介绍了概率论、信息论、机器学习与强化学习等 NLP交叉学科的基础知识。阅读本教材最好具备Python 的编程知识。
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