前言
人工智能自然语言处理领域的发展也经历了很多大事件，有预测蛋白质结构的alpha fold模型、有1750亿参数量的超大无比GPT3屠榜自然语言处理各个任务的榜单，也有实现增量推理与分布式推理的盘古预训练模型。总体来讲，自2018年底谷歌公司发布BERT预训练模型后，自然语言处理领域呈现井喷式发展，但是，无论当前自然语言处理模型如何发展，其仍旧基于深度神经网络，无非是网络的结构、神经元的数目及使用的硬件资源不同罢了。
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环境开发，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入门书，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。
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标签：文本,训练,处理,模型,PDF,自然语言,小结,硬核 From： https://blog.csdn.net/2401_85327249/article/details/144380736