本書分為三部分。第一部分聚焦于自然語言處理的高層次概述, 包括自然語言處理的歷史、該領(lǐng)域流行的應(yīng)用程序, 以及如何使用預(yù)訓(xùn)練模型來執(zhí)行遷移學(xué)習(xí)和快速解決現(xiàn)實世界中的問題。第二部分將深入研究自然語言處理的底層細節(jié), 包括預(yù)處理文本、分詞和向量嵌入。然后探討自然語言處理中有效的建模方法, 如Transformer、注意力機制、vanilla循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元。第三部分將討論應(yīng)用自然語言處理很重要的方面--如何產(chǎn)品化已開發(fā)的模型, 以便這些模型為組織提供看得見、摸得著的價值。我們將討論當(dāng)今可用工具的前景, 并分享對它們的看法。