书籍介绍
在人工智能的浪潮中，自然语言处理作为其核心分支，正经历着前所未有的变革。本书通过详细讲解预训练语言模型的理论和实践，为我们揭示了自然语言处理领域的最新进展和应用前景。它不仅涵盖了词嵌入、图结构生成、序列到序列模型等基础技术，还介绍了NLTK、HuggingFace Datasets等常用工具和框架，为读者提供了全面的学习路径。
作者简介
车万翔博士是哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师，社会计算与信息检索研究中心副主任。他在人工智能和自然语言处理领域有深厚造诣，已发表50余篇学术论文，被引用4,600多次，H指数为37。车博士的研究成果丰硕，包括教材和译著，以及负责研发的语言技术平台LTP，该平台已被600余家单位使用，并授权给知名企业。他屡获殊荣，如2018、2019年CoNLL国际评测第1名，2020年黑龙江省青年科技奖等，对学术界和业界都有重要贡献。
推荐理由
《自然语言处理：基于预训练模型的方法》这本书深入浅出地介绍了自然语言处理领域的核心技术，尤其是预训练语言模型，如BERT和GPT，以及它们如何显著提升问答、检索、摘要、阅读理解等任务性能。书中不仅全面分析了预训练语言模型技术的发展方向，还提供了丰富的实践案例和工具介绍，适合人工智能和自然语言处理领域的学习者和研发人员阅读，帮助他们快速掌握关键技术。
适合哪些人读
对自然语言处理、人工智能或相关领域感兴趣的读者
希望掌握预训练语言模型技术的研究生或博士生
自然语言处理领域的研发人员和工程师
以及所有对人工智能应用感兴趣的学习者。
希望掌握预训练语言模型技术的研究生或博士生
自然语言处理领域的研发人员和工程师
以及所有对人工智能应用感兴趣的学习者。
书籍脑图
目录
用户评论
陆陆续续读了一段时间，今天大致读完，最大的收获就是了解了rnn到lstm再到transformer的一个转变过程吧，学习到了其中以前没有关注到的很多细节。书本前面介绍了nlp中的一些经典任务以及基础知识，代码比较详细。后面几章介绍了预训练模型，然后我只看得懂bert，elmo等一些经典预训练模型，后面的最新的基本只知道个原理，具体细节肯定还得看论文，如果没有读论文的话光看这本书讲肯定是不够的，这本书只是提供了一个整体框架。总体来说，本书还不错😄
现在老师都不愿意好好讲啊，写一些综述类的，浅浅讲一讲。学nlp的不要看
适合有一定深度学习基础，想要了解NLP最新前沿研究的同学吧。4 5 6章代码还比较详细点，后面bert开始基本上就是调个抱抱脸的api敷衍过去了。不过提及的预训练模型也挺多的，虽然都是简述思路和原理，就当作抛砖引玉了吧。
对初学者很友好 公式简单易懂 还搭配了代码 是一本入门的好书
没深度，没广度，像是PPT报告
理论，代码，案例比较全面。很不错啊
一份slides就能讲完的非常入门的知识。这种东西就不要浪费纸张了。
对初学者比较友好，能学习自然语言的理论知识。对实战还比较欠缺。比如，缺乏对长文本怎样处理、对中文有哪些特殊等。
对于熟悉的内容，可以与作者的精辟总结产生共鸣；对于不熟悉的内容，就感觉有些粗糙不知所云
书籍解析
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