前言


本书是关于神经网络、深度学习和自然语言处理的实用指南。全书分为3部分，每部分涵盖了不同的主题。
第1部分(第1～3章)介绍了神经网络和深度学习的基础知识。其中，第1章概述了人工神经网络的起源和发展，并解释了深度学习的概念；第2章和第3章讨论了神经网络的表示方法、数学基础理论和机器学习基础，以及表征学习的概念。
第2部分(第4章和第5章)专注于自然语言处理和转换器网络。其中，第4章回顾了自然语言处理的历史发展、常见任务和未来趋势，并引入了转换器的概念；第5章详细介绍了转换器网络，包括编码器和解码器的结构、注意力机制及训练过程。
第3部分(第6～10章)给出了一些自然语言处理的案例分析。其中，第6章讨论了文本分类任务，包括数据预处理和训练分类器的方法。第7章介绍了实体识别，展示了多语言转换器的应用；第8章和第9章分别探讨了文本生成和文本摘要的方法与技术；第10章介绍了基于评审的问答系统，包括从文本中提取答案的方法。
通过本书，读者可以了解神经网络、深度学习和自然语言处理的基本原理、方法与应用。每个章节都有代码示例和实际案例，帮助读者理解和实践所学的知识。
本书有以下几个特点。
(1) 综合性: 本书内容涵盖了神经网络、深度学习和自然语言处理等多个领域。本书提供了一个全面的视角，将这些领域的关键概念和技术联系在一起，帮助读者建立起一个完整的知识体系。
(2) 渐进式学习: 本书以渐进式的方式，从基础概念开始逐步深入介绍。本书从人工神经网络和深度学习的起源和发展开始，逐步介绍了不同类型的神经网络和深度学习模型，最后深入介绍自然语言处理和转换器网络领域。
(3) 理论与实践结合: 本书不仅提供了理论知识，还通过代码示例和案例分析将理论应用到实际问题中。读者可以通过实际的代码和案例来理解和实践所学的概念与技术。
(4) 强调自然语言处理的应用: 本书在深度学习的框架下，特别强调了自然语言处理的应用，包括文本分类、实体识别、文本生成、文本摘要和问答系统等多种自然语言处理任务，并提供了详细的案例分析，帮助读者在实际场景中应用深度学习技术解决自然语言处理问题。(5) 最新技术和趋势: 本书通过介绍最新的技术和趋势，使读者能够跟上神经网络、深度学习和自然语言处理领域的最新发展。本书讨论了转换器网络和迁移学习等热门话题，并提供了与Hugging Face生态系统相关的内容，使读者能够了解当前前沿的技术和工具。
总之，本书采用渐进式讲解，理论与实践结合，强调自然语言处理，并且关注最新技术和趋势，适合作为高等学校神经网络、深度学习和自然语言处理相关课程的教材，也是相关专业人员很好的参考用书。
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编者
2024年1月