本书分为三部分。第一部分聚焦于自然语言处理的高层次概述, 包括自然语言处理的历史、该领域流行的应用程序, 以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节, 包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨自然语言处理中有效的建模方法, 如Transformer、注意力机制、vanilla循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元。第三部分将讨论应用自然语言处理很重要的方面-如何产品化已开发的模型, 以便这些模型为组织提供看得见、摸得着的价值。我们将讨论当今可用工具的前景, 并分享对它们的看法。