本书介绍了基于深度学习的机器阅读理解技术, 内容涵盖: 任务定义与分类、发展历程、模型评测和典型应用 ; 多层感知机、表示学习、卷积网络、循环网络、注意力机制等深度学习基础 ; 基于深度学习的机器阅读理解技术的共性框架 ; 指针网络等代表性模型, 以及它们与共性框架的对应关系 ; 本领域的新动向、新趋势, 及尚待解决的开放性问题。最后, 附录中简介了机器学习和文本分析基础, 引入经典机器阅读理解技术, 并汇总了全书涉及的英文简称和互联网上公开可用的模型算法源码。