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《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用，讲述了最新的研究成果，以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外，《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例，使理论与实践相辅相成。

内容简介

本书以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和 讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。

本书共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等 基础知识，还 囊括了注意力机制、序列到序列问题等 专题，同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成对抗网络、强化学习、流模型 等前沿内容，以拓宽读者视野。

本书既适合互联网公司算法I程师等群体阅读，又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处理和深 度学习课程的参考教材。

作者简介

阮翀，北京大学计算语言学研究所硕士，在国内外多个会议和期刊上发表过多篇自然语言处理相关论文。曾负责网易有道离线神经网络机器翻译模块和Kikatech印度输入法引擎算法研发工作，并撰写相关专利。在知乎平台上回答深度学习和自然语言处理相关问题，多个回答获得编辑推荐，受到上万粉丝关注。

目录

第1章深度学习与自然语言处理概述

1．1自然语言处理简史

1．1．1自然语言处理能做什么

1．1．2自然语言处理的发展史

1．2深度学习的兴起

1．2．1从机器学习到深度学习

1．2．2深度学习框架

1．2．3TensorFlow2程序样例

第2章词向量的前世今生

2．1文本预处理的流程

2．2前深度学习时代的词向量

2．2．1独热向量

2．2．2分布式表示

2．3深度学习时代的词向量

2．3．1词向量的分类

2．3．2可视化词向量

2．3．3词向量在下游任务中的使用

2．4Word2vec数学原理

……

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前言/序言

　　前 言

　　2018年3月，出版社编辑在知乎上私信我，邀请我撰写一部技术开发方面的书籍。我本

人确实是一个喜欢分享的人，也曾在网上写过不少博客和文章，但还从来没有想到过有一天我会出书。关于我所研究的领域—自然语言处理和机器学习—市面上已经有了无数经典教材，我实在想不到有什么必要再写一本相同题材的书籍。

　　然而，自然语言处理技术的发展一日千里，BERT和GPT等模型相继出世，自然语言处理的范式也从设计专一任务的模型逐渐转变为使用单一的大模型解决各种下游任务。再想到自己以前初学自然语言处理时翻遍Stack Overflow和GitHub才最终找到答案的那些困惑，我终于找到了编写本书的理由：

　　· 这是一本偏重实践细节的书。循环神经网络的输入到底是什么格式？状态和输出的区

　　别是什么？各条样本长度不一时怎么处理？双向循环神经网络里，前向和后向的信息

　　是怎么流通和融合的？这些我在初学时花了很久才搞明白、后来也在网络上给无数人

　　解答过的问题，本书中都会讲到。本书既会讲解使用TensorFlow 2 实现经典模型的技

　　巧和最佳实践，也会谈论TensorFlow 库代码的设计。在读完本书后，相信读者能够

　　得心应手地实现绝大部分自然语言处理领域的深度学习模型。