新书导读：《自然语言处理之BERT模型》
—算法、架构和案例实战
《自然语言处理之BERT模型》一书先从自然语言处理的概念入手，阐述文本的表示技术等信息处理技术；在介绍了常用的自然语言处理模型之后，聚焦于BERT模型，对BERT 模型的核心场景问题进行分析，对BERT 的原理、架构和实现做了详细的解读。在此基础上分别从初、中、高三个不同层面展示了三个实战案例，给出了具体的代码实现，详实的实战案例使读者能够充分理解BERT 模型，能够利用BERT 模型解决自然语言处理中的实际问题。最后，对自然语言处理和深度学习技术的发展趋势做了展望，对读者进一步深入研究自然语言处理技术提出了有益的建议。本书总共分四大篇章，11个章节。
第1篇 自然语言处理基础（第1~3章）
对自然语言处理技术、掌握该技术需要的预备知识和文本的表示技术做了解释。
第2篇 自然语言处理中的深度学习算法 （第4～5章）
包含第四章和第五章，第四章自然语言处理和深度学习介绍了常用的模型算法 ；第五章重点介绍了BERT 模型。
第3篇 实战案例（第6~8章）
分别从初、中、高三个不同层面展示了三个实战案例。
第4篇 结语和展望 （第9~11章）
包含第九章、第十章和第十一章三章，第九章为结论和未来展望；第十章为参考文献；第十一章为读者意见反馈表。
对于没有自然语言处理开发基础的读者，建议从第一章按顺序阅读，读完四章之后，对自然语言处理的背景知识便有了充分的了解。在此基础上，阅读第五章，第五章是本书的重点。如果有志从事这一领域的工作或者深入研究，则应掌握六、七、八章的全部内容，有条件的话，最好实际动手实现文中例程。
全书用简单、通俗、易懂的语言对BERT相关的自然语言处理技术进行描绘，从原理、架构、实现等多维度解读BERT 模型，并展示初、中、高三个不同层面的实战案例，通过将理论和实践相结合，使读者能够在对模型充分理解的基础上，运用模型解决实际任务。本书为科普类读物，目标读者为语言类大学的信息科学专业的高年级本科生，可以作为拓展阅读的材料,也可以作为立志从事自然语言处理方向研究的低年级研究生的入门参考书目，本书非学术类读物，建议自然语言处理专业硕士以上研究生阅读。
