近年來，基於深度學習方法的自然語言處理（NLP）已逐漸成為主流。
本書共8章，主要介紹自然語言處理任務中的深度學習技術，包含深度學習理論基礎、深度學習的軟件框架、
語言模型與詞向量、序列模型與梯度消失/爆炸、卷積神經網絡在NLP領域的應用、Seq2Seq模型與Attention機制、
大規模預訓練模型、預訓練語言模型BERT，還給出了自然語言處理技術的高級應用和開發實例，
並收錄了基於PyTorch深度學習框架的部分實踐項目。
本書既可作為人工智能、計算機科學、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，
也可作為自然語言處理相關領域的研究人員和技術人員的參考資料。
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