近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Atten-tion机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学习框架的部分实践项目，本书每章均配有重要知识点串讲视频。

本书既可作为人工智能、计算机科学、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也可作为自然语言处理相关领域的研究人员和技术人员的参考资料。

图书在版编目（CIP）数据

深度学习自然语言处理实战/张楠等编著.—北京：机械工业出版社，2020.8

（数字化人才职场赋能系列丛书）

ISBN 978-7-111-66014-9

Ⅰ．①深…　Ⅱ．①张…　Ⅲ．①自然语言处理　Ⅳ．①TP391

中国版本图书馆CIP数据核字（2020）第118295号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号 邮政编码100037）

策划编辑：尚　晨　　责任编辑：尚　晨　陈崇昱

责任校对：张艳霞　　责任印制：

三河市国英印务有限公司印刷

2020年8月第1版·第1次印刷

184mm×260mm·12.5印张·303千字

标准书号：ISBN 978-7-111-66014-9

定价：59.90元

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