前言
自从 ChatGPT 横空出世以来，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究领域就出现了一种消极的声音，认为大模型技术导致 NLP “死了”。
有人认为 NLP 的市场肯定有，但 NLP 的研究会遇到麻烦，因为大模型的训练建立在海量数据与超高算力之上，普通研究者难以获取这样的资源，只能做些应用研究；也有人认为大模型为 NLP 打开了一片新天地，NLP 的研究整体上会再上一个新台阶。
本书由机器学习和NLP领域的领导者撰写，《掌握NLP：从基础到大语言模型》深入介绍了相关技术。
从机器学习的数学基础开始，您将逐渐掌握高级NLP应用，如大型语言模型（LLMs）和AI应用。您将掌握线性代数、优化、概率论和统计学，这些是理解和实现机器学习和NLP算法的基础。您还将探索一般的机器学习技术，并了解它们与NLP的关系。接下来，您将学习如何预处理文本数据，探索清理和准备文本以供分析的方法，并了解如何进行文本分类。您将获得所有这些内容以及更多内容，还有完整的Python代码示例。
在本书的最后，将讨论LLMs的理论、设计和应用的高级主题，以及NLP的未来趋势，这些都将包含专家意见。您还将通过解决样本现实世界中的NLP商业问题和解决方案来加强您的实践技能。
这本书适合谁：
本书适用于深度学习、机器学习研究人员、NLP实践者、ML/NLP教育工作者和STEM学生。在项目中使用文本数据的专业人员也会在这本书中发现大量有用的信息。对机器学习有基础了解和对Python有基本工作知识的初学者将能从中获得最大的收获。
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