2022年10月30日，ChatGPT 的横空出世，引起了全球范围内的广泛关注。微软创始人比尔盖茨 (Bill Gates) 认为 “ChatGTP 与互联网具有同等重要的意义”。作为一个人工智能系统，ChatGPT 能准确识别用户意图，与用户进行对话并提供有价值的信息和帮助。ChatGPT 在很多行业领域中具有巨大的应用潜力，比如教育、创作、客户服务、技术支持等。自上世纪50年代以来，人类一直在研究和发展人工智能，希望计算机能模拟人类智能，提供自动化方案来解决复杂任务，并最终实现通用人工智能（artificial general intelligence, AGI），即能学习和处理任何任务的人工智能。ChatGPT 的出现使得实现AGI出现了曙光，成为了一个非常有前途的道路。而这条道路的基石就是基于深度学习的自然语言处理（natural language processing，NLP）。
近年来，随着深度学习（deep learning）在自然语言处理上的突破性进展，它已经替代传统的机器学习，成为自然语言处理的主流方法。各种针对自然语言处理的深度学习模型和技术被不断提出，特别是大型语言模型（large language model, LLM）和 ChatGPT 的出现，自然语言处理的研究成爆发式发展。然而，全面了解基于深度学习的自然语言处理很难, 主要原因如下：
基于深度学习的自然语言处理需要涵盖多个领域知识，包括自然语言处理，机器学习和深度学习等，其广泛的知识领域覆盖使得学习变得困难。
基于深度学习的自然语言处理呈现爆发式发展。各种新模型和技术的不断涌现，使得人们对学习的核心方向和技术感到无所适从。
基于深度学习的自然语言处理涉及许多复杂概念和模型，难以简单明了地解释清楚。
虽然目前市面上已经有不少介绍自然语言处理的图书，但是仍然缺少一本针对上述学习难点，全面介绍基于深度学习的自然语言处理而且通俗易懂的入门书籍。因此，我们出版了《深度学习在自然语言处理中的应用：从词表征到ChatGPT》。
本书重点探讨基于深度学习的自然语言处理的核心知识和应用，而非全面介绍自然语言处理的所有知识点。它旨在帮助读者全面了解并构建基于深度学习的自然语言处理的核心知识树，以便快速入门。一旦读者掌握了该知识树的核心内容（树干和主要分支），他们可以在学习新的知识细节（叶子）之前，对是否值得花费时间学习进行自我评估。本书将提供一个有针对性的指南，帮助初学者在深入自然语言处理研究领域之前，建立坚实的基础。
本书的作者在深度学习和自然语言处理领域拥有丰富的理论研究经验（自然语言处理期刊和会议（例如，ACL, EMNLP, KDD）评委）和一线实践经验（大厂资深工程师）。他将这些宝贵经验融入到本书中，以直观、易懂的方式向读者呈现。帮助读者全面和深入理解基于深度学习的自然语言处理。一个初学者在读完这本书以后，能拥有大厂自然语言处理工程师或大学自然语言处理研究生所需的相关知识储备。
书中采用了清晰的结构，由多个章节组成，每个章节都专注于介绍和讨论一个关键主题。书中不仅提供了对深度学习和自然语言处理的全面介绍，还深入探讨了深度学习在自然语言处理中的关键技术和应用领域。无论你是大专院校的学生，还是从事自然语言处理研究的学者、工程师，还是对 ChatGPT 等人工智能系统感兴趣的读者，这本书都将成为你不可或缺的参考书之一。通过阅读本书，你将建立起对深度学习在自然语言处理中的理论基础和实践技巧的全面认识，从而更好地应用和推动自然语言处理领域的发展。
本书主要讲什么
首先，本书基于深度学习的自然语言处理基础知识进行了全面而系统的介绍。读者将了解到机器学习、深度学习和自然语言处理的基本原理，包括常用的机器学习算法，深度学习基础以及深度学习在自然语言处理中的优势和挑战。此部分旨在帮助读者建立对深度学习和自然语言处理的基础理解，并为后续章节的学习做好准备。
随后，本书深入探讨了深度学习在自然语言处理中的核心框架和技术，包括词表征（例如， Word2Vec、ELMo、GPT ，BERT和T5 等）、注意力机制、迁移学习和强化学习等。通过详细的解释和实例，为各种自然语言处理任务奠定基础。
接下来，本书重点讨论了基于深度学习的自然语言处理的实际应用。作者详细介绍了深度学习在机器翻译、文本摘要、自动问答、对话系统和情感分析等主要自然语言处理任务中的应用案例。每个应用领域都配有详细的实践案例和分析，帮助读者深入了解深度学习在不同任务中的应用方法、优化策略和实际效果。
最后，本书介绍了 ChatGPT。本书的前述章节对了解 ChatGPT 非常有帮助。作者深入介绍了 ChatGPT 背后的核心技术，如大型语言模型和基于人工反馈的强化学习方法等，以及 ChatGPT 训练和建模过程，并对 ChatGPT 的发展进行了展望。
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谁适合阅读本书
作者简介
张镭
目前在 Meta 公司从事机器学习算法研发。美国伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学博士，主要研究领域为自然语言处理、机器学习和数据挖掘。在国内外学术期刊和会议上已发表20 多篇学术文章，获得多项美国专利，合著有 Mining Text Data 等4本关于文本数据挖掘和大数据计算的图书，并长期受邀担任自然语言处理国际期刊评委和国际会议程序委员会委员。
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