2022年10月30日，ChatGPT?的橫空出世，引起了全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨?(Bill Gates)?認(rèn)為?“ChatGTP?與互聯(lián)網(wǎng)具有同等重要的意義”。作為一個人工智能系統(tǒng)，ChatGPT?能準(zhǔn)確識別用戶意圖，與用戶進行對話并提供有價值的信息和幫助。ChatGPT?在很多行業(yè)領(lǐng)域中具有巨大的應(yīng)用潛力，比如教育、創(chuàng)作、客戶服務(wù)、技術(shù)支持等。自上世紀(jì)50年代以來，人類一直在研究和發(fā)展人工智能，希望計算機能模擬人類智能，提供自動化方案來解決復(fù)雜任務(wù)，并最終實現(xiàn)通用人工智能（artificial general intelligence, AGI），即能學(xué)習(xí)和處理任何任務(wù)的人工智能。ChatGPT?的出現(xiàn)使得實現(xiàn)AGI出現(xiàn)了曙光，成為了一個非常有前途的道路。而這條道路的基石就是基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（natural language processing，NLP）。

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)（deep learning）在自然語言處理上的突破性進展，它已經(jīng)替代傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)，成為自然語言處理的主流方法。各種針對自然語言處理的深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)被不斷提出，特別是大型語言模型（large language model, LLM）和 ChatGPT 的出現(xiàn)，自然語言處理的研究成爆發(fā)式發(fā)展。然而，全面了解基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理很難, 主要原因如下：

1. 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理需要涵蓋多個領(lǐng)域知識，包括自然語言處理，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等，其廣泛的知識領(lǐng)域覆蓋使得學(xué)習(xí)變得困難。

2. 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展。各種新模型和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，使得人們對學(xué)習(xí)的核心方向和技術(shù)感到無所適從。

3. 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理涉及許多復(fù)雜概念和模型，難以簡單明了地解釋清楚。

雖然目前市面上已經(jīng)有不少介紹自然語言處理的圖書，但是仍然缺少一本針對上述學(xué)習(xí)難點，全面介紹基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理而且通俗易懂的入門書籍。因此，我們出版了《深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用：從詞表征到ChatGPT》。

本書重點探討基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理的核心知識和應(yīng)用，而非全面介紹自然語言處理的所有知識點。它旨在幫助讀者全面了解并構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理的核心知識樹，以便快速入門。一旦讀者掌握了該知識樹的核心內(nèi)容（樹干和主要分支），他們可以在學(xué)習(xí)新的知識細(xì)節(jié)（葉子）之前，對是否值得花費時間學(xué)習(xí)進行自我評估。本書將提供一個有針對性的指南，幫助初學(xué)者在深入自然語言處理研究領(lǐng)域之前，建立堅實的基礎(chǔ)。

本書的作者在深度學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域擁有豐富的理論研究經(jīng)驗（自然語言處理期刊和會議（例如，ACL, EMNLP, KDD）評委）和一線實踐經(jīng)驗（大廠資深工程師）。他將這些寶貴經(jīng)驗融入到本書中，以直觀、易懂的方式向讀者呈現(xiàn)。幫助讀者全面和深入理解基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理。一個初學(xué)者在讀完這本書以后，能擁有大廠自然語言處理工程師或大學(xué)自然語言處理研究生所需的相關(guān)知識儲備。

書中采用了清晰的結(jié)構(gòu)，由多個章節(jié)組成，每個章節(jié)都專注于介紹和討論一個關(guān)鍵主題。書中不僅提供了對深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的全面介紹，還深入探討了深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域。無論你是大專院校的學(xué)生，還是從事自然語言處理研究的學(xué)者、工程師，還是對 ChatGPT 等人工智能系統(tǒng)感興趣的讀者，這本書都將成為你不可或缺的參考書之一。通過閱讀本書，你將建立起對深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的理論基礎(chǔ)和實踐技巧的全面認(rèn)識，從而更好地應(yīng)用和推動自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展。

首先，本書基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理基礎(chǔ)知識進行了全面而系統(tǒng)的介紹。讀者將了解到機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的基本原理，包括常用的機器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。此部分旨在幫助讀者建立對深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的基礎(chǔ)理解，并為后續(xù)章節(jié)的學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備。

隨后，本書深入探討了深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的核心框架和技術(shù)，包括詞表征（例如， Word2Vec、ELMo、GPT ，BERT和T5 等）、注意力機制、遷移學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。通過詳細(xì)的解釋和實例，為各種自然語言處理任務(wù)奠定基礎(chǔ)。

接下來，本書重點討論了基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理的實際應(yīng)用。作者詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)在機器翻譯、文本摘要、自動問答、對話系統(tǒng)和情感分析等主要自然語言處理任務(wù)中的應(yīng)用案例。每個應(yīng)用領(lǐng)域都配有詳細(xì)的實踐案例和分析，幫助讀者深入了解深度學(xué)習(xí)在不同任務(wù)中的應(yīng)用方法、優(yōu)化策略和實際效果。

最后，本書介紹了?ChatGPT。本書的前述章節(jié)對了解 ChatGPT 非常有幫助。作者深入介紹了 ChatGPT 背后的核心技術(shù)，如大型語言模型和基于人工反饋的強化學(xué)習(xí)方法等，以及 ChatGPT 訓(xùn)練和建模過程，并對 ChatGPT 的發(fā)展進行了展望。

誰適合閱讀本書

作者簡介

張鐳

目前在 Meta 公司從事機器學(xué)習(xí)算法研發(fā)。美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校計算機科學(xué)博士，主要研究領(lǐng)域為自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和會議上已發(fā)表20 多篇學(xué)術(shù)文章，獲得多項美國專利，合著有 Mining Text Data 等4本關(guān)于文本數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)計算的圖書，并長期受邀擔(dān)任自然語言處理國際期刊評委和國際會議程序委員會委員。

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