《自然语言处理之BERT模型》一书先从自然语言处理的概念入手，阐述文本的表示技术等信息处理技术；在介绍了常用的自然语言处理模型之后，聚焦于BERT模型，对BERT 模型的核心场景问题进行分析，对BERT 的原理、架构和实现做了详细的解读。在此基础上分别从初、中、高三个不同层面展示了三个实战案例，给出了具体的代码实现，详实的实战案例使读者能够充分理解BERT 模型，能够利用BERT 模型解决自然语言处理中的实际问题。最后，对自然语言处理和深度学习技术的发展趋势做了展望，对读者进一步深入研究自然语言处理技术提出了有益的建议。本书总共分四大篇章，11个章节。
第1篇 自然语言处理基础（第1~3章）
对自然语言处理技术、掌握该技术需要的预备知识和文本的表示技术做了解释。
第2篇 自然语言处理中的深度学习算法 （第4～5章）
包含第四章和第五章，第四章自然语言处理和深度学习介绍了常用的模型算法 ；第五章重点介绍了BERT 模型。
第3篇 实战案例（第6~8章）
分别从初、中、高三个不同层面展示了三个实战案例。
第4篇 结语和展望 （第9~11章）
包含第九章、第十章和第十一章三章，第九章为结论和未来展望；第十章为参考文献；第十一章为读者意见反馈表。
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