《自然语言处理之 B ERT 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 B ERT 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。