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通过网盘分享的文件：自然语言处理：基于预训练模型的方法 (车万翔 崔一鸣 郭江)

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内容总结

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》系统梳理了自然语言处理（NLP）领域的核心技术，尤其聚焦于以预训练模型为代表的新范式。全书分为三大部分：


  • 基础知识：涵盖 NLP 与深度学习的基础概念，包括文本向量表示（从独热编码到词嵌入）、核心任务（语言模型、基础任务如分词 / 词性标注、应用任务如情感分析 / 机器翻译）、基本问题分类（文本分类、结构预测、序列到序列）及评价指标，并介绍了 NLTK、LTP 等工具集和 PyTorch 框架，为后续学习奠定基础。

  • 预训练词向量：详解静态词向量（如 Word2vec、GloVe）和动态词向量（如 ELMo）的预训练方法，包括基于语言模型和词共现的学习机制，以及如何将预训练词向量应用于下游任务，附带具体代码实现。

  • 预训练模型：深入剖析典型预训练语言模型（如 GPT、BERT）的结构、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测），及其在文本分类、阅读理解、序列标注等任务中的应用；同时探讨模型优化（XLNet、RoBERTa 等）、长文本处理、模型蒸馏与压缩、生成式模型等前沿进展，以及多模态融合（多语言、多媒体、异构知识）的预训练模型。


全书注重理论与实践结合，每个核心模型均提供 PyTorch 代码，帮助读者快速上手实现 NLP 系统。

在深度学习驱动 NLP 变革的浪潮中，预训练模型已成为突破任务瓶颈的核心技术。《自然语言处理：基于预训练模型的方法》以清晰的脉络串联起从基础知识到前沿进展的完整体系，既阐释了词向量、Transformer 等核心技术的原理，又深入解析了 GPT、BERT 等里程碑模型的设计逻辑，更通过实战代码打通 “理论理解 - 工程实现” 的闭环。

本书的独特价值在于：其一，系统性强，从静态词向量到动态词向量，再到多模态预训练模型，完整覆盖预训练技术的发展轨迹；其二，实践性突出，每个关键模型均配有规范的 PyTorch 实现，让读者在动手过程中深化理解；其三，前沿性足，对模型优化、长文本处理、知识蒸馏等最新进展的解读，为研究者提供了清晰的探索方向。

无论你是具备机器学习基础的学生、专注 NLP 的研究者，还是希望落地工业级系统的工程师，这本书都能成为你的 “进阶指南”—— 既能帮你夯实基础，又能带你把握领域前沿，真正实现从 “了解技术” 到 “驾驭技术” 的跨越。

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