本书共8章,主要介绍自然语言处理任务中的深度学,包含深度学基础、深度学件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT,还给出了自然语言处理技术的应用和开发实例,并收录了基于PyTorch深度学的部分实践项目。