大家好，今天给大家推荐一本来自哈工大创作的一本大模型书籍 《自然语言处理新范式：基于预训练模型的方法》！
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为什么推荐这本书？
近些年来，以GPT、BERT为代表的预训练模型在自然语言处理领域掀起了一股浪潮，打开了“预训练+精调”的自然语言处理新范式的大门。
由电子工业出版社出版的《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书，通过基础知识、预训练词向量以及预训练模型三大部分九个章节，详细介绍了预训练模型发展的来龙去脉，并通过示例代码进一步加深了读者对相关技术的理解与实践方式。
内容介绍
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本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。
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本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用；预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用，以及预训练模型的进展。
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除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch 代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。
目录:
第1 章绪论1
第2 章自然语言处理基础11
第3 章基础工具集与常用数据集45
第4 章自然语言处理中的神经网络基础69
第5章静态词向量预训练模型119
第6 章动态词向量预训练模型151
第7 章预训练语言模型173
第8 章预训练语言模型进阶217
第9章多模态融合的预训练模型269
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