本书为初学者提供自然语言处理(NLP)及深度学习的基础，重点在于实践操作。通过丰富的端到端代码示例，介绍了传统NLP、神经网络基础、词嵌入等关键概念。书中尽量避免复杂的数学公式，使内容更易于理解。
《PyTorch自然语言处理》旨在为新人提供自然语言处理(NLP)和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择。对于初学者，我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础，并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科，而不是智力科学。我们希望每章中慷慨的端到端代码示例邀请您参与这一经历。当我们开始编写本书时，我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。
关于本书风格的注释。我们在大多数地方都故意避免使用数学;并不是因为深度学习数学特别困难(事实并非如此)，而是因为它在许多情况下分散了本书主要目标的注意力——增强初学者的能力。在许多情况下，无论是在代码还是文本方面，我们都有类似的动机，我们倾向于对简洁性进行阐述。高级读者和有经验的程序员可以找到方法来收紧代码等等，但我们的选择是尽可能明确，以便覆盖我们想要达到的大多数受众。
目录
Chapter 1.基础介绍
Chapter 2.传统NLP快速回顾
Chapter 3.神经网络基础组件
Chapter 4.自然语言处理 Feed-Forward Networks
Chapter 5.Embedding Words and Types
Chapter 6.自然语言处理 Sequence Modeling
Chapter 7.自然语言处理的中间 Sequence Modeling
Chapter 8.用于自然语言处理的高级 Sequence
Chapter 9.经典, 前沿和后续步骤
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