前言

近年来，自然语言处理技术备受瞩目，一方面受益于计算机硬件和机器学习等相关技术的快速发展，自然语言处理的技术性能得到了快速提高，让人们真实地看到和切身感受到了该技术所带来的便利； 另一方面，随着计算机网络和移动通讯技术的快速发展和普及应用，人们对自然语言处理技术的需求愈加迫切，对技术性能和服务方式的要求也越来越高，从机器翻译、问答系统和人机对话系统，到自动文摘、情感分析和观点挖掘等，再从舆论监督、社会管理和国家安全，到工商业界的业务需求和普通百姓的日常生活服务，自然语言处理技术都以其不可替代的地位和作用得到了广泛关注和重视。尤其2022年底大规模语言模型腾空出世，彻底刷新了人们对自然语言处理技术的传统认知，甚至颠覆和改变了整个人工智能领域的研究范式和发展方向。自然语言处理学科方向从鲜为人知的“丑小鸭”一跃而成为备受追捧的“白天鹅”，这门课程也在大多数高校的人工智能学院或人工智能专业中理所当然地成为专业必修课。自然语言处理的春天来到了。

在春暖花开的季节里，不同模态数据之间的边界变得越来越模糊，自然语言文本、语音、图像和视频处理几乎进入了同一种范式。与此同时，学术界和工业界研发机构所从事的工作越来越趋于同质化。越来越多的共享数据、技术和平台，为该领域的迅速成长和壮大提供了强有力的支持。这对于技术初学者来说，何尝不是一件幸事！但是，面对蜂拥而出的各类算法和模型，如何为初学者提供一个快速入门的切入点呢？大语言模型席卷全球，其最基本的理论方法和实现技术是什么？通过一种什么样的方式让初学者快速地了解每一种算法和模型是如何实现的，数据应如何处理，参数该如何配置和优化，系统要如何搭建，平台可如何使用？这些基本问题和需求像线虫一样蠕动在我的心里，让我时不时地产生要撰写一部介绍技术实现方法著作的冲动，有时候这种蠕动如芒刺在背让我坐卧不安。当百度飞桨技术团队通过清华大学出版社联系我，有意合作撰写本书时，让我顿时眼前一亮，因为我知道飞桨团队有足够的实力协助我完成这一任务，他们不仅有经验丰富的专业技术人员，而且有成熟可靠的飞桨平台。我自己团队得力干将赵阳博士（副研究员）的加盟更让我信心倍增。于是，我们一拍即合。自那一刻起，我便坚信芒刺将不复存在。

本书默认读者对自然语言处理的基础理论和方法有一定的了解，所以理论部分仅点到为止，而主要笔墨用于介绍技术具体实现方法。在内容分配上，以当前主流的神经网络和深度学习方法为主，适当涉及n元文法模型和条件随机场等统计自然语言处理的经典方法； 既有关键技术，也有应用系统，通过具体案例从不同层面全方位地贯穿整个自然语言处理全域。书中提供的每个代码都已经通过调试，并以Jupyter Notebook形式托管在百度AI Studio星河社区上。读者按照书中的说明就可以直接使用AI Studio星河社区提供的免费GPU算力卡在线编译运行书中的程序代码，为读者实践、练习提供了极大的便利。

作为共同作者的赵阳博士和飞桨技术团队为本书的写作给予了最有力的支持和帮助，如果没有他们的鼎力相助和友好合作，恐怕一切还只会停留在我的空想和冲动之中。在此向他们表示最诚挚的谢意！

本书的撰写工作得到了中国科学院大学教材出版中心的资助。学校教务处的田晨晨老师、人工智能学院的肖俊副院长和屈晓春老师给予了大力帮助和支持。同行专家赵铁军、王厚峰、王小捷、黄民烈和张家俊等对本书的初始结构提出了宝贵的修改建议。中国科学院自动化研究所自然语言处理团队的向露博士对书中的部分内容进行了审阅和补充。清华大学出版社的孙亚楠编辑和王倩编辑给予了最贴心的帮助。一并向他们表示衷心的感谢！

本书从2021年6月开始策划，基本内容确定之后实施代码编写、调试和优化工作，在组织准备过程中对部分内容进行了微调，至2022年初基本完成。2022年底大模型出现之后，根据最新技术发展我们又对书中部分内容重新作了调整。由于时间十分仓促，再加上作者的水平有限，书中难免有不妥之处，甚至可能存在疏漏或错误。作者真诚地欢迎读者给予批评指正，或提出修改建议。谢谢！

宗成庆

2023年12月