自然语言处理导论

自然语言处理是一门融计算机科学、语言学、数学、认知学、逻辑学于一体的研究学科。机器学习、深度学习方法持续地引领着自然语言处理的进步与发展。以ChatGPT为代表的语言模型更是展现出了强大的通用能力，亦离不开自然语言处理技术的发展积累。
《自然语言处理导论》内容源自中山大学开设的“自然语言处理”课程，以及作者的产业实践；主要介绍自然语言处理理论与技术，旨在让更多人了解和学习自然语言处理技术，让人工智能更好地为我们服务。

《自然语言处理导论》主要介绍自然语言处理理论与技术，旨在让更多人了解和学习自然语言处理技术，让人工智能更好地为我们服务。
《自然语言处理导论》共16章，包括自然语言理解基础和具体任务探索两部分，主要讲述了自然语言处理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相关概念、方法、技术和近期研究进展；详细介绍了文本分类、情感计算、知识抽取等基础方法；全面讲述了自动文摘、问答系统、机器翻译、社会计算、内容生成和跨模态计算等具体任务；最后讨论了深度学习前沿问题。
《自然语言处理导论》致力于帮助高等院校计算机相关专业学生牢固掌握自然语言处理的基本理论与技术，掌握如何分析文本信息、解决问题、完成相关研究的方法，以及了解自然语言处理的典型应用场景。

沈颖，中山大学智能工程学院副教授，获法国巴黎第十大学计算机博士学位。主要研究方向为通用人工智能的知识计算与推理，在国防信息和医学应用领域获得一系列有特色的成绩。在IEEE TOC、TKDE、TNNLS、TIP、TAC和ACL、AAAI、IJCAI、SIGIR等人工智能领域的知名国际期刊和会议上发表相关论文100余篇；开源数十项研究工作代码和6个数据集；授权专利16项；授权软件著作权15项。主持国家自然科学基金、国防科技173计划技术领域基金项目、科技发展中心新一代信息技术创新项目、高教司项目等。曾获欧盟优秀硕士奖、法兰西大岛博士奖学金、巴黎大学博士一等荣誉毕业生、中国国家留学基金管理委员会优秀海外留学生奖。多次担任IJCAI、ACL等国际会议程序委员会委员，AAAI和SDM领域主席。