本書共分為8章: 第1章緒論, 介紹自然語言處理的發(fā)展歷程、研究內(nèi)容與基本方法, 梳理了從規(guī)則方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法到深度學(xué)習(xí)與大模型時代的技術(shù)演進(jìn); 第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ), 系統(tǒng)講解了自然語言處理所需的數(shù)學(xué)工具, 包括概率論、線性代數(shù)與信息論基礎(chǔ); 第3章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ), 介紹神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、前饋與卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)及注意力機(jī)制; 第4章語言模型, 深入探討統(tǒng)計語言模型、詞向量模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型; 第5章大語言模型基礎(chǔ), 系統(tǒng)分析大模型的宏觀與微觀發(fā)展、典型架構(gòu)、訓(xùn)練流程與優(yōu)化方法, 并介紹提示工程與指令微調(diào)等關(guān)鍵技術(shù)。