1. 本書行文邏輯清晰，通俗易懂??深度學習算法包含很多繁雜的公式，為了便于讀者理解本書內容，提高學習效率，本書重點不是推導理論，而是用通俗淺顯的語言把道理闡明，幫助讀者建立直覺。用通俗的語言對復雜模型進行解讀，為讀者在這個領域的進一步深入研究拋磚引玉。
2. 本書每一章節(jié)均附有課后習題，以便適時檢驗讀者的學習效果，提高學習效率??為了便于讀者理解本書內容，提高學習效率，專門在每一章后面附了練習題，讀者在讀完本章節(jié)內容之后，做一下課后練習題，以檢驗學習效果。這些課后習題答案和本書涉及的源代碼一起收錄于附贈資源中。
3. 行文和結構連貫??采取讀者第一視角的模式來組織行文邏輯和實現(xiàn)方案，使得行文和結構更連貫，便于理解。4. 實際案例解析，注重實戰(zhàn)演練??以通俗易懂的文字，解釋了自然語言處理技術的基本原理，對常見算法架構進行介紹， 對本書的主要內容BERT 模型進行詳細的講解，分別從不同的難度等級展示了兩個實戰(zhàn)案例， 將理論和實踐有機地結合在一起。
5. 編程思想及經(jīng)驗分享，提升你的編程能力??在案例講解中，融入了編程思想及經(jīng)驗的分享。不只是學習技術，重要的是在思想上能有所提升，希望讓你在學習技術的同時，潛移默化中，能夠加深對一些編程思想的認識。
■ 為什么要寫這本書
2020 年的晚秋，當出版社編輯聯(lián)絡到我，問我有沒有興趣寫一本自然語言處理方面的書時，我欣然應允。于是選題接洽，經(jīng)過深思熟慮之后決定選取 BERT 這個方向。
BERT 的全稱是基于變換器的雙向編碼器表示技術，它是一種基于深度學習的新型自然語言處理模型。BERT 提出了一種新的預訓練目標：屏蔽字語言模型（MLM）與從左到右的單向語言模型預訓練不同，MLM 目標允許表征融合左右兩側的語義，從而預訓練一個深度雙向 Transformer。BERT 一經(jīng)問世，便有了不俗的表現(xiàn)，在機器閱讀理解水平測試中，它在各項衡量指標上超越了人類，還在 11 種不同 NLP 測試中創(chuàng)出最佳成績。BERT 為 NLP 帶來了里程碑式的改變，也是 NLP 領域發(fā)展過程中一大進展。BERT 從誕生到現(xiàn)在，得到了廣泛的應用，它在屏蔽詞預測、關鍵詞提取、下一句預測等多種自然語言處理任務中均有不俗的表現(xiàn)，因為 BERT 代表了 NLP 新技術，具有一定的先進性，所以我選定它來作為本書的主題。
寫這本書的初衷：用簡單、通俗、易懂的語言對 BERT 相關的自然語言處理技術進行描述，從原理、架構、實現(xiàn)等多維度解讀BERT 模型，并展示由淺到深不同層面的實戰(zhàn)案例， 通過將理論和實踐相結合，使讀者能夠在對模型充分理解的基礎上，運用模型解決實際任務。
寫這本書的第二個理由是對自己30 年工作做一個適時的總結。我是一名電子信息工程師，
在過去的 30 年工作中，分別在長城計算機軟件與系統(tǒng)公司、大唐微電子、北京吾譯超群科技有限公司擔任研發(fā)工程師，曾經(jīng)參與過智能化翻譯教學系統(tǒng)等項目的研發(fā)工作，在自然語言處理等方面精耕細作，這次有機會來寫 BERT，可以對這一新技術做一個系統(tǒng)的梳理和解讀，并呈現(xiàn)給大家，并和大家分享。
如果你下定決心要去干一件事，到底需要幾個理由？一個就夠了，接下來，擼起袖子加油干！
■ 本書有什么特色
1. 本書行文邏輯清晰，通俗易懂
深度學習算法包含很多繁雜的公式，為了便于讀者理解本書內容，提高學習效率，本書重點不是推導理論，而是用通俗淺顯的語言把道理闡明，幫助讀者建立直覺。用通俗的語言對復雜模型進行解讀，為讀者在這個領域的進一步深入研究拋磚引玉。
2. 本書每一章節(jié)均附有課后習題，以便適時檢驗讀者的學習效果，提高學習效率
為了便于讀者理解本書內容，提高學習效率，專門在每一章后面附了練習題，讀者在讀完本章節(jié)內容之后，做一下課后練習題，以檢驗學習效果。這些課后習題答案和本書涉及的源代碼一起收錄于附贈資源中。
3. 行文和結構連貫
采取讀者第一視角的模式來組織行文邏輯和實現(xiàn)方案，使得行文和結構更連貫，便于理解。
4. 實際案例解析，注重實戰(zhàn)演練
以通俗易懂的文字，解釋了自然語言處理技術的基本原理，對常見算法架構進行介紹， 對本書的主要內容BERT 模型進行詳細的講解，分別從不同的難度等級展示了兩個實戰(zhàn)案例， 將理論和實踐有機地結合在一起。
5. 編程思想及經(jīng)驗分享，提升你的編程能力
在案例講解中，融入了編程思想及經(jīng)驗的分享。不只是學習技術，重要的是在思想上能有所提升，希望讓你在學習技術的同時，潛移默化中，能夠加深對一些編程思想的認識。
■ 本書內容及知識體系
第一篇 自然語言處理基礎
本篇由第 1 ～ 3 章內容組成，對自然語言處理技術、掌握該技術需要的預備知識和文本的表示技術進行了解釋。
第二篇 自然語言處理中的深度學習算法
本篇包含第 4 ～ 5 章，第 4 章自然語言處理和深度學習介紹了常用的模型 ；第 5 章重點介紹了 BERT 模型。
第三篇 實戰(zhàn)案例
本篇包含 6 ～ 7 章，分別從由淺到深的不同層面展示了兩個實戰(zhàn)案例。第四篇 結語和展望 （第 8 章）
■ 數(shù)據(jù)資源內容介紹
為了方便讀者閱讀本書，本書附贈以下資源。具體如下：
? 本書實例的源代碼；
? 本書課后習題答案；
? BERT 模型數(shù)據(jù)集。
■ 適合閱讀本書的讀者
? 自然語言處理初學者；
? 語言類大學的信息科學專業(yè)的學生；
? 立志從事自然語言處理方向研究的學生；
? 計算機相關專業(yè)的學生；
? 軟件開發(fā)項目經(jīng)理。
■ 閱讀本書的建議
? 沒有自然語言處理基礎的讀者，建議從第 1 章按順序閱讀，讀完前四章之后，對自然語言處理的背景知識便有了一定了解。在此基礎上，閱讀后續(xù)章節(jié)，第 5 章是本書的重點。有一定自然語言處理基礎的讀者，可以根據(jù)實際情況，選擇感興趣的章節(jié)進行針對性閱讀。本書為不同的讀者準備了兩個不同層面的實戰(zhàn)案例，讀者可以根據(jù)自己的實際情況和認知程度，有選擇地閱讀。如果有志從事這一領域的工作或者深入研究，則應掌握第 6 ～ 7 章的全部內容，如果條件允許，最好實際動手實現(xiàn)文中案例。在實際演練過程中如果遇到任何問題，可以按照書上提供的聯(lián)絡方式找作者答疑。
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前 言 III
? 對于書中提到的拓展參考資料，建議高水平讀者進行拓展。自然語言處理是一個龐大的知識體系，本書涉獵的課題只是冰山一角，想在這一領域深耕細作的讀者，還需大量閱讀相關資料。
? 帶著疑問去閱讀，不僅是指你閱讀之前要明確解決的問題（閱讀目的），而且在閱讀過程中，也要多反問自己：這是最好的實現(xiàn)方案嗎？是否有其他更簡便的實現(xiàn)方式？……通過不斷自我提問，你的思維將會不斷被打開，也能從中收獲更多。
本書是作者 30 年寶貴工作經(jīng)驗的結晶，通過本書，將自然語言處理這一華麗的水晶宮殿呈現(xiàn)給大家，為大家講述宮殿中一顆璀璨的明珠BERT 的前世今生，并指導大家如何將 BERT 這顆明珠鑲嵌成皇冠、項鏈，或是一枚別致的胸針（實戰(zhàn)示例），為大家在自然語言處理領域進一步深耕細作拋磚引玉。來吧，讓我們開始 BERT 之旅吧！
由于作者水平有限，書中難免存在一些錯誤和疏漏，歡迎讀者發(fā)現(xiàn)問題進行反饋。
■ 鳴謝
本書的完成首先感謝生命，感謝給予我生命之源的父母。
其次，感謝中國鐵道出版社有限公司的編輯，沒有這些編輯慧眼識珠，就沒有此書對
BERT 這顆明珠做細致梳理的機會，他們在選題和全書架構方面提出了許多建設性的建議， 在寫作過程中給予了許多鼓勵和支持，此書得以按時交稿，得益于他們的大力支持，在此表示衷心的感謝。
在此書的寫作過程中，盧苗苗老師為第4 章提供了參考資料，清華大學電子工程系汪致庸
同學為第 5 章的內容提供了參考資料，在此表示衷心感謝。
最后，感謝熱心讀者撥冗垂閱，謝謝你們的熱心閱讀，希望讀完此書后有所收獲，再一次謝謝大家。
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