本書系統介紹自然語言處理（即自然語言理解）的經典和前沿技術內容，包括學科發(fā)展的簡要背景、
基礎的建模方法和典型的語言處理任務。本書圍繞語言模型展開并貫穿其中，包括 n元語言模型、連續(xù)空
間語言模型（詞嵌入）以及前沿的預訓練語言模型。
現代自然語言處理建立在機器學習的基礎之上。無論針對傳統機器學習還是針對現代深度學習，本書
統一以結構化學習的脈絡展開，統一闡述典型的語言處理任務的普遍性機器學習建模方式，包括詞切分、
序列標注以及樹結構解析。同時，本書以一種統一的觀點梳理機器學習和深度學習方法的要點，服務于自
然語言處理任務的建模方法。最后，本書綜述了經典和前沿的語言處理任務：句法分析、語義分析、閱讀
理解和大語言模型。以閱讀理解為代表的自然語言理解任務賦予傳統的學科自然語言理解新的內涵。
本書適合作為高等學校相關專業(yè)高年級本科生和研究生的自然語言理解相關課程的教材，也可供自然
語言理解研究人員閱讀參考。