本書采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，較少關(guān)注語言細(xì)節(jié)，在統(tǒng)一的框架下為自然語言處理開發(fā)了基本的數(shù)學(xué)和深度學(xué)習(xí)模型，并根據(jù)其機(jī)器學(xué)習(xí)性質(zhì)系統(tǒng)地組織NLP問題，包括分類、序列標(biāo)記和序列到序列的問題。本書所涵蓋的主題包括：統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，文本分類和結(jié)構(gòu)化預(yù)測模型，生成和判別模型，帶有潛在變量的有監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型。