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BERT模型在2018年一問世便引起了轟動。之后，各種改進版本的預訓練模型（Pre-Training Model，PTM）如過江之鯽，層出不窮，它們在 NLP 各個領域攻城略地，所向披靡，頻頻登榜于多種 NLP 數(shù)據(jù)集競賽榜單，個別模型的能力已超過人類。

BERT模型在刷新傳統(tǒng)NLP指標的同時，也給NLP領域的技術帶來革命性的變革。它使用帶有注意力模型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡所實現(xiàn)的效果，優(yōu)于一大批使用傳統(tǒng)的NLP方法所實現(xiàn)的效果，這使得NLP工作人員不得不向BERT模型的技術體系靠攏。

與此同時，近年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡的崛起也為深度學習領域指明了前進的方向BERT模型結合圖深度學習將是未來NLP的主流趨勢。

本書從零基礎開始，介紹了與BERT模型相關的一系列知識與實現(xiàn)方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡的原理、NLP基礎、PyTorch的使用、BERT模型的原理及實現(xiàn)、BERTology系列模型的原理及實現(xiàn)，以及BERT模型與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的結合。

本書適合于即將從事NLP工作，以及正在從事NLP工作并打算向BERT模型技術體系靠攏的讀者閱讀。

總的來說，本書具有以下特色。

1．知識系統(tǒng)，逐層遞進

本書涵蓋了BERT模型的完整技術體系：

從神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，到NLP的基礎知識，再到BERT模型的原理及應用；

從BERTology系列模型的原理，到BERT模型與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的結合，再到多種場景下BERT模型的應用。

2．內(nèi)容緊跟技術趨勢

本書所介紹的知識與近年來學術領域發(fā)表的論文技術基本同步。為了拓展讀者的學習視野，本書在介紹一些知識的原理和應用的同時，還附有相關的論文索引，方便讀者對感興趣的知識擴展閱讀。

3．圖文結合，化繁為簡。

本書在介紹模型的結構和原理的同時，還穿插了大量的圖片。這些圖片有的可視化了模型中的數(shù)據(jù)流向，有的展示了模型的擬合能力，有的細化了某種技術的內(nèi)部原理，有的直觀化了模型的內(nèi)部結構，從而讓讀者更容易、更快捷地理解和掌握知識。

4．站在入門者的角度講解，內(nèi)容更系統(tǒng)、更易學

考慮到初學者知識儲備的不足，凡是書中涉及的知識點，都從零開始進行系統(tǒng)介紹：從PyTorch框架的安裝、使用；到向量、矩陣、張量的基礎變換；再到神經(jīng)網(wǎng)絡及圖神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)介紹；從NLP基礎，到BERT模型的原理剖析，再到BERT模型的多場景實戰(zhàn)。這樣可以消除讀者學習中的跳躍感。