1. 本书行文逻辑清晰，通俗易懂??深度学习算法包含很多繁杂的公式，为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书重点不是推导理论，而是用通俗浅显的语言把道理阐明，帮助读者建立直觉。用通俗的语言对复杂模型进行解读，为读者在这个领域的进一步深入研究抛砖引玉。
2. 本书每一章节均附有课后习题，以便适时检验读者的学习效果，提高学习效率??为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，专门在每一章后面附了练习题，读者在读完本章节内容之后，做一下课后练习题，以检验学习效果。这些课后习题答案和本书涉及的源代码一起收录于附赠资源中。
3. 行文和结构连贯??采取读者第一视角的模式来组织行文逻辑和实现方案，使得行文和结构更连贯，便于理解。4. 实际案例解析，注重实战演练??以通俗易懂的文字，解释了自然语言处理技术的基本原理，对常见算法架构进行介绍， 对本书的主要内容BERT 模型进行详细的讲解，分别从不同的难度等级展示了两个实战案例， 将理论和实践有机地结合在一起。
5. 编程思想及经验分享，提升你的编程能力??在案例讲解中，融入了编程思想及经验的分享。不只是学习技术，重要的是在思想上能有所提升，希望让你在学习技术的同时，潜移默化中，能够加深对一些编程思想的认识。
■ 为什么要写这本书
2020 年的晚秋，当出版社编辑联络到我，问我有没有兴趣写一本自然语言处理方面的书时，我欣然应允。于是选题接洽，经过深思熟虑之后决定选取 BERT 这个方向。
BERT 的全称是基于变换器的双向编码器表示技术，它是一种基于深度学习的新型自然语言处理模型。BERT 提出了一种新的预训练目标：屏蔽字语言模型（MLM）与从左到右的单向语言模型预训练不同，MLM 目标允许表征融合左右两侧的语义，从而预训练一个深度双向 Transformer。BERT 一经问世，便有了不俗的表现，在机器阅读理解水平测试中，它在各项衡量指标上超越了人类，还在 11 种不同 NLP 测试中创出最佳成绩。BERT 为 NLP 带来了里程碑式的改变，也是 NLP 领域发展过程中一大进展。BERT 从诞生到现在，得到了广泛的应用，它在屏蔽词预测、关键词提取、下一句预测等多种自然语言处理任务中均有不俗的表现，因为 BERT 代表了 NLP 新技术，具有一定的先进性，所以我选定它来作为本书的主题。
写这本书的初衷：用简单、通俗、易懂的语言对 BERT 相关的自然语言处理技术进行描述，从原理、架构、实现等多维度解读BERT 模型，并展示由浅到深不同层面的实战案例， 通过将理论和实践相结合，使读者能够在对模型充分理解的基础上，运用模型解决实际任务。
写这本书的第二个理由是对自己30 年工作做一个适时的总结。我是一名电子信息工程师，
在过去的 30 年工作中，分别在长城计算机软件与系统公司、大唐微电子、北京吾译超群科技有限公司担任研发工程师，曾经参与过智能化翻译教学系统等项目的研发工作，在自然语言处理等方面精耕细作，这次有机会来写 BERT，可以对这一新技术做一个系统的梳理和解读，并呈现给大家，并和大家分享。
如果你下定决心要去干一件事，到底需要几个理由？一个就够了，接下来，撸起袖子加油干！
■ 本书有什么特色
1. 本书行文逻辑清晰，通俗易懂
深度学习算法包含很多繁杂的公式，为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书重点不是推导理论，而是用通俗浅显的语言把道理阐明，帮助读者建立直觉。用通俗的语言对复杂模型进行解读，为读者在这个领域的进一步深入研究抛砖引玉。
2. 本书每一章节均附有课后习题，以便适时检验读者的学习效果，提高学习效率
为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，专门在每一章后面附了练习题，读者在读完本章节内容之后，做一下课后练习题，以检验学习效果。这些课后习题答案和本书涉及的源代码一起收录于附赠资源中。
3. 行文和结构连贯
采取读者第一视角的模式来组织行文逻辑和实现方案，使得行文和结构更连贯，便于理解。
4. 实际案例解析，注重实战演练
以通俗易懂的文字，解释了自然语言处理技术的基本原理，对常见算法架构进行介绍， 对本书的主要内容BERT 模型进行详细的讲解，分别从不同的难度等级展示了两个实战案例， 将理论和实践有机地结合在一起。
5. 编程思想及经验分享，提升你的编程能力
在案例讲解中，融入了编程思想及经验的分享。不只是学习技术，重要的是在思想上能有所提升，希望让你在学习技术的同时，潜移默化中，能够加深对一些编程思想的认识。
■ 本书内容及知识体系
第一篇 自然语言处理基础
本篇由第 1 ～ 3 章内容组成，对自然语言处理技术、掌握该技术需要的预备知识和文本的表示技术进行了解释。
第二篇 自然语言处理中的深度学习算法
本篇包含第 4 ～ 5 章，第 4 章自然语言处理和深度学习介绍了常用的模型 ；第 5 章重点介绍了 BERT 模型。
第三篇 实战案例
本篇包含 6 ～ 7 章，分别从由浅到深的不同层面展示了两个实战案例。第四篇 结语和展望 （第 8 章）
■ 数据资源内容介绍
为了方便读者阅读本书，本书附赠以下资源。具体如下：
? 本书实例的源代码；
? 本书课后习题答案；
? BERT 模型数据集。
■ 适合阅读本书的读者
? 自然语言处理初学者；
? 语言类大学的信息科学专业的学生；
? 立志从事自然语言处理方向研究的学生；
? 计算机相关专业的学生；
? 软件开发项目经理。
■ 阅读本书的建议
? 没有自然语言处理基础的读者，建议从第 1 章按顺序阅读，读完前四章之后，对自然语言处理的背景知识便有了一定了解。在此基础上，阅读后续章节，第 5 章是本书的重点。有一定自然语言处理基础的读者，可以根据实际情况，选择感兴趣的章节进行针对性阅读。本书为不同的读者准备了两个不同层面的实战案例，读者可以根据自己的实际情况和认知程度，有选择地阅读。如果有志从事这一领域的工作或者深入研究，则应掌握第 6 ～ 7 章的全部内容，如果条件允许，最好实际动手实现文中案例。在实际演练过程中如果遇到任何问题，可以按照书上提供的联络方式找作者答疑。
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前 言 III
? 对于书中提到的拓展参考资料，建议高水平读者进行拓展。自然语言处理是一个庞大的知识体系，本书涉猎的课题只是冰山一角，想在这一领域深耕细作的读者，还需大量阅读相关资料。
? 带着疑问去阅读，不仅是指你阅读之前要明确解决的问题（阅读目的），而且在阅读过程中，也要多反问自己：这是最好的实现方案吗？是否有其他更简便的实现方式？……通过不断自我提问，你的思维将会不断被打开，也能从中收获更多。
本书是作者 30 年宝贵工作经验的结晶，通过本书，将自然语言处理这一华丽的水晶宫殿呈现给大家，为大家讲述宫殿中一颗璀璨的明珠BERT 的前世今生，并指导大家如何将 BERT 这颗明珠镶嵌成皇冠、项链，或是一枚别致的胸针（实战示例），为大家在自然语言处理领域进一步深耕细作抛砖引玉。来吧，让我们开始 BERT 之旅吧！
由于作者水平有限，书中难免存在一些错误和疏漏，欢迎读者发现问题进行反馈。
■ 鸣谢
本书的完成首先感谢生命，感谢给予我生命之源的父母。
其次，感谢中国铁道出版社有限公司的编辑，没有这些编辑慧眼识珠，就没有此书对
BERT 这颗明珠做细致梳理的机会，他们在选题和全书架构方面提出了许多建设性的建议， 在写作过程中给予了许多鼓励和支持，此书得以按时交稿，得益于他们的大力支持，在此表示衷心的感谢。
在此书的写作过程中，卢苗苗老师为第4 章提供了参考资料，清华大学电子工程系汪致庸
同学为第 5 章的内容提供了参考资料，在此表示衷心感谢。
最后，感谢热心读者拨冗垂阅，谢谢你们的热心阅读，希望读完此书后有所收获，再一次谢谢大家。
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