复旦大学NLP实验室《自然语言处理导论》 网络初版发布

《自然语言处理导论》主要面向高年级本科生和研究生作为自然语言处理相关课程教材使用，也适合对自然语言处理感兴趣的读者入门之用。

全书试图系统介绍自然语言处理的基本任务和主要处理算法，让读者认识不同任务的特性和算法设计的主要目标，并且建立起自然语言处理任务和机器学习算法之间的联系——了解如何将自然语言处理任务转化为机器学习问题，选择合适的机器学习算法，根据任务特性设计机器学习算法。

全书内容包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。

基础技术部分介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇处理、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型。核心技术部分为自然语言处理应用任务和相关技术的介绍，包括信息抽取、机器翻译、情感分析、文本摘要、知识图谱等。模型分析部分重点关注基于机器学习的自然语言处理模型的鲁棒性和可解释性问题，是近来人工智能领域的研究重点。

“其作始也简，其将毕也必巨。”---自然语言处理的研究内容广博繁杂，融语言学、计算机科学、数学等学科为一体；从上世纪50年代到今天，其研究范式也经过了多次更迭，更与机器学习研究之间有着非常紧密的联系，这为《自然语言处理导论》的写作带来了很大的困难。

张奇教授、桂韬研究员以及黄萱菁教授在工作繁忙之余花费大量时间对本书的结构进行了精心设计。对于每个自然语言处理任务，本书从任务目标、相关语言学理论知识、不同研究范式对应的不同算法（包括基于规则的方法、基于特征的机器学习方法、基于深度神经网络的算法）、任务评测指标和常见数据集这几个方面展开介绍；并且适时说明各类机器学习算法适用的自然语言处理任务类型，让读者更有效、深刻地理解和掌握书中内容。