本书是一本基于PaddlePaddle深度学习框架的实践性NLP教程，内容包括文本表示、文本分类、文本匹配、信息抽取、机器翻译、自动文摘、机器阅读理解、聊天机器人设计与实现等多个领域的知识，以及多种经典算法的实践案例。 本书的编写旨在帮助读者了解和掌握如何使用PaddlePaddle深度学习框架来解决NLP问题，并且让读者通过实践操作加深对NLP基本算法、基础任务的理解，无论是初学者还是有经验的研究者，都能从本书中获得有益的NLP编程经验。

李轩涯，博士，毕业于国防科技大学、北京理工大学。百度校园高校合作部总监，中国计算机学会杰出会员、常务理事，中国计算机实践教育联合会副理事长。现主管百度校企合作、校企联合人才培养、校园粉丝生态圈，帮助百度技术、人才及产品品牌在高校领域的推广与影响力传播。

前言 随着人工智能的快速发展与不断进步，自然语言处理已经成为计算机科学中最具前景和活力的领域之一。在本书中，我们将为大家介绍涵盖了从基本的文本处理，到高级的机器阅读理解、聊天机器人等多个研究领域的多种算法实践。 本书的编写遵循了实践导向原则，旨在让读者通过通用实践，具备NLP建模、解决实际场景问题的能力。本书使用百度开源的PaddlePaddle深度学习框架(飞桨)，这是我国首个开源深度学习框架，有着完备、活跃的用户社区，能够帮助读者更好地理解NLP技术的应用和实现。 第1章介绍文本表示的基础知识，文本表示是自然语言处理中最基本的问题之一，它涉及将文本转换为计算机能够理解的形式，如onehot、TFIDF、词向量及基于预训练的表示等。 第2章讲解文本分类实践，将文本数据划分为不同的预定义类别，如情感分类、新闻分类、垃圾邮件过滤等，其目的是通过训练模型自动对新的文本进行分类。 第3章讲解文本匹配实践，对两个文本进行比较，如问答匹配、语义匹配、文本摘要等，其目的是通过计算相似度得出文本的相关性和相似程度。 第4章讲解信息抽取实践，从结构化和非结构化的文本中自动抽取特定类型的信息，如命名实体识别、关系抽取、事件抽取等，其目的是将非结构化的文本转化为结构化的数据，方便后续的分析和挖掘。 第5章讲解机器翻译实践，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，如英译中、中译英等，其目的是实现不同语言之间的信息交流和文化交流。 第6章讲解自动文摘实践，自动地从一个文本中提取出最重要的信息，并生成一个简洁的摘要，如新闻摘...