"资深算法工程师多年从事NLP算法与模型研究的经验总结。
基于任务视觉详解深度学习与大模型在各类NLP任务中的应用。
详解深度学习在9种NLP任务中的应用并给出大模型实现示例。
详细介绍实现NLP任务的多种模型，并详细分析每种模型的创新点。
从基本原理、数学推导和应用场景三个方面介绍NLP的相关算法和模型。
每章都给出基于ChatGPT或BERT等大模型实现NLP相关任务的示例。
结合200余幅原理图进行讲解，让抽象的知识变得更加直观和易懂。
基于9种NLP任务组织内容，每种任务都可以视为一个具体的实战项目，各个任务之间依赖度较低，读者可以基于兴趣选择自己感兴趣的内容进行学习，或者基于当前遇到的问题直接查阅相关的解决方案和思路。
不但介绍NLP任务的传统实现方法，而且重点介绍其深度学习实现方法，并在每章后给出基于ChatGPT或者BERT等大模型实现相关任务的示例，从而帮助读者全面掌握NLP任务的实现方法和应用。
详细介绍实现NLP任务的多种模型，不但对相关模型的理论知识进行详细介绍，而且辅以大量的原理图，帮助读者更加高效、直观地理解。
以深度学习的前后发展逻辑展开讲解，详细分析每种模型的创新点，不仅可以让读者快速掌握深度学习模型的核心逻辑，而且可以收获前人总结的先验知识。
不仅可以让读者对NLP的相关任务有清楚的认识和深入的理解，而且还可以对读者阅读NLP相关论文提供很大的帮助。"