最近 ChatGPT 大火，這個風靡全網(wǎng)的 AI 應用的各項能力是從何而來，它是如何演化至今的，未來又將走向何方？ChatGPT是通往通用人工智能的未來嗎？還是像Yann LeCun說的那樣，大模型解決不了自然語言處理的全部問題？

這些問題的解答，涉及到自然語言處理、機器學習以及人工智能等多方面的知識。雖然通過閱讀論文可以了解相關研究工作，但由于自然語言處理涉及的知識廣博繁雜，發(fā)展日新月異，對于基礎知識和研究方向的把握還需要系統(tǒng)學習。因此一部系統(tǒng)全面，且經過有效篩選和沉淀的教材仍然是不可或缺的。

復旦大學自然語言處理實驗室張奇教授、桂韜研究員以及黃萱菁教授從2020年起著手教材的規(guī)劃，結合自己對相關領域的核心問題的理解，和長期教學、研究以及工程實踐經驗，系統(tǒng)梳理了自然語言處理領域發(fā)展至今的關鍵知識，歷時近三年，終于在近期完成了初版。

同時本書也在2022年入選復旦大學七大系列百本精品教材項目和復旦大學研究生規(guī)劃系列教材項目。

條分縷析，梳理 NLP 知識體系

《自然語言處理導論》主要面向高年級本科生和研究生作為自然語言處理相關課程教材使用，也適合對自然語言處理感興趣的讀者入門之用。

全書試圖系統(tǒng)介紹自然語言處理的基本任務和主要處理算法，讓讀者認識不同任務的特性和算法設計的主要目標，并且建立起自然語言處理任務和機器學習算法之間的聯(lián)系——了解如何將自然語言處理任務轉化為機器學習問題，選擇合適的機器學習算法，根據(jù)任務特性設計機器學習算法。

全書內容包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。

基礎技術部分介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯處理、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型。核心技術部分為自然語言處理應用任務和相關技術的介紹，包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、文本摘要、知識圖譜等。模型分析部分重點關注基于機器學習的自然語言處理模型的魯棒性和可解釋性問題，是近來人工智能領域的研究重點。

“其作始也簡，其將畢也必巨?！?--自然語言處理的研究內容廣博繁雜，融語言學、計算機科學、數(shù)學等學科為一體；從上世紀50年代到今天，其研究范式也經過了多次更迭，更與機器學習研究之間有著非常緊密的聯(lián)系，這為《自然語言處理導論》的寫作帶來了很大的困難。

張奇教授、桂韜研究員以及黃萱菁教授在工作繁忙之余花費大量時間對本書的結構進行了精心設計。對于每個自然語言處理任務，本書從任務目標、相關語言學理論知識、不同研究范式對應的不同算法（包括基于規(guī)則的方法、基于特征的機器學習方法、基于深度神經網(wǎng)絡的算法）、任務評測指標和常見數(shù)據(jù)集這幾個方面展開介紹；并且適時說明各類機器學習算法適用的自然語言處理任務類型，讓讀者更有效、深刻地理解和掌握書中內容。

It's Just the Beginning

雖然 ChatGPT 多才多藝，但在使用過程中也顯示出各種各樣的問題。也許像比爾·蓋茨說的，這種技術的出現(xiàn)有著重大的歷史意義，但也僅僅剛剛起步。本書的網(wǎng)絡公開版發(fā)布，也僅僅是一個開始。一部好的教科書，也需要作者的長期投入，不斷的推敲和打磨，功不唐捐，玉汝于成。非常歡迎大家對本書提出寶貴建議。

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審核編輯 ：李倩