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陆陆续续读了一段时间，今天大致读完，最大的收获就是了解了rnn到lstm再到transformer的一个转变过程吧，学习到了其中以前没有关注到的很多细节。书本前面介绍了nlp中的一些经典任务以及基础知识，代码比较详细。后面几章介绍了预训练模型，然后我只看得懂bert，elmo等一些经典预训练模型，后面的最新的基本只知道个原理，具体细节肯定还得看论文，如果没有读论文的话光看这本书讲肯定是不够的，这本书只是提供了一个整体框架。总体来说，本书还不错😄
超级大烂书，没有任何实用的内容，建议不要买
理论，代码，案例比较全面。很不错啊
一份slides就能讲完的非常入门的知识。这种东西就不要浪费纸张了。
对于熟悉的内容，可以与作者的精辟总结产生共鸣；对于不熟悉的内容，就感觉有些粗糙不知所云
BERT预训练语言模型入门之书
还可以的。
不怎么样，自然语言学习怎么没有像样的书，苦恼，看得越多越懵逼
D1图书馆
这本书最大的意义是纪念吧，因为知识很快又会被迭代更新的。书中主要截取从RNN始自MacBERT止（第二、三代训练范式）的NLP代表技术，可GPT-3+系列为代表的pretrain+prompt+predict已渐有胜过pretrain+finetune之势。读者定位也不上不下，对初学者而言，理论细节略敷衍，比如从seq2seq到传统注意力到自注意力再到transformer，唯一给的代码是直接调torch.nn库的Transformer方法，明明多点Numpy手撕会更清楚，公式顺序也乱。另外是国产书通病，从不给参数标维度，其实每一步张量的行列数一给，许多概念非常简单的；实战示例则永远是Toy【英文】数据集，为什么不给个基本信息表搭配样本数据结构呢？我理解这本书主要是个走马观花应急速查册。
适合有深度学习基础后，学习NLP核心概念，不适合用于入门。方法论背后的原因阐述地非常言简意赅，一针见血，让我这种业界人士对学术脉络的认识更加深刻了，确实是高级研究者才能写出来的书。教材导向，包括配套的代码以介绍概念为主，不是基于实操目的，比如没有基于高水平的真实案例、缺乏张亮维度的详细说明等。此外在实际部署中会遇到的诸多问题，本书也不涉及。
还是不错的
从计算机视觉从业者的角度来看，结构清晰，可以快速带领入门。常见的资源，任务都有介绍。后文对常用的预训练模型有条理清晰的论述。这本书是一个类似于综述性质的书，带你入门，然后需要自己看相关模型的论文。如果是学自然语言处理的人可能不需要这本书。
博文视点中为数不多的比较适合入门的书，比CS224要好很多，技术也很新，现在NLP用预训练模型是大趋势。
对初学者比较友好，能学习自然语言的理论知识。对实战还比较欠缺。比如，缺乏对长文本怎样处理、对中文有哪些特殊等。
现在老师都不愿意好好讲啊，写一些综述类的，浅浅讲一讲。学nlp的不要看
对新手很友好，已二刷
真是深入浅出，这是我看过讲的最好的一本nlp的书。厉害之处在于能帮助我深入理解各种模型之间的演化过程和内外联系，需要仔细体会。随书代码质量也蛮高的，好书推荐！
没有PDF
对初学者很友好 公式简单易懂 还搭配了代码 是一本入门的好书
> 自然语言处理：基于预训练模型的方法
11 有用 悟星小和尚、 2021-08-14 22:18:06
陆陆续续读了一段时间，今天大致读完，最大的收获就是了解了rnn到lstm再到transformer的一个转变过程吧，学习到了其中以前没有关注到的很多细节。书本前面介绍了nlp中的一些经典任务以及基础知识，代码比较详细。后面几章介绍了预训练模型，然后我只看得懂bert，elmo等一些经典预训练模型，后面的最新的基本只知道个原理，具体细节肯定还得看论文，如果没有读论文的话光看这本书讲肯定是不够的，这本书只是提供了一个整体框架。总体来说，本书还不错😄
3 有用 过客 2021-08-27 08:39:49
超级大烂书，没有任何实用的内容，建议不要买
2 有用 圣杯何在？ 2022-06-14 10:45:00
理论，代码，案例比较全面。很不错啊
0 有用 儒豪 2022-05-31 04:05:09
一份slides就能讲完的非常入门的知识。这种东西就不要浪费纸张了。
1 有用 忍者阿童木 2022-04-15 17:33:20
对于熟悉的内容，可以与作者的精辟总结产生共鸣；对于不熟悉的内容，就感觉有些粗糙不知所云
0 有用 成子 2022-10-14 11:07:14 陕西
BERT预训练语言模型入门之书
1 有用 LYFY_7 2022-10-24 10:34:37 广东
还可以的。
0 有用 Sai 2023-06-09 22:56:07 新疆
不怎么样，自然语言学习怎么没有像样的书，苦恼，看得越多越懵逼
0 有用 漫游 2023-03-29 08:12:21 广东
D1图书馆
2 有用 亲爱的猥琐猪 2023-03-06 16:50:47 上海
这本书最大的意义是纪念吧，因为知识很快又会被迭代更新的。书中主要截取从RNN始自MacBERT止（第二、三代训练范式）的NLP代表技术，可GPT-3+系列为代表的pretrain+prompt+predict已渐有胜过pretrain+finetune之势。读者定位也不上不下，对初学者而言，理论细节略敷衍，比如从seq2seq到传统注意力到自注意力再到transformer，唯一给的代码是直接调torch.nn库的Transformer方法，明明多点Numpy手撕会更清楚，公式顺序也乱。另外是国产书通病，从不给参数标维度，其实每一步张量的行列数一给，许多概念非常简单的；实战示例则永远是Toy【英文】数据集，为什么不给个基本信息表搭配样本数据结构呢？我理解这本书主要是个走马观花应急速查册。
0 有用 霍尔顿 2023-04-23 17:38:54 北京
适合有深度学习基础后，学习NLP核心概念，不适合用于入门。方法论背后的原因阐述地非常言简意赅，一针见血，让我这种业界人士对学术脉络的认识更加深刻了，确实是高级研究者才能写出来的书。教材导向，包括配套的代码以介绍概念为主，不是基于实操目的，比如没有基于高水平的真实案例、缺乏张亮维度的详细说明等。此外在实际部署中会遇到的诸多问题，本书也不涉及。
0 有用 东边有座山 2021-09-01 01:46:58
还是不错的
4 有用 短毛的拉布拉多 2021-09-14 19:50:02
从计算机视觉从业者的角度来看，结构清晰，可以快速带领入门。常见的资源，任务都有介绍。后文对常用的预训练模型有条理清晰的论述。这本书是一个类似于综述性质的书，带你入门，然后需要自己看相关模型的论文。如果是学自然语言处理的人可能不需要这本书。
3 有用 wyh196646 2021-11-25 22:13:56
博文视点中为数不多的比较适合入门的书，比CS224要好很多，技术也很新，现在NLP用预训练模型是大趋势。
1 有用 wondering 2022-05-12 08:51:22
对初学者比较友好，能学习自然语言的理论知识。对实战还比较欠缺。比如，缺乏对长文本怎样处理、对中文有哪些特殊等。
2 有用 五日下午戳 2021-09-26 16:39:05
现在老师都不愿意好好讲啊，写一些综述类的，浅浅讲一讲。学nlp的不要看
0 有用 Junior_Summer 2023-01-01 09:50:55 浙江
对新手很友好，已二刷
2 有用 CIVIS 2021-09-18 18:23:06
真是深入浅出，这是我看过讲的最好的一本nlp的书。厉害之处在于能帮助我深入理解各种模型之间的演化过程和内外联系，需要仔细体会。随书代码质量也蛮高的，好书推荐！
0 有用 未来可期 2021-07-29 20:00:12
没有PDF
1 有用 自由的野猪🐗 2022-03-27 20:24:15
对初学者很友好 公式简单易懂 还搭配了代码 是一本入门的好书