本书全面介绍了自然言语处理表明学习技能的理论、办法和使用，内容有三大部分：榜首部分介绍了单词、短语、语句和文档等不同粒度言语单元的表明学习技能；第二部分介绍了与自然言语严密相关的世界常识、言语常识、杂乱网络和跨模态数据的表明学习技能；第三部分整理了相关敞开资源与东西，并探讨了面向自然言语处理的表明学习技能面对的重要挑战和未来研讨方向。本书关于自然言语处理和人工智能根底研讨具有必定的参阅含义，既合适专业技能人员了解自然言语处理和表明学习的前沿热门，也合适机器学习、信息检索、数据发掘、社会网络分析、语义Web等其他相关范畴学者和学生作为参阅读物。

　　刘知远，清华大学核算机系副教授、博士生导师。首要研讨方向为表明学习、常识图谱和社会核算。2011年取得清华大学博士学位，已在ACL、IJCAI、AAAI等AI范畴的闻名世界期刊和会议宣布相关论文80余篇，Google Scholar核算引证超越9,200次。当选《麻省理工科技谈论》“35岁以下科学技能创新35人”我国区榜单（MIT TR-35 China）、智源青年科学家、我国科协青年人才托举工程。

　　林衍凯，微信模式识别中心研讨员，博士结业于清华大学核算机系，首要研讨方向包含表明学习、信息抽取与主动问答。现在已在人工智能、自然言语处理等范畴的尖端世界会议IJCAI，AAAI，EMNLP，ACL宣布相关论文多篇，Google Scholar引证数超越2,000。曾获清华大学学术新秀、百度学者等荣誉。

　　孙茂松，长聘教授，博士生导师。现任清华大学人工智能研讨院常务副院长、清华大学核算机学位鉴定分委员会主席、教育部在线教育研讨中心副主任、清华大学大规模在线敞开教育研讨中心主任，曾任清华大学核算机系主任、党委书记。研讨方向为自然言语了解、中文信息处理、Web智能、社会核算和核算教育学等。国家973方案项目首席科学家，国家社会科学基金重点项目首席专家。在世界刊物、世界会议、国内中心刊物上共宣布论文130余篇，Google Scholar引证数超越12,000。

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　　材料 【复旦大学邱锡鹏教师】面向自然言语处理的深度学习根底，199页ppt