复旦大学NLP实验室发布《自然语言处理导论》网络初版

随着 ChatGPT 的爆火，人们开始追问：这个风靡全球的 AI 应用的强大能力究竟从何而来？它经历了怎样的演化过程，未来又将走向何方？它是否真的通往通用人工智能？抑或如 Yann LeCun 所言，大模型并不能解决自然语言处理的全部问题？要解答这些疑惑，我们需要系统了解 自然语言处理（NLP）、机器学习 以及 人工智能 的底层逻辑。而一部经过沉淀、体系完整的教材，正是入门与进阶的最佳路径。《自然语言处理导论》正是这样一本应运而生的系统化教程。

1. 为什么需要这样一本教材？

自然语言处理涉及知识广博繁杂，从语言学、计算机科学到数学，学科跨度极大。虽然通过阅读论文可以了解最新研究，但缺乏系统性的知识框架容易让人“只见树木，不见森林”。因此，一部能够梳理核心脉络、筛选关键知识的教材，对于初学者和研究者都至关重要。

2. 教材的诞生背景

复旦大学自然语言处理实验室的 张奇教授、桂韬研究员 以及 黄萱菁教授，从 2020 年起着手规划教材，结合他们对核心问题的长期理解以及教学、研究与工程实践经验，历时近三年，终于在近期完成了 初版。该书已于 2022 年入选 复旦大学七大系列百本精品教材项目 和 复旦大学研究生规划系列教材项目。

3. 读者对象与定位

本书主要面向 高年级本科生 和 研究生 作为自然语言处理相关课程的教材，同时也非常适合对 NLP 感兴趣的读者入门学习。书中内容兼顾理论深度与工程实用性，力求让不同背景的读者都能找到适合自己的切入点。

4. 教材的核心目标

全书旨在系统介绍自然语言处理的基本任务和主要处理算法，帮助读者认识不同任务的特性和算法设计的主要目标，并建立起 NLP 任务 与 机器学习算法 之间的联系——即学会如何将 NLP 任务转化为机器学习问题，选择合适的算法，并根据任务特性定制模型。

5. 内容结构：三大模块

全书内容分为三个部分，条理清晰，层层递进：

• 基础技术部分：涵盖自然语言处理的基础任务和底层技术，包括 词汇处理、句法分析、语义分析、篇章分析 和 语言模型。这是理解后续核心技术的前提。
• 核心技术部分：介绍 NLP 的主要应用任务和关键技术，包括 信息抽取、机器翻译、情感分析、文本摘要、知识图谱 等。这些是当前工业界和学术界最活跃的领域。
• 模型分析部分：重点关注基于机器学习的 NLP 模型的 鲁棒性 和 可解释性 问题，这是近年来人工智能研究的重点方向，也是突破模型“黑箱”的关键。

6. 写作特色与亮点

对于每一个 NLP 任务，本书都从以下五个维度展开，确保读者能够全面且深入地理解：

• 任务目标：明确该任务要解决什么具体问题。
• 相关语言学理论知识：提供必要的语言学背景，帮助读者理解语言本身的规律。
• 不同研究范式的对应算法：涵盖 基于规则的方法、基于特征的机器学习方法、基于深度神经网络的算法，展现技术演进的脉络。
• 任务评测指标：教会读者如何客观衡量模型的性能。
• 常见数据集：列举常用的标准化数据集，方便读者进行实验验证。

此外，书中还会适时说明各类机器学习算法适用的 NLP 任务类型，帮助读者建立“任务-算法”的映射关系，真正做到学以致用。

7. 教材的意义与未来

正如 ChatGPT 虽然能力惊艳，但依然存在诸多不足——比尔·盖茨评价其技术具有重大历史意义，但也仅仅是起步阶段。同样，这本《自然语言处理导论》的网络公开版也只是一个开始。一部优秀的教材需要作者长期投入、不断推敲打磨。正如书中所引：“其作始也简，其将毕也必巨。” 我们非常欢迎广大读者对本书提出宝贵建议，共同推动 NLP 知识体系的完善。

如果你对人工智能、自然语言处理感兴趣，不妨打开链接，和我们一起探索 NLP 的无限可能吧！

常见问题（FAQ）

Q1：这本书适合零基础学习者吗？

本书主要面向高年级本科生和研究生，假设读者具备基本的编程能力和机器学习基础知识。如果完全零基础，建议先学习 Python 编程和机器学习入门课程，再阅读本书会事半功倍。

Q2：需要先修哪些课程？

建议先修 程序设计（Python 或 C++）、概率论与数理统计、线性代数 以及 机器学习基础。如果有 计算语言学 背景则更佳。

Q3：本书与《统计自然语言处理》等其他经典教材有何区别？

本书更注重“任务-算法”的映射关系，强调从任务目标出发，介绍不同范式下的算法，并加入对模型鲁棒性和可解释性的深入分析，紧跟最新研究趋势。同时，书中融入了作者团队多年的工程实践心得，实用性更强。

Q4：如何获取本书的电子版？

目前本书已有网络初版发布，可通过复旦大学自然语言处理实验室官方渠道或相关学术社区获取。具体链接请关注实验室后续公告。

小提示

• 学习时建议先通读“基础技术”部分，再根据兴趣深入“核心技术”的某一章节。
• 每个任务都配有示例代码（部分章节），建议边读边动手实践，加深理解。
• 遇到生疏的语言学概念时，可以结合书中给出的参考文献进一步查阅。
• 可以与其他读者组成学习小组，共同讨论书中案例和课后习题，效果更佳。

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