本书系统介绍自然语言处理（NLP）的基础知识、核心技术和典型任务场景，同时具有配套的实验方案。教材依据“理论方法—关键技术—实战应用”的自主学习脉络，分为8章。其中：第1～3章概要介绍自然语言处理领域的若干基本概念与理论知识，同时包括了神经网络基础和语言模型与向量表示等进阶内容；第4章重点讲解了不同层次的语言要素分析和处理技术；第5～8章通过具体实例，围绕机器翻译、信息抽取、自动问答、机器阅读等典型任务场景，重点阐述了其各自的实现流程、前沿技术进展等关键内容。
全书通过原理解析、算法说明、代码实现等灵活手段，深入浅出地引导读者领略自然语言处理的独特魅力。本书配套的若干典型任务的程序代码，便于读者结合自身兴趣同步实践，浸入自然语言处理领域的热点问题求解，激发探索及创新精神。本书适合作为高校人工智能、计算机科学与技术、软件工程等相关专业自然语言处理课程教材。
