本书分为3部分: 第一部分介绍NLP基础, 包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换; 第二部分讲述深度学习, 包含神经网络、词向量、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法; 第三部分介绍实战方面的内容, 包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。