语义表示是自然语言处理的核心任务之一，我们需要将原始文本中的关键信息转化为计算机能够理解的语义形式，从而实现各种自然语言处理的应用。表示学习的目标是从大量数据中自动提取语义特征，并将其应用于机器学习过程中的数据训练和预测。尤其是深度学习技术，在处理大规模的非结构化数据（如文本、音频、图像和视频）时，能够灵活地构建语义表示，显著提高了语音识别、图像处理和自然语言处理的效果，推动了人工智能领域的新一轮发展。

本书是首部全面介绍自然语言处理表示学习技术的专业书籍。书中详细阐述了表示学习技术在自然语言处理领域的最新进展，涵盖了相关理论、方法和应用，并展望了未来的研究方向。

本书分为三个主要部分：第一部分探讨了不同粒度的语言单元（如单词、短语、句子和文档）的表示学习方法；第二部分介绍了与自然语言紧密相关的世界知识、语言知识、复杂网络以及跨模态数据的表示学习技术；第三部分则总结了相关开放资源和工具，并讨论了自然语言处理领域表示学习技术面临的挑战和未来的发展趋势。本书不仅对自然语言处理和人工智能的基础研究具有重要参考价值，还适合专业人员了解自然语言处理和表示学习的前沿动态，同时也适用于机器学习、信息检索、数据挖掘、社会网络分析、语义网等领域的学者和学生作为参考书籍。

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