语义表示是自然语言处理的核心任务之一，需要将原始文本数据中的关键信息转化为计算机能够理解的形式，从而实现各种自然语言处理应用。表示学习的目标是从大量数据中自动提取语义特征，并支持机器学习算法用于数据训练和预测。

以深度学习为代表的技术，在处理无结构的大规模文本、音频、图像和视频数据时，能够灵活构建其语义表示，显著提高了语音识别、图像处理及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中表示学习技术的专业著作。书中详细介绍了表示学习技术在自然语言处理领域的最新进展，涵盖了相关的理论、方法及其应用，并对未来的研究方向进行了展望。

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[b]图书简介[/b]

本书系统地介绍了自然语言处理中表示学习技术的相关理论、方法和应用，分为三个主要部分：

第一部分探讨了不同层级语言单元（如单词、短语、句子和文档）的表示学习技术；

第二部分则关注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方法；

第三部分总结了现有开放资源与工具，并讨论了表示学习技术在自然语言处理中面临的关键挑战及未来研究趋势。

本书对于从事自然语言处理和人工智能基础研究的专业人士具有重要参考价值，同时也适合机器学习、信息检索、数据挖掘、社会网络分析、语义网等领域学者及学生阅读。

[b]作者介绍[/b]

本书由三位在自然语言处理领域颇有建树的专家共同撰写：

刘知远，清华大学计算机科学与技术系副教授，博士生导师。他的主要研究方向包括表示学习、知识图谱和社会计算。自2011年获得博士学位以来，他已经在ACL、IJCAI、AAAI等知名国际期刊和会议上发表了80多篇论文，被引用次数超过9200次。他曾入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单（MIT TR-35 China），荣获智源青年科学家称号，并入选中国科协青年人才托举工程。

林衍凯，微信模式识别中心研究员。他拥有清华大学计算机科学与技术博士学位，研究领域涵盖表示学习、信息抽取和自动问答。他在IJCAI、AAAI、EMNLP、ACL等顶级国际会议上发表了多篇论文，Google Scholar上的引用数超过2000次。他曾获清华大学学术新秀奖和百度学者荣誉。

孙茂松，清华大学计算机科学与技术系教授兼博士生导师，现担任清华大学人工智能研究院常务副院长、清华大学计算机学位评定分委员会主席、教育部在线教育研究中心副主任等职务。他的研究兴趣包括自然语言理解、中文信息处理、Web智能、社会计算和计算教育学。作为国家973计划项目首席科学家和国家社会科学基金重大项目首席专家，他在国际期刊、会议和国内核心期刊上发表了130多篇文章，被引用次数超过12000次。

[b]全书目录[/b]

（此处省略具体目录内容）

参考链接：

http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/news/%E4%B8%93%E8%91%97representation-learning-for-natural-language-processing%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E5%87%BA%E7%89%88/