《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》循序渐进、深入讲解了使用Python语言实现自然语言处理(NLP)的核心知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等。书中通过具体实例的实现过程，演练了各个知识点的使用方法和流程。全书共9章，分别讲解了人工智能与自然语言处理基础、特征提取、文本分类与情感分析算法、语义分析与理解算法、机器翻译算法、命名实体识别、大模型Transformer、大模型BERT，以及综合实战：基于大模型的情感分析系统。 《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》适用于已经掌握Python语言基础语法，并且希望进一步学习数据分析、大模型、机器学习、深度学习和自然语言处理技术的读者。此外，本书也可作为大专院校相关专业的师生用书，以及培训机构的教材。