《自然语言处理：基于预训练模型的方法》是一本由车万翔、郭江和崔一鸣共同撰写的著作，刘挺主审，电子工业出版社出版，书号ISBN978-7-121-41512-8，定价118.00元，于2021年7月发行。本书提供了针对该领域的深入学习材料，包括详细的章后习题参考答案，旨在帮助读者理解和掌握自然语言处理的基本概念和技术。
第2章主要探讨了两种不同的自然语言处理方法：基于规则和基于机器学习的方法。基于规则的方法优点在于在特定领域具有精确性，易于人工调整，但缺点是规则设定依赖专业人员，且难以跨领域迁移。相比之下，机器学习方法无需手动编写复杂规则，能利用大量数据提取语义信息，具有良好的泛化和鲁棒性，但缺点是需要大量数据支持，并且在词的表示中如何引入词性、词义特征是个挑战。例如，可以通过WordNet提供词性特征，通过上位词信息加入词义信息。
章节内容涉及了奇异值分解（SVD）技术在处理词向量中的应用，它能够捕捉词之间的高阶关系，使得相关的词在低维空间中保持相似性。在计算困惑度时，遇到概率为0的情况，通常会用一个小数值替换以避免数学上的问题。至于分词算法，如逆向最大匹配，以例句"研究生命的起源"为例，虽然给出了结果，但单个例子不足以评价两种算法的优劣，因为算法选择通常需要考虑多个因素和具体应用场景。
2.2.2.2节提到的子词切分算法可以应用于中文，特别是基于BPE（Byte Pair Encoding）的方法，它可以从字级进行词的合并，无需人工设计词典，利用了语料库的共现信息。然而，这种方法的缺点在于处理罕见专有名词时可能不如传统的基于词表的分词方法准确，因为后者可以根据词典信息进行更为精确的识别。
这本书不仅涵盖了自然语言处理的基础理论，还提供了实际问题解决的策略，对于理解预训练模型在NLP中的应用具有重要的参考价值。对于希望深入学习或备考的学生来说，这些习题答案是不可或缺的学习资源。如在学习过程中遇到疑问，可通过联系宋亚东编辑获取进一步的帮助。
