本书采用机器学习方法，较少关注语言细节，在统一的框架下为自然语言处理开发了基本的数学和深度学习模型，并根据其机器学习性质系统地组织NLP问题，包括分类、序列标记和序列到序列的问题。本书所涵盖的主题包括：统计机器学习和深度学习模型，文本分类和结构化预测模型，生成和判别模型，带有潜在变量的有监督模型和无监督模型。