本书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1-3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4-6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型。实战篇（第7-8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛第一名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战。

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