1.注重理论结合应用。在深度学习、语义表示和基础算法模块的写作过程中，采用问题引导式方法引出算法和模型，尽量出现较少的数学公式推导，配套代码从头实现主要模型，确保代码的正确性和可复现性； 2.应用部分弱化理论。在实际应用模块，以实践和创新能力培养为主，采用案例为主的写作方式，让读者理解实际应用的代码实现过程，提高动手能力； 3.低资源语言部分注重语言特点与应用结合。不同语言有着各自的特点，本书以藏语为例，加入了低资源语言的信息处理研究实例，用实例说明低资源语言的研究特点。

1.注重理论结合应用。在深度学习、语义表示和基础算法模块的写作过程中，采用问题引导式方法引出算法和模型，尽量出现较少的数学公式推导，配套代码从头实现主要模型，确保代码的正确性和可复现性；lt;brgt;2.应用部分弱化理论。在实际应用模块，以实践和创新能力培养为主，采用案例为主的写作方式，让读者理解实际应用的代码实现过程，提高动手能力；lt;brgt;3.低资源语言部分注重语言特点与应用结合。不同语言有着各自的特点，本书以藏语为例，加入了低资源语言的信息处理研究实例，用实例说明低资源语言的研究特点。本书可作为高校人工智能、计算机科学与技术、智能科学与技术等专业的教材，也适用于人工智能交叉学科研究的相关工作人员参考学习。