自然言語処理で有名なモデルに「BERT」が存在します。
本記事でBERTの説明は省略しますが、物凄くざっくり言うと
「文章を入力すると、分散表現(数値ベクトル)を出力するモデル」です。
そのBERTについて、
「仕組みを理解し（pythonでの）実装方法を学ぶ」際に、
オススメな書籍を紹介します。
１．BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
ストックマーク株式会社(編集)
BERTの勉強を始める方、いわゆる初心者向けの書籍です。
「既存でどんな自然言語処理が存在し、それらと比べてBERTはどんな利点があるのか？」の説明も載っているので、BERTのみならず様々な自然言語処理についても知識が得られる形になっています。
また、（pythonでの）実装方法を、実装例をたくさん載せて、説明しているので、学べることはもちろんのこと、「理解は後でいいからすぐに実装したい」って方にとっても役立つ形になっています。
２．BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理
佐藤 大輔, 和知 德磨, 湯浅 晃, 片岡 紘平(著) / 野村 雄司 (監修)
こちらも上記１と同様に初心者向けの書籍です。
上記１、２の片方のみを読み込む形でも十分基礎は身に着くと思います。
所感として、「数学的に詳細に & がっつり実装」を求める場合は上記１、
そうでなければ本書籍（２）が合うかなと思います。