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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由近几年来，深度学习已经彻底改变人工智能的诸多领域，涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功，这使其成为人工智能领域最重要的发展基准。本书介绍深度学习领域先进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年7月3、推荐理由自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年7月3、推荐理由本书旨在将新手带入自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和深度学习的领域，为读者打造涵盖这两个领域关键主题的试验台。如今，这两个主题领域都呈指数增长状态。在介绍深度学习和NLP 并着重于实现的同时，这本书定位于重要的中间立场。写这本书时，我们在省去哪些材料上做[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年7月3、推荐理由BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。通过本书，读者可以：熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成W[...]

1、NLTK是什么？NLTK 全称"Natural Language Toolkit"，诞生于宾夕法尼亚大学，以研究和教学为目的而生，因此也特别适合入门学习。NLTK虽然主要面向英文，但是它的很多NLP模型或者模块是语言无关的，因此如果某种语言有了初步的Tokenization或者分词，NLTK的很多工具包是可以复用的。NLTK收集了大量公开数据集[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年12月3、推荐理由神经网络是深度学习的核心内容，TensorFlow是现在最为流行的深度学习框架之一。本书使用TensorFlow 2.1作为自然语言处理实现的基本工具，引导深度学习的入门读者，从搭建环境开始，逐步深入到理论、代码、应用实践中去。本书分为10章，内容包括搭建环境、TensorFlow基本和高级API[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年6月3、推荐理由自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题[...]

1、封面介绍2、出版时间2019年3月3、推荐理由聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》系统地阐述了聊天机器人的分类和关键技术，不仅给出了实际案例，还展望了聊天机器人在通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战。同时，针对聊天机器人在从感知智能到认知智能[...]

1、封面介绍2、出版时间2019年10月3、推荐理由适读人群 ：对自然语言处理感兴趣的普通程序员、算法工程师，计算机专业本科生，低年级研究生。 配套代码集成到广受欢迎的自然语言处理工具包 HanLP 中，Java 与 Python 代码双实现，适合培训。你一定能看懂的自然语言处理（NLP）入门教程！这是一本把读者阅读体验放在首位的中文 NLP 图书[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、[...]