本书系统介绍了自然语言处理及深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，深入浅出地讲解自然语言处理领域的相关知识。 全书共 15 章，分为 4 个部分。第 1 部分是自然语言处理基础，首先介绍自然语言处理的相关概念和基本技能，然后介绍词向量技术和实现方法，最后介绍关键词提取技术。第 2 部分是自然语言处理核心技术，分别介绍朴素贝叶斯算法、N-gram 语言模型、PyTorch 深度学习框架、FastText 模型文本分类和基于深度学习的文本分类。第 3 部分是序列标注，介绍序列标注的具体应用，如 HMM 词性标注和 HMM 命名实体识别等常见的自然语言处理应用场景。第 4 部分是预训练模型，它在很大程度上促进了自然语言处理的发展，这部分内容关注预训练模型的具体应用，如 ALBERT 的命名实体识别、Transformer 的文本分类、BERT的文本相似度计算、ERNIE 的情感分析等。 本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。

本书系统介绍了自然语言处理及深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，深入浅出地讲解自然语言处理领域的相关知识。 全书共 15 章，分为 4 个部分。第 1 部分是自然语言处理基础，首先介绍自然语言处理的相关概念和基本技能，然后介绍词向量技术和实现方法，最后介绍关键词提取技术。第 2 部分是自然语言处理核心技术，分别介绍朴素贝叶斯算法、N-gram 语言模型、PyTorch 深度学习框架、FastText 模型文本分类和基于深度学习的文本分类。第 3 部分是序列标注，介绍序列标注的具体应用，如 HMM 词性标注和 HMM 命名实体识别等常见的自然语言处理应用场景。第 4 部分是预训练模型，它在很大程度上促进了自然语言处理的发展，这部分内容关注预训练模型的具体应用，如 ALBERT 的命名实体识别、Transformer 的文本分类、BERT的文本相似度计算、ERNIE 的情感分析等。 本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，它与人机交互有关，最终实现人与计算机之间更好的交流。 本书分为12章，内容包括自然语言处理基础、深度学习基础、TensorFlow、词嵌入（Word Embedding）、卷积神经网络（CNN）与句子分类、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）、利用LSTM实现图像字幕自动生成、情感分析、机器翻译及智能问答系统。 本书适合TensorFlow自然语言处理技术的初学者、NLP应用开发人员、NLP研究人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

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）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。

本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的入门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的参考书。

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迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。

本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。

《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。