从事自然言语处理，有哪些必读的书？

学自然言语处理，必须引荐这本《自然言语处理实战》。

全方位阐述 NLP 最佳实际，并应用 Python 深化讲解最先进的 NLP 算法，从构建一个可以根据文档的含义找到文档的搜索引擎，到训练聊天机器人经过深度学习来回答成绩和参与对话，本书偏实战且有残缺案例，可以作为古代NLP从业者的第一本入门书。

这本书在2020年10月一上市，便备受引荐，豆瓣回复——

目前CSDN、博客园、知乎等平台都有大佬在引荐，经过同窗们一波验证，基本评价如下：

【实际与实战结合，有详细的代码可以参考，对于了解算法过程有协助；易了解，易上手】

本书亮点

1.片面覆盖基础实际与实践运用

实际讲解粗浅易懂，方便疾速入门；实际案例均来自实践的运用场景，用实践操作加深对实际的了解。

这本书从运用计算机处理不同言语纤细差别，以及运用NLP技术构建理想世界运用展开，来告诉读者计算机是如何阅读和解释言语的，紧接着，了解如何训练基于Python的NLP机器来辨认形式并从文本中提取信息。

本书从内容结构来看，次要分为3部分

第一部分是NLP基础入门，包括自然言语本身的特点、处理过程中的分词、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、序列到序列建模和留意力机制等基本的深度学习模型和方法；

第三部分是实战部分，既包括信息提取、问答系统、人机对话等系统构建中的模型应战，也包括它们遇到的功能应战，还引见了应对这些应战的一些实践做法。

虽然本书给出的是一些经典的基本模型，但是对它们的深入了解非常有助于疾速掌握一些新模型（如Transformer和BERT）。

本书合适不同层次的读者阅读——

假如你是 Python 和自然言语处理的新手，那么应该首先阅读第一部分，然后阅读第三部分中感兴味或工作中遇到的实践有应战性的章节。

假如想疾速了解深度学习支持的NLP功能，还需求按照顺序阅读第二部分，这部分内容可以帮大家建立对神经网络的初步了解，并逐渐提高神经网络的复杂性和才能。

2.读者可以运用现有的 Python 包来捕获文本的含义并相应地做出呼应

这本书基本上涵盖了对可扩展的自然言语处理流水线、基于规则的自然言语处理和基于数据的自然言语处理、Keras、TensorFlow、gensim 和 scikit-learn 等工具的运用等等精彩内容，这是学习自然言语处理时，常常遇到的成绩。

而且，作者以例子为引导，引发同窗们在实际中，无看法地去学习。

我们在学习书中的例子时，可以经过例子扩展机器学习的知识，并将其运用到一系列应战中。比如，从构建一个可以根据文档的含义而不只是关键词找到文档的搜索引擎，再到训练一个聊天机器人，经过深度学习来回答成绩和参与对话。

另外，本书扩展了传统的自然言语处理方法，包括神经网络、古代深度学习算法和生成技术，用于处理真实世界的成绩，如提取日期和称号、合成文本和回答无固定格式的成绩。

3.提供源代码

本书一切代码清单中的源代码均可从异步社区（https://www.epubit.com/）和本书的GitHub下载。

其他福利可见下图——

如何阅读这本书？

本书的译者是王斌教师带领的「小米AI实验室NLP团队」，王斌教师是NLP首席迷信家、小米AI实验室主任，曾译有《信息检索导论》《大数据》《机器学习实战》等书。

他给大家提供了有效的阅读方法——“三遍法”。

对于怎样来学这本书，仁者见仁，智者见智，我本人建议就可以采用一个所谓的“三遍法”，这也是我学习很多书的常常的一个做法。

第一遍就是通读，经过通读全书可以了解NLP的基本实际和知识、基本的深度学习模型和NLP范畴大概有哪些基本的运用，这对于了解NLP范畴的广度是非常重要的，阅读的时分我们可以先做一些笔记，这些笔记次要去记录一些疑问的、有疑问的地方，这是第一遍通读。

第二遍当然就是选择感兴味的内容停止细读，由于一本书，这本书还是很厚的，不能够说每个地方都看得非常细，这个时分就根据本人的需求、根据本人的兴味，选择感兴味的模型或者是义务停止细读。我们这本书《自然言语处理实战》最重要的就是边阅读边实际，这些代码都可以下载，经过这些代码来停止实际，实验的结果可以跟书中的结果停止反复地对比，以便可以及时地发现一些成绩，来检验你学习的一个效果，这是第二遍。

第三遍就是对第一遍中的疑问成绩停止对照。我们经过实际，其实曾经加深了对NLP基础技术的看法，这个时分我们再回过头来看一看第一遍外面的相关的一些疑问成绩停止对照，看看你的了解是不是更深化一步。

上述这几个过程其实可以反复地迭代，对了，在本书的学习过程当中，读者也可以同时参考一些其他优秀的NLP的或者是深度学习的一些教程、教材，以便可以更大程度地加深对本书的一些了解，这是我对阅读本书的一些建议。

目前，NLP已成为深度学习的核心运用范畴，而深度学习是NLP研讨和运用中的必要工具。希望本书可以协助更多想从事自然言语处理的同窗更好地学习与进阶。

专业抢沙发的！哈哈

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