玩转自然言语处理必读的9本书

导读：根据国内某求职网站数据，2019年截止到目前，坐标魔都的自然言语处理（NLP）相关职位平均月薪约为27510元，较2018年增长66%，其中月薪30K-50K的职位占比高达45.8%。

此外，自然言语处理不断是AI相关的抢手范畴，机器学习、深度学习、算法等职位的阐明中，也常常会要求求职者掌握自然言语处理的相关技能。

想要拿到职位描画中许愿的高薪，首先得搞定offer；想要搞定offer，你就得秀出你的专业技能；想要掌握充足的专业技能，你可以从数据叔引荐的这9本书末尾储备……

01 《Python自然言语处理实战：核心技术与算法》

作者：涂铭 刘祥 刘树春

引荐语：阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深NLP专家撰写，以实战为导向，绕开各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础入门。本书专注于中文的自然言语处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然言语处理的各种核心技术、方法论和经典算法。

02 《Python自然言语处理》

作者：雅兰·萨纳卡

引荐语：本书努力于总体引见自然言语处理范畴中的一些概念、术语、运用义务、算法和技术、系统搭建方法等，非常合适作为对自然言语处理义务感兴味的初学者进入该范畴的入门书籍。
你能学习到：

• 自然言语处理运用开发中的Python编程方法，了解自然言语数据属性和语料分析处理的方法。
  
• 运用Python类库处理自然言语，像NLTK、Polyglot、SpaCy、Standford CoreNLP等。
  
• 特征工程中特征抽取和特征选择的方法。
  
• 深度学习中向量化方法的优势。
  
• 更好地了解规则式系统的架构。
  
• 运用自然言语处理中的有监督和无监督机器学习方法停止训练与调优。
  
• 为自然言语处理和自然言语生成成绩找到合适的深度学习方法。
  

03 《自然言语处理Python进阶》

作者：克里希纳·巴夫萨 等

引荐语：本书包含的实例可以让你学会运用NLTK（处理NLP义务的次要Python平台）完成自然言语处理的各种义务，涵盖了自然言语了解、自然言语处理和句法分析等。你将学会如何了解言语、处理句子及各种歧义现象；你也将学会如何有效地运用NLTK来停止文本分类、分词及词性标注等多个义务；你还将学会如何分析词汇和句子结构，并掌握句法分析、语义分析、语用分析以及深度学习技术的运用。

04 《TensorFlow自然言语处理》

作者：图珊·加内格达拉

引荐语：本书是一本运用深度学习算法和TensorFlow来编写古代自然言语处理运用程序的实际指南，内容触及词嵌入的各种方法、CNN/RNN/LSTM的TensorFlow完成及运用、LSTM在文本生成及图像标题生成的运用、从统计机器翻译到神经网络翻译以及自然言语处理的将来。
经过阅读本书，你将深化看法NLP（自然言语处理），并学习如何在深度学习NLP义务中运用TensorFlow，以及如何执行特定的NLP义务。

05 《面向自然言语处理的深度学习》

作者：帕拉什·戈雅尔 等

引荐语：经过处理dropout、池化和归一化层的难题，探求并开发你本人的深度学习网络；获得关于强化学习以及如何运用上下文特定的行为令人兴奋的引见；在Tensorflow和Keras中运用叠加双向LSTM创建本人的聊天机器人。

06 《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》

作者：萨扬·穆霍帕迪亚

引荐语：本书包含数据分析实例，涵盖了从基础统计学到ETL、深度学习和物联网的广泛范畴，给出了产业分析项目各个技术方面的概念。

07 《基于深度学习的自然言语处理》

作者：约阿夫·戈尔德贝格

引荐语：深度学习技术为处理NLP成绩提供了一种能够的思绪，已成为有效推进自然言语处理技术发展的变革力气。
本书的作者和译者都是国内外NLP范畴非常活跃的青年学者，他们关注的方法和技术代表和预示着目前和将来NLP范畴的趋向。本书系统阐述将深度学习技术运用于自然言语处理的方法和技术，深化浅出地引见了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构，并重点引见了如何运用这些技术处理自然言语。

08 《自然言语处理与深度学习：经过C言语模拟》

作者：小高知宏

引荐语：本书初步探求了将深度学习运用于自然言语处理的方法。概述了自然言语处理的普通概念，经过详细实例阐明了如何提取自然言语文本的特征以及如何思索上下文关系来生成文本。
书中自然言语文本的特征提取是经过卷积神经网络来完成的，而根据上下文关系来生成文本则应用了循环神经网络。这两个网络是深度学习范畴中常用的基础技术。

09 《Java自然言语处理》

作者：理查德·里斯

引荐语：自然言语处理（NLP）是运用程序开发的重要范畴，在处理实践成绩中起着越来越重要的作用。NLP义务支持的自然言语可访问运用程序需求分明增。本书将探求如何运用诸如全文本搜索、专有称号辨认、聚类、标记、信息提取、汇总等方法自主组织文本。书中涵盖了NLP的概念，即便没有统计或自然言语处理背景的人也可以了解它。

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