引荐一本2018年终发布的，由佐治亚理工学院交互计算学院副教授Jacob Eisenstein编写的深度学习与自然言语处理的教材。这本书由浅入深，在详细、片面引见了自然言语处理相关的基础知识之上，结合了最新的深度学习技术，详细引见了深度学习技术在自然言语处理很多方面的运用。
点击扩展链接获取下载链接，查看更多精彩内容。
次要内容
LEARNING
Linear text classification
Nonlinear Classification
Linguistic Application of Classification
Learning without Supervision
SEQUENCES and TREES
Language Models
Sequence Labeling
Applications of Sequence Labeling
Formal Language Theory
Context-free Parsing
Dependency Parsing
MEANING
Logical Semantics
Predicate-argument semantics
Distributional and Distributed Semantics
Reference Resolution
Discourse
APPLICATION
Information Extraction
Machine Translation
Text Generation
目录
往期内容引荐
李宏毅-深度学习与生成对抗学习基础-2018年（春）课程分享
基于Pre-trained模型加速模型学习的6点建议
（精品干货）ACL 2018最新论文归类（最全最细）分享
深度学习最让你带来的最兴奋的事情是什么？
TensorFlow Dev Summit 2018视频分享
重磅干货-Richard S. Sutton-2018年强化学习教程收费下载
一周精品论文分享-0325
千万不要错过！ICLR-2018精品论文解析
深度学习在自然言语处理中的运用综述
斯坦福大学-2017年-秋-最新深度学习基本实际课程分享
| 
