《TensorFlow与⾃然语⾔处理应⽤》PDF代码+雅兰《Python⾃
然语⾔处理》PD。。。
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。
正是NLP在我们⽇常⽣活中呈现出越来越多的便利性，才更想对NLP背后的模型原理和具体应⽤进⾏深⼊的探讨，以便我们对NLP有更多的认知。查看了近些年来的相关⽂献，发现单独讲解NLP⽅⾯的理论⽂献国内外都有，单独撰写NLP任务实现的技术⼯具（如TensorFlow）的图书也很多，⽽将⼆者结合起来的图书，⽬前在国内还没有发现，学会如何利⽤深度学习来实现许多有意义的NLP任务。具体的代码实现（含实现过程），使⽤的技术框架为TensorFlow（1.8版本），编程语⾔为Python（3.6版本）。
《TensorFlow与⾃然语⾔处理应⽤》PDF+源代码+李孟全
《TensorFlow与⾃然语⾔处理应⽤》PDF，414页，有⽬录，⽂字可复制；配套源代码。作者: 李孟全
《TensorFlow与⾃然语⾔处理应⽤》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。
深度学习的优点是可以将所有⽂本跨度（包括⽂档、问题和潜在答案）转换为向量嵌⼊，然⽽基于深度学习的QA模型存在许多挑战。例如，现有的神经⽹络（RNN和CNN）仍然不能精确地捕获给定问题的语义含义，特别是对于⽂档，主题或逻辑结构不能通过神经⽹络容易地建模，并且在知识库中嵌⼊项⽬仍然没有有效的⽅法，以及QA中的推理过程很难通过向量之间的简单数值运算来建模。这些问题是质量保证任务⾯临的主要挑战，未来应引起更多的关注。
学习Python⾃然语⾔处理旨在回答三个问题：第⼀个，什么是⾃然语⾔处理；第⼆个，为什么⼤多数⼈会使⽤Python来开发⾃然语⾔处理应⽤程序；最后⼀个也很重要的问题，在学习⾃然语⾔处理的时候，有哪些Python相关资源可⽤。
雅兰·萨纳卡《Python⾃然语⾔处理》中英⽂PDF代码
《Python⾃然语⾔处理》中⽂PDF，631页，有⽬录，⽂字可复制；英⽂PDF，468页，有⽬录，⽂字可复制；配套源代码。作者: [印] 雅兰·萨纳卡Jalaj Thanaki，译者: 张⾦超 / 刘舒曼
NLP⼊门书籍第⼀书《Python⾃然语⾔处理》，⽐Nitin那本NLTK来得更加详细/全⾯适合⼊门，基础详细。介绍部分数学知识到NLP流
程，NLP/NLU/NLG等，规则系统应⽤场合/机器学习/深度学习等各优缺点内容翔实附带⼊门代码 04/27 读第⼆遍，雅兰很聪明，毕业到⼯作时间写出这本书，全书脉络清晰/重点把握 * 体系理论:★★★★☆ : 从机器学习到深度学习差异；各个算法差异优缺点分析；从词袋到
word2vec等详细分析；从规则系统到机器学习，可惜没有提及CBR等 * 组织脉络:★★★★☆清晰，把握侧重点，部分关键概念提及(one-hot 编码等等) * 实践指导:★★★★☆：提供了详细的各种代码，第11章提供了详细的备忘录及指导可惜越到后⾯，部分代码⽐较随意。
《基于深度学习的⾃然语⾔处理》中⽂PDF+英⽂PDF+Yoav Goldberg
《基于深度学习的⾃然语⾔处理》作者: Yoav Goldberg 译者: 车万翔 / 郭江 / 张伟男 / 刘铭，重点介绍了神经⽹络模型在⾃然语⾔处理中的应⽤。⾸先介绍有监督的机器学习和前馈神经⽹络的基本知识，如何将机器学习⽅法应⽤在⾃然语⾔处理中，以及词向量表⽰（⽽不是符号表⽰）的应⽤，然后介绍了更多专门的神经⽹络结构，包括⼀维卷积神经⽹络、循环神经⽹络、条件⽣成模型和基于注意⼒的模型。最后也讨论了树形⽹络、结构化预测以及多任务学习的发展展望。
《Python⾃然语⾔处理实战核⼼技术与算法》PDF代码+涂铭
《Python⾃然语⾔处理实战核⼼技术与算法》PDF，303页，有书签⽬录，⽂字可以复制；配套源代码。作者：涂铭 / 刘祥 / 刘树春
中⽂⾃然语⾔处理需要使⽤编程⼯具和框架，可以利⽤python实现需求。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。
推荐学习涂铭等编写的《Python⾃然语⾔处理实战：核⼼技术与算法》，重点探讨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。
《知识图谱⽅法实践与应⽤》PDF+勘误PDF+王昊奋
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识⼯程、⾃然语⾔处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、⾃动推理、图谱表⽰学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。《知识图谱⽅法实践与应
⽤》尝试将学术前沿和实战结合，在掌握实际应⽤能⼒的同时对前沿技术发展有所了解。
《Python⽂本分析》中⽂PDF+英⽂PDF+源代码
《Python⽂本分析》遵循结构化和综合性的⽅法，介绍了⽂本和语⾔语法、结构和语义的基础概念和⾼级概念。从⾃然语⾔和Python的基础开始，进⽽学习先进的分析理念和机器学习概念。
全⾯提供了⾃然语⾔处理（NLP）和⽂本分析的主要概念和技术。包含了丰富的真实案例实现技术，例如构建分类新闻⽂章的⽂本分类系统，使⽤主题建模和⽂本摘要分析app或游戏评论，进⾏热门电影概要的聚类分析和电影评论的情感分析。介绍了基于Python和流⾏NLP开源库和⽂本分析实⽤⼯具，如⾃然语⾔⼯具包nltk、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。
⽂本处理是⽬前互联⽹内容应⽤(如搜索引擎、推荐引擎)的关键技术。本书涵盖了⽂本处理概念和技术的多个⽅⾯，包括⽂本预处理、搜索、字符串匹配、信息抽取、命名实体识别、分类、聚类、标签⽣成、摘要、问答等。《驾驭⽂本：⽂本的发现组织和处理》的特点在于通过实例来理解⽂本处理的这些概念和技术，读者利⽤现有的开源⼯具就可以⾃⼰实现这些实例。
《⾯向机器学习的⾃然语⾔标注》中⽂PDF+英⽂PDF
《⾯向机器学习的⾃然语⾔标注》内容全⾯、详略得当，结合实例讲解，更易理解。数据标注实际上是在定义问题，这才是难点，挺有意思，了解了⼀些标注的⽅法和数据集，开阔眼界，较全⾯的NLP机器标注。
《⾃然语⾔处理理论与实战》PDF代码+唐聃
《⾃然语⾔处理理论与实战》经过科学调研分析，选择以理论结合实例的⽅式将内容呈现出来。其中
涉及开发⼯具、Python语⾔、线性代数、概率论、统计学、语⾔学等⼯程上常⽤的知识介绍，然后介绍⾃然语⾔处理的核⼼理论和案例解析，最后通过⼏个综合性的例⼦完成⾃然语⾔处理的学习和深⼊。
《⾃然语⾔处理实践聊天机器⼈技术原理与应⽤》PDF+王昊奋
《⾃然语⾔处理实践聊天机器⼈技术原理与应⽤》PDF，198页，带书签⽬录，⽂字可以复制。
作者: 王昊奋等
学习⾃然语⾔处理的⽬的是将其应⽤到智能问答或者评论处理等问题中。最近正在做对话系统这块，学习了《⾃然语⾔处理实践聊天机器⼈技术原理与应⽤》，整体感觉不错，很有启发，可以系统地对这块领域做⼀个了解，作为⼀本参考书放着挺好的，算是做⼯作的⼀中习惯了，系统性强了实战就弱了，⼯程化还得靠⾃⼰亲⾃操⼑，按照参考书中的⼤纲逐个击破技术点即可。
《⾃然语⾔处理综论第2版》中⽂PDF+英⽂PDF+Jurafsky+冯志伟源代码电影讲解
《⾃然语⾔处理综论第2版》对于第⼀版做了全⾯的改写，增加了⼤量反映⾃然语⾔处理最新成就的内容，特别是增加了语⾳处理和统计技术⽅⾯的内容。《⾃然语⾔处理综论第2版》覆盖全⾯，强调实⽤，注重评测，语料为本。
随着互联⽹⾏业的⾼速发展，⼈们获取信息的⽅式越来越多，从主动获取信息逐渐变为被动接收信息，信息量也呈爆发式增长。因此，⼈们已经从信息匮乏时代进⼊信息“过载”时代。⼈们对信息获取的有效性和针对性的需求随之出现，推荐系统也应运⽽⽣。推荐系统就是互联⽹时代的⼀种信息检索⼯具，推荐系统的任务就是连接⽤户和信息，创造价值。
推荐系统从20世纪90年代开始出现，逐渐成为⼀门独⽴的学科，并且在学术界和⼯业界应⽤中都取得了诸多成果。《推荐系统算法实践》主要讲解⽬前学术界和⼯业界的⼀些主流、常⽤的推荐⽅法和⼯具。
⾸先从基础开始，介绍数学基础、具体的推荐系统，以及常⽤的推荐算法⼯具，包括⽬前主流的⼯具Sklearn、Spark MLlib、TensorFlow，并且介绍效率提升⼯具Zeppelin Notebook和Jupyter Notebook。
书中涉及理论的部分，表述的感觉可以让没什么数学基础的⼈能够看懂，针对数学薄弱的⼯程师还是有益的。
《推荐系统算法实践》主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法，以及各个算法在主流⼯具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应⽤。《推荐系统算法实践》中本着循序渐进的原则进⾏讲解。⾸先，介绍推荐系统中推荐算法的数学基础，推荐算法的平台、⼯具基础，以及具体的推荐系
统。其次，讲解推荐系统中的召回算法，主要包括基于⾏为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec召回，并且介绍其在Spark、TensorFlow主流⼯具中的实现与应⽤。再次，讲解推荐系统中的排序算法，包括线性模型、树模型和深度学习模型，分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide & Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流⼯具中的实现与应⽤。最后，介绍推荐算法的4个实践案例，帮助进⾏⼯程实践和应⽤，并且介绍如何在Notebook上进⾏代码开发和算法调试，以帮助提升⼯作效率。

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