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。

本书包括以下精彩内容：

●可扩展的自然语言处理流水线

●基于规则的自然语言处理和基于数据的自然语言处理

●Keras、TensorFlow、gensim和scikit-learn等工具的使用

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。

作者简介

霍布森.莱恩（Hobson Lane）拥有20年构建自主系统的经验，这些系统能够代表人类做出重要决策。Hobson在Talentpair训练机器完成简历的阅读和理解，以减少招聘者产生的偏见。在Aira，他帮助构建了第一个聊天机器人，为视障人士描述视觉世界。他是Keras、scikit-learn、PyBrain、PUGNLP和ChatterBot等开源项目的积极贡献者。他目前正在从事完全公益的开放科学研究和教育项目，包括构建一个开放源码的认知助手。他在AIAA、PyCon、PAIS和IEEE上发表了多篇论文和演讲，并获得了机器人和自动化领域的多项专利。

科尔.霍华德（Cole Howard）是一位机器学习工程师、NLP实践者和作家。他一生都在寻找模式，并在人工神经网络的世界里找到了自己真正的家。他开发了大型电子商务推荐引擎和面向超维机器智能系统（深度学习神经网络）的最先进的神经网络，这些系统在Kaggle竞赛中名列前茅。他曾在Open Source Bridge和Hack University大会上发表演讲，介绍卷积神经网络、循环神经网络及其在自然语言处理中的作用。

汉纳斯.马克斯.哈普克（Hannes Max Hapke）是从一位电气工程师转行成为机器学习工程师的。他在高中研究如何在微控制器上计算神经网络时，对神经网络产生了浓厚的兴趣。Hannes喜欢自动化软件开发和机器学习流水线。他与合作者共同开发了面向招聘、能源和医疗应用的深度学习模型和机器学习流水线。Hannes在包括OSCON、Open Source Bridge和Hack University在内的各种会议上发表演讲介绍机器学习。

译者简介

史亮，小米NLP高级软件工程师，本科毕业于武汉大学，后保送中科院计算所硕博连读，获得博士学位。目前主要负责小米MiNLP平台的研发工作。

鲁骁，小米NLP高级软件工程师，本科、硕士毕业于华中科技大学，博士毕业于中科院计算所。目前主要从事大规模文本分类、内容过滤、人机对话等方向的研发工作。

唐可欣，小米NLP软件工程师，本科毕业于西安电子科技大学，硕士毕业于法国巴黎高科电信学院。主要从事语言模型、意图分析、情感分析等方向的研发工作。

王斌，小米AI实验室主任、NLP首席科学家，前中科院博导、研究员，中国科学院大学教授。译有《信息检索导论》《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》《机器学习实战》等书籍。