内容简介 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。 本书分为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。 本书适合TensorFlow自然语言处理技术的初学者、NLP应用开发人员、NLP研究人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。 前言 2018年，其实是自然语言处理领域收获颇丰的一年，尤其是以Google公司在2018年11月份发布的BERT模型最为世人所瞩目，可以说是最近AI研究领域最为火爆的历史性突破。最近几年，无论从媒体报道还是切身感受，我们都看到人工智能目前的发展势头非常迅猛。如果我们简单回顾一下人工智能发展历程，不难发现其轨迹有三个发展阶段：第一个阶段是计算智能阶段，其典型表现在于计算机和人类相比是能存会算，其超大存储量、超高计算速度方面均可完胜我们人类；第二个阶段是感知智能阶段，具体表现在以语音识别和图像识别技术为代表的迅猛发展，如综艺电视节目中的“机智过人”“最强大脑”就是其很好的呈现形式；第三个阶段是认知智能阶段，这个阶段需要机器能够思考并具有情感。正因为人工智能与我们日常生活的联系越来越紧密，且自然语言处理技术是推动机器实现认知的关键性研究领域，所以我们有必要对自然语言处理应用进行深入探索。本书将利用目前流行的Google技术框架（TensorFlow）来实现自然语言处理方面的应用。 由于我们生活的方方面面被赋予了越来越多的数字化内容，因此相应的数…