本书献给我的孙辈Freddie和Matilda。作为不知疲倦的探险家，他们从未停止给我惊喜。他们无尽的好奇心是我灵感的源泉。 前言 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是一种建模语言的方法，使得计算机系统能够处理语言文本，从而支持多种应用程序的开发。 本书是一本关于NLU的实用指南。阅读完本书，开发人员将学会如何将NLU技术应用于各个领域，同时管理人员也将学会如何明确NLU在解决企业实际问题时的应用范围。 本书通过基本概念和实际示例的逐步阐释，首先带你了解什么是NLU以及如何应用NLU技术。然后，本书将探讨当下流行的NLU方法，并提供应用每种方法的最佳实践，包括最新的大语言模型（Large Language Model，LLM）。在此过程中，本书还会介绍最实用的Python NLU库。通过阅读本书，你将不仅掌握NLU的基础知识，还将学会众多实际问题的解决方案，如数据收集、系统评估、系统改进，以及NLU部署与应用。其中最重要的是，本书不仅介绍一系列NLU方法，还会介绍在未来的工作中会用到的互联网上丰富的NLU资源。 本书的目标读者 对于那些对学习NLU感兴趣或对应用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）方法来解决实际问题感兴趣的Python开发人员（包括计算语言学家、语言学家、数据科学家、NLP开发人员、AI会话开发者以及相关领域的学生）来说，阅读本书将获益颇多。对于那些不具备技术背景的项目经理来说，本书的前几章也颇有趣味性。 为了深入地理解本书，读者需要具备一定的Python基础知识，但不需要掌握与NLU相关的专业知识。 本书内容 本书共15章，将带领读者全面而深入地理解NLU，首先介绍NLU的基本概念，然后逐步讲解NLU应用领域和NLU系统开发，最后探讨如何改进已经开发的系统。 …