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&＃xff0c;比较复杂&＃xff0c;学习门槛高&＃xff0c;但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明&＃xff0c;即便没有数学基础&＃xff0c;也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理&＃xff0c;以Python及其相关框架为工具&＃xff0c;以实战为导向&＃xff0c;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。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验&＃xff0c;是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时&＃xff0c;本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。全书一共11章&＃xff0c;在逻辑上分为2个部分&＃xff1a;第一部分(第1、2、11章)主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。第二部分(第5-10章)第3-5章讲解了词法分析相关的技术&＃xff0c;包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。第6章讲解了句法分析技术&＃xff0c;该部分目前理论研究较多&＃xff0c;工程实践中使用门槛相对较高&＃xff0c;且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展&＃xff0c;因此本书未做深入探讨。第7章讲解了常用的向量化方法&＃xff0c;这些方法常用于各种NLP任务的输入。第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程&＃xff0c;情感分析在很多行业都有应用。第9章介绍了机器学习的重要概念&＃xff0c;同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法&＃xff0c;还介绍了几个案例。第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法&＃xff0c;这些方法比较复杂&＃xff0c;但是非常实用&＃xff0c;需要读者耐心学习。
涂铭&＃xff1a;阿里巴巴数据架构师&＃xff0c;对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究&＃xff0c;积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据&＃xff0c;是大数据方面的高级咨询顾问。在工业领域参与了设备故障诊断项目&＃xff0c;在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面&＃xff0c;担任导购机器人项目的架构师&＃xff0c;主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解&＃xff0c;以及通过自然语言检索产品库&＃xff0c;在项目中构建了NoSQL&＃43;文本检索等大数据架构&＃xff0c;也同时负责问答对的整理和商品属性的提取&＃xff0c;带领NLP团队构建语义解析层。
刘祥&＃xff1a;百炼智能自然语言处理专家&＃xff0c;主要研究知识图谱、NLG等前沿技术&＃xff0c;参与机器自动写作产品的研发与设计。曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家&＃xff0c;负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作&＃xff0c;在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。酷爱新技术&＃xff0c;活跃于开源社区&＃xff0c;是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。
刘树春&＃xff1a;七牛云高级算法专家&＃xff0c;七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人&＃xff0c;主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间&＃xff0c;参与大量NLP相关项目&＃xff0c;例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等&＃xff1b;同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域&＃xff0c;主要有视觉问答(VQA)&＃xff0c;图像标注(Image Caption)等前沿问题。曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发&＃xff0c;项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室&＃xff0c;在校期间主攻机器学习&＃xff0c;机器视觉&＃xff0c;图像处理&＃xff0c;并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。
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