将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。 将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。

一本由真正的专家所写的关于语言的书，可读性非常高。平克非常技巧地把一个想知道的语言问题提出来讨论，不但从语言学、心理学的专业知识去着手，他还有深厚的生物学知识。最主要的是，他知道一般人对于语言学上的问题在哪里，以四两拨千斤的轻松方式，拨开云雾见青天，把人们带出牛角尖。不管这本书将来在语言学和心理学上的影响为何，《语言本能》这本书已经在科学普及方面立下了不朽的功劳。平克的这本书，无疑地会使读者开始尊敬对这个令人惊奇的自然现象——语言。

本书对自然语言处理中的各种形式模型进行了系统的梳理，分别讨论了基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动处理的形式模型、语用自动处理的形式模型、隐马尔可夫模型、统计机器翻译的形式模型。
本书说理透彻、语言流畅、实例丰富、深入浅出，适合于从事自然语言处理教学和研究的科研人员、大学师生阅读，也可以作为人工智能、计算语言学等课程的教学参考。

如何实现语言的机器翻译？如何从海量的语言文字中抽取有用信息？如何利用自然语言进行人机对话？自然语言与计算机程序语言是否一致？如何自动合成语音……信息时代对自然语言的处理使语言学与数学紧密结合在一起。
作者从事计算语言学研究几十年，潜心探索出语言符号的七种新特性。本书详细论述了这七种特性与数学的关系，反映了当前国内外语言与数学关系研究方面的最新成果。
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语言符号的随机性与统计数学
语言符号的冗余性与随机过程
语言符号的离散性与集合论
语言符号的递归性与公理化方法
语言符号的层次性与图论
语言符号的非单元性与复杂特征的运算
语言符号的模糊性与模糊数学

语言渗透到人类生活的各个领域，凡是与人类社会生活有关的一切活动，都不可能没有语言。20世纪以来的现代语言学主要包括哪些流派？这些流派的基本理论和方法是什么？这些流派都有些什么样的著作？代表人物又是谁？……本书将深入浅出地给读者介绍这方面的知识。

《自然语言处理简明教程》，本书系统地阐述了自然语言处理的基本方法，描述了每一种方法的技术原理及操作过程。本书可供计算机科学工作者、人工智能领域工作者、语言学及应用语言学师生阅读与参考。