自然语言处理原理与技术实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗刚 著

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 文本分析
• 机器学习
• 深度学习
• Python
• 算法
• 数据挖掘
• 人工智能
• 计算语言学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121286209

版次：1

商品编码：11948360

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：443

字数：618000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书详细介绍自然语言处理的各个领域，既有理论，也有实现过程。对于打算从事自然语言处理研究的计算机、数学或语言学领域的专业人士，本书是难得的入门教材。

1、原理讲解通俗易懂

2、Java实现精彩详实

3、应用案例真实有用

内容简介

本书详细介绍自然语言处理各主要领域的原理以Java 实现，包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。其中详细介绍了中文分词和词性标注的过程及相关算法，如隐马尔可夫模型等。在自然语言处理的应用领域主要介绍了信息抽取、自动文摘、文本分类等领域的基本理论和实现过程，此外还有问答系统、语音识别等目前应用非常广泛的领域。在问答系统的介绍中，本书特地介绍了聊天机器人的实现过程，从句子理解、句法分析、同义词提取等方面揭示聊天机器人的实现原理。

作者简介

罗刚，猎兔搜索创始人，带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔信息提取系统、猎兔智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测。曾编写出版《自己动手写搜索引擎》、《自己动手写网络爬虫》、《使用C#开发搜索引擎》，获得广泛好评。在北京和上海等地均有猎兔培训的学员。张子宪，聊城大学教师、中国矿业大学（北京）博士生，研究方向：自动句法分析、机器翻译。

目录

第1章　应用自然语言处理技术 1
1．1　付出与回报 2
1．1．1　如何开始 2
1．1．2 招聘人员 2
1．1．3 学习 3
1．2 开发环境 3
1．3 技术基础 4
1．3．1 Java 4
1．3．2 规则方法 5
1．3．3 统计方法 5
1．3．4 计算框架 5
1．3．5 文本挖掘 7
1．3．6 语义库 7
1．4 本章小结 9
1．5 专业术语 9
第2章　中文分词原理与实现 11
2．1 接口 12
2．1．1 切分方案 13
2．1．2 词特征 13
2．2 查找词典算法 13
2．2．1 标准Trie树 14
2．2．2 三叉Trie树 18
2．2．3 词典格式 26
2．3 最长匹配中文分词 27
2．3．1 正向最大长度匹配法 28
2．3．2 逆向最大长度匹配法 33
2．3．3 处理未登录串 39
2．3．4 开发分词 43
2．4 概率语言模型的分词方法 45
2．4．1 一元模型 47
2．4．2 整合基于规则的方法 54
2．4．3 表示切分词图 55
2．4．4 形成切分词图 62
2．4．5 数据基础 64
2．4．6 改进一元模型 75
2．4．7 二元词典 79
2．4．8 完全二叉树组 85
2．4．9 三元词典 89
2．4．10 N元模型 90
2．4．11 N元分词 91
2．4．12 生成语言模型 99
2．4．13 评估语言模型 100
2．4．14 概率分词的流程与结构 101
2．4．15 可变长N元分词 102
2．4．16 条件随机场 103
2．5 新词发现 103
2．5．1 成词规则 109
2．6 词性标注 109
2．6．1 数据基础 114
2．6．2 隐马尔可夫模型 115
2．6．3 存储数据 124
2．6．4 统计数据 131
2．6．5 整合切分与词性标注 133
2．6．6 大词表 138
2．6．7 词性序列 138
2．6．8 基于转换的错误学习方法 138
2．6．9 条件随机场 141
2．7 词类模型 142
2．8 未登录词识别 144
2．8．1 未登录人名 144
2．8．2 提取候选人名 145
2．8．3 最长人名切分 153
2．8．4 一元概率人名切分 153
2．8．5 二元概率人名切分 156
2．8．6 未登录地名 159
2．8．7 未登录企业名 160
2．9 平滑算法 160
2．10 机器学习的方法 164
2．10．1 最大熵 165
2．10．2 条件随机场 170
2．11 有限状态机 171
2．12 地名切分 178
2．12．1 识别未登录地名 179
2．12．2 整体流程 185
2．13 企业名切分 187
2．13．1 识别未登录词 188
2．13．2 整体流程 190
2．14 结果评测 190
2．15 本章小结 191
2．16 专业术语 193
第3章　英文分析 194
3．1 分词 194
3．1．1 句子切分 194
3．1．2 识别未登录串 197
3．1．3 切分边界 198
3．2 词性标注 199
3．3 重点词汇 202
3．4 句子时态 203
3．5 本章小结 204
第4章　依存文法分析 205
4．1 句法分析树 205
4．2 依存文法 211
4．2．1 中文依存文法 211
4．2．2 英文依存文法 220
4．2．3 生成依存树 232
4．2．4 遍历 235
4．2．5 机器学习的方法 237
4．3 小结 237
4．4 专业术语 238
第5章　文档排重 239
5．1 相似度计算 239
5．1．1 夹角余弦 239
5．1．2 最长公共子串 242
5．1．3 同义词替换 246
5．1．4 地名相似度 248
5．1．5 企业名相似度 251
5．2 文档排重 251
5．2．1 关键词排重 251
5．2．2 SimHash 254
5．2．3 分布式文档排重 268
5．2．4 使用文本排重 269
5．3 在搜索引擎中使用文本排重 269
5．4 本章小结 270
5．5 专业术语 270
第6章　信息提取 271
6．1 指代消解 271
6．2 中文关键词提取 273
6．2．1 关键词提取的基本方法 273
6．2．2 HITS算法应用于关键词提取 275
6．2．3 从网页中提取关键词 277
6．3 信息提取 278
6．3．1 提取联系方式 280
6．3．2 从互联网提取信息 281
6．3．3 提取地名 282
6．4 拼写纠错 283
6．4．1 模糊匹配问题 285
6．4．2 正确词表 296
6．4．3 英文拼写检查 298
6．4．4 中文拼写检查 300
6．5 输入提示 302
6．6 本章小结 303
6．7 专业术语 303
第7章　自动摘要 304
7．1 自动摘要技术 305
7．1．1 英文文本摘要 307
7．1．2 中文文本摘要 309
7．1．3 基于篇章结构的自动摘要 314
7．1．4 句子压缩 314
7．2 指代消解 314
7．3 Lucene中的动态摘要 314
7．4 本章小结 317
7．5 专业术语 318
第8章　文本分类 319
8．1 地名分类 321
8．2 错误类型分类 321
8．3 特征提取 322
8．4 关键词加权法 326
8．5 朴素贝叶斯 330
8．6 贝叶斯文本分类 336
8．7 支持向量机 336
8．7．1 多级分类 345
8．7．2 规则方法 347
8．7．3 网页分类 350
8．8 最大熵 351
8．9 信息审查 352
8．10 文本聚类 353
8．10．1 K均值聚类方法 353
8．10．2 K均值实现 355
8．10．3 深入理解DBScan算法 359
8．10．4 使用DBScan算法聚类实例 361
8．11 本章小结 363
8．12 专业术语 363
第9章　文本倾向性分析 364
9．1 确定词语的褒贬倾向 367
9．2 实现情感识别 368
9．3 本章小结 372
9．4 专业术语 373
第10章　问答系统 374
10．1 问答系统的结构 375
10．1．1 提取问答对 376
10．1．2 等价问题 376
10．2 问句分析 377
10．2．1 问题类型 377
10．2．2 句型 381
10．2．3 业务类型 381
10．2．4 依存树 381
10．2．5 指代消解 383
10．2．6 二元关系 383
10．2．7 逻辑表示 386
10．2．8 问句模板 386
10．2．9 结构化问句模板 389
10．2．10 检索方式 390
10．2．11 问题重写 395
10．2．12 提取事实 395
10．2．13 验证答案 398
10．2．14 无答案的处理 398
10．3 知识库 398
10．4 聊天机器人 399
10．4．1 交互式问答 401
10．4．2 垂直领域问答系统 402
10．4．3 语料库 405
10．4．4 客户端 405
10．5 自然语言生成 405
10．6 依存句法 406
10．7 提取同义词 410
10．7．1 流程 410
10．8 本章小结 411
10．9 术语表 412
第11章　语音识别 413
11．1 总体结构 414
11．1．1 识别中文 416
11．1．2 自动问答 417
11．2 语音库 418
11．3 语音合成 419
11．3．1 归一化 420
11．4 语音 420
11．4．1 标注 424
11．4．2 相似度 424
11．5 Sphinx 424
11．5．1 中文训练集 426
11．6 Julius 429
11．7 本章小结 429
11．8 术语表 429
参考资源 430
后记 431

精彩书摘

10.4 聊天机器人

离线时，可以有个代替本人的自动对话系统来和来人对话。实现时，对每个人分别建立惯用法。例如对肯定答复，有人喜欢说：好的呀；有人喜欢说：可以。根据对话历史记录对个人画像。

对话任务是由一系列的对话行为(Dialogue Act简称DA)组成的，如提问——回答——确认。

对话行为(Dialog Act)是指一个语句在“行为”方面的功能，如提问（Question）、陈述（Statement）、确认（Confirmation）等。事实上，人们在对话过程中可以很清楚地区分各种不同的对话行为（DA），这样，人与人之间才可以“交谈”，不会出现“文不对题”、“牛头不对马嘴”的现象。因此，人机交互中，如果系统能够知道用户语句的“对话行为”，对于理解用户语句，保持人机交流是非常有用的。

航班信息系统EasyFlight是一个特定领域的对话应用，其中的对话行为(DA)比较简单，涉及到系统用户的对话行为主要有以下几种。

? 提问（Question）：提问是用户使用最多的一种对话行为。通过提问，用户告诉系统自己需要什么样的信息。与英语不同，汉语中的问句没有严格的语序要求，疑问词的选择十分灵活，疑问词的位置几乎可以在句子的任何地方。EasyFlight中的提问主要有两种情况：一种是有明确的疑问词，如“什么”、“哪些”、“多少”、“有没有”；另一种语句很难找到一个真正的疑问词，但它有语气助词，如这个句子——“后天有从深圳回北京的票吗？”

? 陈述（Statement）：用户回答系统提问时常用的一种对话行为，常用于给出查询信息，如“大概中午十二点左右的”。

? 确认（Confirmation）：确认分为两种：肯定确认和否定确认，如“对，订三张票”。

? 问候（Greeting）：引导对话开始的对话行为，如“您好”。

? 感谢和再见（Thank&GoodBye;）：表示对话结束的对话行为，如“谢谢帮忙”。

对话行为分类的研究中，一般使用基于文字信息的方法，如用N-gram的方法；而利用韵律信息是另外一种对话行为分类的方法。有些情况下，仅仅从文字上难以区分对话行为，如下面两个句子：

? 他拿了第一名。（陈述）

? 他拿了第一名？（反问）

这两个句子文字上完全相同，却是截然不同的两种对话行为（DA）。前一句话只是简单地陈述一个事实；而后面一句却包含了强烈的反问语气，表明说话人不太相信这个事实，希望对话的另一方给出解释或者说明，而且说话人强调的内容不同也可以反映他怀疑的内容不同（如强调“他”表示说话人不相信第一名是他，而强调“第一名”表示不相信他会取得那么好的成绩）。这时候，韵律是最好的特征，它可以反映说话人的不同语气，从而区分对话行为。

对话管理器（Dialogue Manager简称DM）记录当前对话状态，DM根据输入对话行为更新状态并选择回应对话行为。

聊天机器人Alice有40,000多个模板，也是采用了模式匹配的方法来检索最合适的回答。使用Artificial Intelligence Markup Language(简称为AIML)存储模式，也就是问答对。Alice采用了一种很好的扩充机制，AIML文件可以进行内联，许多包含特殊领域知识的AIML文件可以方便地合并成一个更大的知识库。

AIML的例子：

你叫什么

模板中可以使用变量，例如：

我叫

Think是一个模板标签，表示执行指令但是不输出答案。例如，执行加法的例子：

* PLUS *

AIML相关的实现见https://github.com/dawnofmusic/Elsbeth。

例如，询问天气，系统根据用户的IP地址或者手机所在位置得到提问者的位置。系统返回最近多少天的天气信息。用户进一步可以更改要查询的城市。

把用户输入的拼音串转换成汉字，或者把繁体中文转换成简体中文。

给机器人说：“翻译，how old are you.”，机器人应该能够返回一个翻译结果。

前言/序言

目前，互联网上的信息迅速膨胀，要想从中找出需要的信息就需要使用搜索引擎，你是否知道搜索引擎的工作原理？它到底如何对诸如汉语这样的文字进行加工、然后反馈出需要的结果？像这样的语言处理问题都会在本书中找到答案。即使在计算机专业，也有很多人对这个学科很陌生。因此，本书借助流行的Java语言介绍自然语言处理的各个领域，希望为推动相关应用的发展做出贡献。

本书的编者在自然语言处理教学和软件开发过程中积累的经验融入到本书的各个环节，读者会因此感到原理和实际应用结合得非常紧密。编者的实践经验还体现在相关的其他书中，如《自己动手写搜索引擎》《自己动手写网络爬虫》《自己动手写网络爬虫》《使用C#开发搜索引擎》《解密搜索引擎技术实战》等。

有一些自然语言处理的开发原理与技巧在专业的公司内部秘而不宣。理论与实践结合的专门讲自然语言处理的书籍仍然相对较少。本书尝试先介绍原理，接着是具体的代码实现分析。本书相关的代码在读者QQ群（499526946）中的共享文件中可以找到。

国外有的基础课程从“构建搜索引擎”开始介绍计算机科学。我们的相关培训课程已经这样做了。当年参加过培训的学员，有些已经创业成功或者成为公司的技术骨干。要根据培训经验写出很好的自学教程，我们还有很多工作要做。零基础自学的读者，可能还需要其他方式来补足。

自然语言处理开发岗位比较少。如果能够花若干年开写出自己的软件产品，那么就可以合伙创业了。这个过程对很多人来说，往往太漫长。像老外那样把冰箱放满匹萨饼和可乐，然后就开始干活，这样往往行不通，因为那样吃不了几天。可以买好能够保存几十年的谷子、水培可以吃若干年的韭菜。

就好像放在水里的韭菜种子，刚开始几天根本看不到变化，学习是个循序渐进的过程。可以在读者群中共同学习。

感谢开源软件和我们的家人，关心我们的老师和朋友们、创业伙伴，以及选择猎兔自然语言处理软件的客户多年来的支持。

特别提醒大家：经常面对电脑，容易阻塞气血。往往并没有免费的程序员保健师帮忙，所以需要自己多压腿，拉伸身体。多做腹部运动，减少腹部脂肪堆积，避免脂肪肝等疾病。此外，还可以拍打身体，例如腋下、臂弯、腘窝等关节凹下去的地方。

长时间对着散发蓝光的电脑屏幕容易失眠。为了提高睡眠质量，可以经常吃小米、藕、虾皮、鸡蛋等，喝决明子、玉兰花、熏衣草、绞股蓝等花草茶。

智海拾遗：探索未知与启迪未来 这是一部关于人类知识边界拓展、思维模式革新以及创造力释放的宏大叙事。它不聚焦于任何单一学科的细节，而是深入探讨贯穿古今、联结万物的智慧火种，以及那些隐藏在现象背后、驱动文明进步的深层力量。本书将带领读者穿越学科的藩篱，从宏观视角审视人类探索未知、理解世界的历程，并为我们如何点燃更耀眼的智慧火花提供深刻的洞见。 第一章：认知的螺旋——人类如何认识世界 本章将追溯人类认知能力的演化历程，从最原始的感官体验，到符号的诞生，再到抽象思维的萌芽。我们将探讨不同文明在认识世界过程中所采取的独特路径，无论是古希腊哲学家对形而上学的思辨，东方哲学对和谐统一的追求，还是近代科学革命对经验实证的强调，都折射出人类理解宇宙万物的不同侧面。我们会审视那些划时代的认知工具，例如语言、数学、逻辑，它们如何极大地拓展了我们感知的边界，让我们能够构建日益复杂的思想体系。 同时，本章也将触及认知的局限性。人类的感知是否完美？我们的思维模式是否容易陷入偏见？历史上，许多曾经被奉为圭臬的认知框架，最终被新的发现所颠覆。我们将探讨“认知革命”的本质，以及学科交叉、跨界融合在打破认知壁垒中的作用。通过回顾人类认识世界的历程，我们试图提炼出一种通用的认知方法论，一种能够帮助我们更敏锐地捕捉信息、更深刻地理解现象、更有效地解决问题的思维框架。 第二章：灵感的潮汐——创意诞生的秘密 创意，是人类最宝贵的财富之一，它驱动着艺术的繁荣、科技的飞跃以及社会的变革。本章将深入探索创意的生成机制，拆解那些“灵光一闪”的时刻背后所蕴含的心理学、认知学乃至神经科学的奥秘。我们将分析不同类型的创意，从科学上的突破性理论，到艺术上的颠覆性表达，再到商业上的商业模式创新，揭示它们在结构、过程和影响上的共性与差异。 本书将剖析创意产生的土壤——想象力。我们为何能够构想出不曾存在的事物？想象力的边界在哪里？我们将考察那些孕育了无数杰出创意的环境，例如开放的思想交流、自由的探索空间、鼓励试错的文化氛围。同时，我们也将探讨如何通过系统性的方法来激发和培养创意，例如头脑风暴、类比思维、反向思考等。本书还将触及“顿悟”和“积累”的关系，探讨灵感并非凭空而来，而是建立在深厚的知识积累和敏锐的观察基础之上。我们将学习如何捕捉稍纵即逝的灵感，并将其转化为现实的成就。 第三章：连接的艺术——信息如何流动与转化 在这个信息爆炸的时代，理解信息如何流动、传播、聚合以及最终转化为有价值的知识，至关重要。本章将以一种全新的视角审视信息，将其视为一种动态的、有生命力的实体。我们将探讨信息在不同载体中的表现形式，从口头传说到印刷品，从广播电视到数字网络，分析不同传播媒介的特性及其对信息内容和受众认知的影响。 本书将深入研究信息的“转化”过程。一个零散的观察，如何成为一个科学理论？一段文字，如何引发一场社会运动？我们将分析信息在不同个体、群体和组织之间传递时所经历的过滤、解读、重构以及增值。本章还将探讨“知识图谱”的概念，以及信息网络如何形成复杂的生态系统。我们会关注信息的“涌现”现象，即大量简单信息单元的交互如何产生复杂的、不可预测的整体行为。最后，本书将提出构建高效信息流通渠道、提升信息辨别能力以及最大化信息利用价值的策略。 第四章：思维的疆域——跨越学科的智慧碰撞 现代知识体系日益庞大和精细，但许多最深刻的洞见恰恰产生于学科的边界地带。本章将倡导一种“跨界思维”的理念，鼓励读者打破学科的固有藩篱，从不同领域的知识体系中汲取养分，形成更全面、更深刻的理解。我们将分析历史上那些伟大的“通才”，他们如何在一个或多个领域取得卓越成就，以及他们思维模式的独特性。 本书将探讨不同学科的思维方式，例如科学的演绎与归纳，人文的解释与批判，艺术的直觉与表达。我们将展示如何通过类比、隐喻、融合等方法，将一个领域的概念和方法应用到另一个领域，从而产生创新的解决方案。例如，物理学中的“混沌理论”如何启发了对社会经济现象的分析，生物学中的“进化论”如何影响了对组织管理的理解。本章将提供具体的案例分析，展示跨学科研究如何解决复杂问题，并为读者提供一套培养跨界思维的实用方法。 第五章：未来的脉搏——智慧如何引领文明方向 智慧，不仅是对过去的理解，更是对未来的塑造。本章将聚焦于智慧在驱动人类文明发展中的核心作用，以及我们如何利用智慧来应对未来的挑战，创造更美好的世界。我们将审视那些可能影响人类未来的宏大趋势，例如人工智能的崛起、生物技术的进步、气候变化的威胁，以及社会结构的变迁。 本书将探讨如何运用集体的智慧来解决全球性问题，例如跨国合作、伦理规范、可持续发展。我们将关注“集体智慧”的潜能，以及如何通过有效的机制来汇聚和放大个体的智慧。同时，本章也将触及人工智能与人类智慧的关系，思考它们如何协同发展，以及我们在技术发展中应坚守的价值导向。最后，本书将以一种充满希望的基调，阐述如何通过持续的学习、深刻的思考和不断的创新，让智慧成为引领人类文明不断向前发展的强大引擎。 《智海拾遗：探索未知与启迪未来》是一部献给所有渴望超越已知、拥抱未知、激发创造力、并愿意以更深邃的智慧理解世界与未来的读者的书。它不提供现成的答案，而是提供一种探索的方法，一种连接的视角，一种启迪的火花。它邀请您加入这场关于智慧的伟大探索，去发现那些隐藏在世界深处的美丽，去点亮属于您自己的创新之光。

评分☆☆☆☆☆

我翻看了目录，发现“机器翻译”这一部分的内容对我来说尤其具有吸引力。作为NLP领域最经典也是最具挑战性的任务之一，机器翻译的每一次技术革新都对全球信息交流产生了深远影响。我非常期待书中能够系统地梳理机器翻译的发展历程，从早期的基于规则、基于统计的方法，到如今以深度学习为代表的神经机器翻译（NMT）。特别是对于神经网络翻译模型，比如Seq2Seq架构、注意力机制以及Transformer模型的具体实现细节，我希望能够得到清晰的讲解。这不仅包括模型的设计思路，还包括训练过程中需要注意的关键点，如损失函数、优化器、束搜索（beam search）等解码策略。此外，多语言翻译、低资源语言翻译等更具挑战性的问题，如果书中能有所探讨，那就更好了。当然，评估机器翻译的质量也是一个复杂的问题，BLEU、ROUGE等指标的计算方式以及它们各自的局限性，我也希望书中能给出详细的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅相当可观，这意味着它可能涵盖了相当广泛的NLP主题。我个人对“对话系统”和“问答系统”这两个方向尤为感兴趣。随着智能助手、聊天机器人等应用的普及，构建能够理解人类自然语言并进行有效交互的系统变得越来越重要。我希望书中能够详细介绍对话管理（dialogue management）的策略，比如状态跟踪、意图识别、槽位填充等，以及如何设计回复生成模块。对于问答系统，我期待书中能阐述不同类型的问答，如抽取式问答、生成式问答，以及它们背后所依赖的核心技术，比如信息检索、语义匹配、知识图谱应用等。如果书中能够提供一些关于如何构建和训练这些系统的实践建议，甚至提及一些开源框架或工具，比如Rasa、Haystack等，那对于希望将这些技术应用于实际产品开发的读者来说，将是巨大的福音。同时，我也想了解在构建这些系统时，如何处理歧义、上下文理解等常见难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当朴实，硬壳封面，纸张触感也算不错，翻阅起来感觉很厚重，这倒是个不错的开端，让人对内容的深度有所期待。目录部分，我最感兴趣的是“词向量表示”这一章，因为近期在做一些文本相似度相关的项目，对如何将离散的词语转化为连续的向量空间充满了好奇，尤其想了解Word2Vec、GloVe这些经典模型的具体算法细节以及它们在实际应用中的优劣势。另外，“深度学习在NLP中的应用”这部分也引起了我的注意，Transformer模型无疑是近几年来NLP领域最耀眼的明星，我希望书中能够深入剖析其自注意力机制的原理，以及如何在不同任务中进行有效的应用，比如机器翻译、文本生成等。当然，对于初学者来说，基础的“语言模型”和“分词技术”这些内容也是必不可少的铺垫，希望书中能够提供清晰易懂的讲解，避免过于晦涩的数学推导。整体而言，从目录上看，这本书的结构安排得当，由浅入深，理论与实践相结合，对于想要系统学习NLP的读者来说，应该是一个不错的选择。我比较期待的是它能否提供一些实际的代码示例，或者至少给出一些可以参考的开源实现，这样在学习理论的同时，也能动手实践，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉就是它的内容非常“扎实”，厚厚的几百页，信息量肯定不小。我尤其关注的是其中关于“信息抽取”的章节，这部分内容直接关系到如何从海量的非结构化文本中提取出有价值的结构化信息，这在数据挖掘和知识图谱构建领域至关重要。书中对命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）等核心任务的讲解，我希望能看到它们在不同应用场景下的具体落地方式，比如在金融领域如何抽取公司财报中的关键数据，或者在医疗领域如何从病历中提取疾病、症状和药物信息。此外，模型评估和性能优化也是我非常看重的部分，任何NLP模型的成功应用都离不开有效的评估指标和精细的调优，希望书中能详细介绍各种评价指标的含义，以及在实际训练过程中，如何针对不同模型和任务进行参数调整、特征工程等优化操作。如果书中能包含一些案例分析，比如某个具体项目是如何运用NLP技术解决实际问题的，那会非常有启发性。我也会留意书中对于一些新兴技术，例如图神经网络（GNN）在NLP中的应用是否有提及，毕竟这是一个快速发展的领域，了解前沿技术的发展动态也很有必要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格我个人很喜欢，字体大小适中，行距也比较舒适，阅读起来不会有压迫感。我特别想深入了解的是“文本分类”和“情感分析”这两大板块。在如今信息爆炸的时代，如何快速准确地对文本内容进行归类，比如将新闻按照主题分类，或者将用户评论按照正面、负面、中性进行区分，是很多业务场景的核心需求。我期待书中能详细阐述各种文本分类算法的原理，从传统的朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）到近年来流行的深度学习模型（如CNN、RNN、BERT等），并分析它们各自的优缺点以及适用范围。情感分析部分，则更侧重于捕捉文本背后隐藏的情绪和态度，这在舆情监控、用户反馈分析等方面有着广泛的应用。我希望书中不仅能介绍情感倾向的判断，还能涉及到情感强度的量化，甚至对不同情感（如喜悦、愤怒、悲伤）进行更细致的识别。如果书中能附带一些常用的数据集和评估方法，那对于想要实践这些技术的读者来说，将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

物流非常快，包装也很精美。赞??????

评分☆☆☆☆☆

给同学买的，反正我也看不懂，应该是不错的

评分☆☆☆☆☆

经常网购，总有大量的包裹收，感觉写评语花掉了我大量的时间和精力!所以在一段时间里，我总是我又总是觉得好像不去评价或者随便写写!但是，有点对不住那些辛苦工作的卖家客服、仓管、老板。于是我写下了一小段话，给我觉得能拿到我五星好评的卖家的宝贝评价里面以示感谢和尊敬!首先，宝贝是性价比很高的，我每次都会先试用再评价的，虽然宝贝不一定是最好的，但在同等的价位里面绝对是表现最棒的。京东的配送绝对是一流的，送货速度快，配送员服务态度好，每样东西都是送货上门。希望京东能再接再厉，做得更大更强，提供更多更好的东西给大家。为京东的商品和服务点赞。

评分☆☆☆☆☆

很划算，优惠力度大，图书质量也不错，会继续购买。

评分☆☆☆☆☆

发货很快，书的质量不错，就是结合电信运营商业务，看的有点吃力

评分☆☆☆☆☆

正在看，很实用的一本书。

评分☆☆☆☆☆

内容比较充实，全书代码比较多，缺点是理论知识比较少，只看书中的代码，感觉缺少逻辑，其它还行，值得看看。

评分☆☆☆☆☆

送货非常快，发票也很及时，赞一个，这次算给力

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好