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2017 年，机器之心就获悉邓力、刘洋教授等人在编写一本 NLP 范畴的书本《Deep Learning in Natural Language Processing》，一直以来都对此书有所等待。此书介绍了深度学习在 NLP 常见问题中的运用，还对 NLP 未来开展的研讨方向进行了讨论，包含神经符号整合结构、根据回忆的模型、先验常识交融以及深度学习范式（如无监督学习、生成式学习、多模学习、多使命学习和元学习等）。

官方书本地址：
.springer. / /book/9789811052088

自然言语处理（NLP）旨在使核算机抄获智能地处理人类言语，是跨过人工智能、核算科学、认知科学、信息处理和言语学的重要跨学科范畴。滥竽充数核算机和人类言语之间的交互技能的前进，语音辨认、对话满意、信息检索、问答和机器翻译等 NLP 运用现已开端重塑人们辨认、获取和运用信息的方法。

NLP 的开展阅历了三次浪潮：理性主义、经历主义和深度学习。在第一次浪潮中，理性主义 建议嘲笑手艺 的规矩，将常识融入 NLP 满意，这种建议假定人类思想中的言语常识是经过通用承继预先固定下来的。在第2次浪潮中，经历 假定丰厚的感官输入和外表方式的可调查言语数据是必需的，而且足以使大脑学习自然言语的具体结构。因而，人们开发了概率模型来发现大型语料库中言语的规律性。在第三次浪潮中，受生物神经满意的启示，深度学习运用非线性处理的层次模型，从言语数据中学习内涵表征，旨在模仿人类的认知才能。

深度学习和自然言语处理的穿插在实践使命中取得了惊人的成功。语音辨认是深度学习深刻影响的第一个工业 NLP 运用。跟着大规模练习数据变得可用，深度神经网络完成了比传统经历 低得多的辨认差错。深度学习在 NLP 范畴的另一个成功运用是机器翻译。运用神经网络对人类言语之间的映 行建模的端到端神经机器翻译现已证明抄获大大提高翻译质量。因而，神经机器翻译已敏捷成为大型科技公司（谷歌、微软、Facebook、百度等）供给的首要商业 翻译服务的新技能。NLP 的许多其他范畴，包含言语了解和对话、词法剖析和解析、常识图谱、信息检索、文本问答、交际核算、言语生成和文本情感剖析，也经过深度学习取得了很大的前进，掀起了 NLP 开展的第三次浪潮。现在，深度学习是运用于简直一切 NLP 使命的主导 。

这本书的首要意图是总述深度学习在 NLP 范畴的近期前沿运用。本书会展现当时最佳的 NLP 为中心的深度学习研讨，并聚集于讨论深度学习在首要的 NLP 运用中发挥的效果，包含白话了解、对话满意、词法剖析、语法剖析、常识图谱、机器翻译、问答、情感剖析、交际核算和从图画生成自然言语。本书适用于有核算机技能布景的读者，包含硕士生、博士生、博士后研讨员、教学者和产业界研讨者，以及任何想快速了解 NLP 深度学习最新进展的读者。

本书由全球闻名的 Deep Learning 和 NLP 专家邓力博士 国内外一批活泼的 NLP 研讨人员编撰，全面介绍了深度学习怎么处理 NLP 中的基本问题，并汇总了大多数深度学习 运用于 NLP 范畴的最新进展（包含 2017 下半年的最新研讨进展）。

本书第一章首要回忆了 NLP 的基础常识以及本书后续章节所包括的 NLP 的首要规模，然后深入讨论了 NLP 的前史开展，总结为三大浪潮和未来方向。第 2-10 章对运用于 NLP 的深度学习最新进展进行了深入研讨，分为九个独自的章节，每个章节包括 NLP 的一个（很大程度上是独立的）运用范畴。每章的主体由在各自范畴积极工作的首要研讨人员和专家编撰。

目录如下：