Natural Language Processing with TensorFlow

This book is for Python developers with a strong interest in deep learning, who want to learn how to leverage TensorFlow to simplify NLP tasks. Fundamental Python skills are assumed, as well as some knowledge of machine learning and undergraduate-level calculus and linear algebra. No previous natural language processing experience required, although some background in NLP or computational linguistics will be helpful.

这是一本为Python开发者设计的书籍，特别针对那些对深度学习有浓厚兴趣的人，他们希望通过TensorFlow简化自然语言处理任务。本书假设读者已经具备Python的基本技能，并对机器学习有一定了解，以及掌握本科水平的微积分和线性代数。尽管没有自然语言处理的经验是必要的，但具备一些NLP或计算语言学的背景知识将有助于理解本书的内容。 本书首先介绍了自然语言处理的基本概念，包括其任务、传统方法和深度学习方法。接着，作者详细介绍了TensorFlow，这是一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。 在探讨词嵌入时，书中详细讲解了Word2vec算法，这是通过神经网络学习词嵌入的一种方法。Word2vec通过计算单词在文本中共现的频率来衡量它们之间的关系，并使用t-SNE技术将学习到的词嵌入进行可视化。 本书还深入探讨了LSTM，这是一种能够处理序列数据的神经网络。LSTM通过特殊的循环单元结构，能够捕捉长期依赖关系，因此在处理序列数据时表现出色。 在介绍词义表示时，书中讨论了GloVe算法，这是一种结合全局和局部统计信息的词向量学习方法。GloVe通过计算两个词在文本中共同出