书籍

这里推荐一批学习自然语言处理相关的书籍,当然,不止是自然语言处理,国内的书籍相对比较便宜,值得购买。

码农场博主,HanLP作者何晗新书《自然语言处理入门》,跟着这本书,实现NLP的基础模块,这大概是最好的入门方式之一,具体可参考:《人人都可以看懂的NLP入门书》。

自然语言处理综论》,目前第二版翻译版本已经出版,我当年的入门书,不过看得是第一版翻译版本,英文名《Speech and Language Processing》, 第三版据说很快就要出版,有条件的同学建议直接看英文版。

统计自然语言处理基础》,另一本入门书籍,这本书的英文版貌似没有更新,但是中文版貌似也不再发售了,当然,优先推荐读英文版。

Python自然语言处理》,NLTK配套丛书,有了上面两本书的介绍,再加上一些Python基础,通过这本书进行相关的文本挖掘实战,很不错的一个路径。

《Python深度学习》,近期读过的一本深度学习好书,隆重推荐。本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

一本新书《基于深度学习的自然语言处理》,英文版名《Neural Network Methods for Natural Language Processing》,哈工大车万翔老师带队翻译,我已收获译者签名版,阅读后感觉很不错。

宗成庆老师的《统计自然语言处理(第2版)》,当年读书的时候大致看过第一版,作为入门书籍不错。

国内青年学者刘知远老师等合著的《互联网时代的机器学习和自然语言处理技术大数据智能》,没有仔细看过,仅供参考。

南大周志华老师的西瓜书《机器学习》,最近出版的书籍,国内难得学习机器学习的高质量书籍,评价非常高,强烈推荐。

CMU机器学习系主任Tom Mitchell院士的 《机器学习》,机器学习老牌经典书籍,历久弥新。

华章引进的英文版也不贵,不过貌似没货:《机器学习(英文版

比较新的一本机器学习书籍,被誉为内容全面的机器学习教程 Machine Learning期刊主编力作:《机器学习

李航老师的这本《统计学习基础》挺不错的,简洁明了:《统计学习基础

王斌老师翻译的《大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版)》,质量挺不错的,对应的英文书籍是《Mining of Massive Datasets》,有相应的官方主页,提供相应的英文PDF,课程和课件资源。

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以下是我们在NLPJob微博上推出的一系列赠书活动中所涉及的相关书籍,活动基本保持在每周一期,大概已经做了有两年了,书籍一般都是当期比较新的数据,出版社愿意拿出来赞助做活动,至于书籍质量,大家多从书籍点评入手来参考是否值得购买。以下排名按新推出的活动同步更新:

深度学习: 《TensorFlow实战》

本期 @NLPJob 联合 @博文视点Broadview 送出 5 本《TensorFlow实战》by @黄文坚Mark @唐源Terry 截止2017.3.22 13:00,关注+转发即可参与,TensorFlow研发团队内部推荐教程,两位作者均是TensorFlow开发者,本书结合大量代码实例,深入浅出介绍如何使用TensorFlow 。