圖書描述
透過本書，您將可以：
．瞭解NLP的概念與各種自然語言處理方法
．如何應用TensorFlow來進行NLP
．將大量數據處理成可供深度學習應用程序使用的單詞錶示的策略
．如何使用CNN和RNN進行句子分類和語言生成
．如何使用RNN來解決復雜的文本生成任務
．如何應用類神經技術開發自動翻譯係統
．自然語言處理的未來趨勢與發展
著者信息
Thushan Ganegedara
澳洲新創公司AssessThreat的首席資料科學傢。目前正在澳洲雪梨大學攻讀博士，專攻機器學習，尤其喜歡研究深度學習。生活中的他總喜歡冒點風險，也喜歡針對各種未經測試的資料，執行各式各樣的演算法。
圖書目錄
Chapter 1：自然語言處理簡介
Chapter 2：TensorFlow 介紹
Chapter 3：Word2vec｜學習單詞內嵌
Chapter 4：Word2vec 進階
Chapter 5：CNN 捲積神經網路｜句子分類
Chapter 6：RNN 遞迴神經網路
Chapter 7：LSTM 長短期記憶網路
Chapter 8：LSTM 的應用：生成文字
Chapter 9：LSTM 的應用：生成圖片說明
Chapter 10：Seq2Seq 序列轉序列｜ NMT 神經機器翻譯
Chapter 11：NLP 自然語言處理的趨勢與未來
Appendix A：數學基礎和 TensorFlow 進階概念
圖書序言
在我們生活的這個數位資訊時代，資料量持續呈現指數型成長；這種前所未有的成長速度，早已超齣我們閱讀的速度。其中大多數的資料（如電子郵件、社群媒體、電話對談與網路文章）都和語言（包括文字或口語的形式）有關。自然語言處理（NLP）可有效善用這些資料，幫助人們開展業務或處理日常的工作。目前 NLP 已徹底改變人們運用資料的方式，進一步改善個人的工作與生活，未來這種情況勢必還會持續下去。
NLP最常見的應用範例之一，就是像Apple的Siri、Google助理、亞馬遜的Alexa這類的「虛擬助理（VA, Virtual Assistant）」。每當你嚮虛擬助理詢問「瑞士最便宜的飯店價格」時，就會觸發一係列復雜的NLP任務。首先，你的虛擬助理必須瞭解（解析齣）所提齣的請求（例如它必須瞭解所要找的是飯店價格，而不是開放遛狗的公園）。虛擬助理還要做齣另一個判斷，那就是理解「便宜」是什麼意思？接著虛擬助理必須針對瑞士的城市做齣排序（可以根據你過去旅行的曆史做為依據）。然後，虛擬助理可以到Booking.com與Agoda.com等網站抓取瑞士各飯店的資料，並分析每傢飯店的價格與相關評價，再對其進行排名。正如你所見，你在幾秒內所得到的迴應，其實是一係列非常復雜的 NLP 任務所得齣的結果。
究竟是什麼技術，讓我們每天所提齣的各式各樣 NLP 任務，能夠獲得如此準確的迴應？其中最根本的要素，就是「深度學習（deep learning）演算法」。深度學習演算法本質上就是一些復雜的神經網路，它可以找齣原始資料與我們所需要的輸齣兩者之間的對應關係，而不必針對特定任務進行繁復的特徵工程相關工作。這也就錶示，如果你提供某人對於某飯店的評價看法，演算法就可以直接告訴你「這個人對於這傢飯店的看法有多麼正麵？」。此外，深度學習在各式各樣的 NLP 任務（例如語音辨識和機器翻譯）中，也已經達到甚至超越人類的錶現瞭。
隻要閱讀本書，你就可以學會如何運用深度學習，解決許多有趣的 NLP 問題。如果你想成為改變世界的影響者，好好研究 NLP 就是件很重要的事。包括學習單詞的語義、生成全新的文字內容，或是觀察成對的雙語句子以進行不同語言間的翻譯，這些全都屬於 NLP 任務。本書在所有技術性章節中都附有練習，其中也包含給讀者們實作齣各種係統時所需的逐步指導。本書所有練習範例都採用 Python 搭配 TensorFlow；TensorFlow 是一種相當流行的分散式計算函式庫，非常適閤用來實作齣各種深度神經網路。
本書的目標讀者
所有想要善用語言資料改造世界的有誌初學者，都是本書的目標讀者。本書會提供穩固而紮實的實務基礎，讓你有能力解決各種 NLP 任務。我們會在書中涵蓋 NLP 的各個麵嚮，除瞭理論基礎之外，也會聚焦於實務方麵的實作。在解決各種 NLP 任務時，如果能在實務方麵擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方麵有更紮實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做齣更好的調整。
圖書試讀
用户评价
最近幾年，AI 的發展速度真的可以用「飛快」來形容，尤其是 NLP 的進步，更是讓人驚豔。從一開始的語意搜尋，到現在的聊天機器人、語音助理，甚至能寫齣像新聞報導一樣的文章，這一切都跟 NLP 的發展息息相關。而《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，恰好抓住瞭這個趨勢，用 TensorFlow 這個在業界非常流行的深度學習框架，來教大傢如何運用 Python 實現 NLP 的各種功能。我特別看重這本書的「函式庫」這部分，因為在實際開發中，自己從頭造輪子往往是不切實際的，學習如何有效率地利用現有的強大工具，纔是更重要的能力。我希望能透過這本書，學到如何利用 TensorFlow 的 API，去建構、訓練和部署各種 NLP 模型，而不是隻停留在理論的想像。例如，如何利用 pre-trained models（預訓練模型）來加速開發，或是如何微調模型以適應特定任務，這些都是我非常感興趣的實務操作。
评分我必須承認，一開始看到《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這個書名，腦中閃過的第一個念頭就是：「這本書會不會太難瞭？」我對深度學習的瞭解，大概停留在知道有神經網路、CNN、RNN 這幾個東西，但具體的數學原理和實作細節，常常讓我感到有點挫摺。然而，當我翻開這本書，看到它對 TensorFlow 的介紹，以及它試圖將 NLP 和深度學習結閤的說明時，我的擔憂就消減瞭不少。雖然我知道這一定需要花不少時間去消化，但它的目的非常明確：讓讀者「善用」函式庫，這聽起來就是一種務實的學習方式。我想，即使我一開始無法完全理解所有背後的數學推導，但如果能透過書中的程式碼範例，一步一步跟著做，理解每個步驟的用意，甚至自己動手修改參數，去觀察結果的變化，那樣的學習效果會比單純閱讀理論來得深刻許多。特別是對我這種比較偏嚮實踐、喜歡動手做的臺灣讀者來說，這樣子的學習路徑是相當有吸引力的。
评分哇，拿到這本《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》之後，真的是眼睛為之一亮！身為一個對 AI 領域有濃厚興趣，又想深入理解 NLP 該怎麼運作的臺灣讀者，這本書的標題就已經打中我的心瞭。我之前零零散散地接觸過一些機器學習和深度學習的基礎概念，但總覺得 NLP 這塊領域，好像總是隔著一層紗，不夠清晰。尤其看到「TensorFlow」和「Python 深度學習函式庫」這些關鍵字，就明白這本書絕對是硬貨，不是那種隻是講概念、畫幾張圖就帶過的入門書。我非常期待它能帶我從根本上理解，那些讓電腦「聽懂」我們說話、讀懂我們寫字的技術，究竟是怎麼實現的。像是如何將文字轉化成電腦能理解的數字（詞嚮量），再到如何用深度學習模型（像是 RNN、LSTM、Transformer 等等）來捕捉文字之間的語意和上下文關係，這些都是我一直想弄清楚的。而且，用 Python 來實作，對我這種習慣用 Python 解決各種問題的人來說，更是再方便不過瞭，可以直接動手驗證，而不是隻停留在理論階段。總之，我對這本書充滿瞭高度的期待，希望它能成為我踏入 NLP 專業領域的墊腳石。
评分說真的，收到《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，我第一時間就翻瞭翻目錄。哇，這編排的順序跟內容的廣度，真的讓我嚇一跳！從最基礎的 NLP 概念，像是分詞、詞性標註，一直講到比較進階的語意分析、情感判斷，甚至還觸及到機器翻譯和文本生成這些聽起來就超級酷炫的應用，實在太紮實瞭。而且，它不是那種隻是列齣名詞，然後簡單介紹一下就結束的書。從目錄看起來，感覺每一章節都下瞭功夫，像是要帶著讀者一步一步建立起完整的知識體係。我很欣賞它能夠把 TensorFlow 這個強大的函式庫巧妙地融入到 NLP 的教學中，這意味著我們不隻學到 NLP 的原理，還能學到如何在實際的專案中運用現成的工具來解決問題。我之前看過一些網路上的資源，但總覺得東拼西湊，缺乏係統性，這本書的齣現，正好填補瞭這個空缺。尤其像是 Transformer 架構的介紹，這絕對是 NLP 近年來的革命性技術，我非常期待它能有深入淺齣的解釋，讓我這個對最新技術有點好奇的讀者，能有個不錯的起點。
评分我一直覺得，NLP 是一門既有深度又有廣度的學問，它連結瞭人類的語言和電腦的邏輯，這中間的奧妙總是讓我著迷。而《TensorFlow自然語言處理：善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言》這本書，從書名就能看齣它著重於「教機器學會自然語言」，這正是 NLP 的核心目標。對於我這種對電腦如何理解人類語言感到好奇，又想實際動手操作的臺灣讀者來說，這本書的齣現無疑是一場及時雨。我期待它能帶我從基礎開始，一步一步揭開 NLP 的神秘麵紗。像是如何處理中文的斷詞問題，這在中文 NLP 中尤其重要，又或是如何讓機器理解詞語之間細微的語意差異。而 TensorFlow 這樣強大的深度學習框架，相信能讓這些複雜的過程變得更加可行。我希望能藉由這本書，不隻瞭解 NLP 的理論，更能學會用 Python 和 TensorFlow 來實現具體的應用，比如開發一個簡單的文本分類器，或是嘗試讓機器來寫一些簡單的詩句。總之，這本書對我來說，是一條通往 NLP 世界的康莊大道。
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