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我寫這本書的主要目的是幫助你了解NLP領域是多么令人興奮，在這個領域工作的可能性是多么無限，以及現在的門檻是多么低。我的目標是幫助你輕松開始在這個領域，并向你展示你可以在幾天內實現多么廣泛的不同的應用，即使你以前從未在這個領域工作過。這本書可以通過一系列的實際應用作為一個全面的指南，如果你只對一些實際任務感興趣，也可以作為參考書。到你讀完這本書的時候，你就已經學會了： //www.manning.com/books/getting-started-with-natural-language-processing#:~:text=about%20the%20book,user%20profiling%2C%20and%20much%20more.

了解基本的NLP任務，并能夠在實際場景中識別遇到的任何特定任務。我們將涵蓋諸如情感分析、文本分類、信息搜索等流行任務。

一整套的NLP算法和技術，包括詞干提取、詞形還原、詞性標注等。您將學習如何將一系列實用方法應用于文本，例如向量化、特征提取、有監督和無監督機器學習等。 組織NLP項目的能力，以及對實際項目中需要涉及哪些步驟的理解。 全面了解關鍵的自然語言處理，以及機器學習，術語。 對自然語言處理可用資源和工具的全面知識。

本書的前兩章向您介紹了自然語言處理領域和各種可用的NLP應用。它們還向您展示了如何用最少的NLP專業知識和技能構建自己的小型應用。如果你有興趣在這個領域有一個快速的開始，我建議閱讀這兩章。后續的每一章都更深入地研究特定的NLP應用，因此，如果您對任何這樣的特定應用感興趣，您可以只關注特定的一章。如果你想全面了解這個領域、技術和應用，我建議你從頭到尾閱讀這本書:

第1章介紹NLP領域及其各種任務和應用。它還簡要概述了該領域的歷史，并展示了NLP應用如何在我們的日常生活中使用。 * 第2章解釋了如何從頭開始構建自己的實際NLP應用程序(垃圾郵件過濾)，帶您完成應用程序管道中的所有基本步驟。與此同時，本文介紹了一些基本的NLP技術，包括分詞和文本規范化，并展示了如何通過流行的NLTK工具包在實踐中使用它們。 * 第三章主要討論信息檢索任務。它介紹了幾個關鍵的NLP技術，如詞干提取和停用詞刪除，并展示了如何實現自己的信息檢索算法。它還解釋了如何對這種算法進行評估。 * 第4章探討了信息提取并進一步介紹了一些基本技術，如詞性標記、詞元化和依賴分析。此外，還展示了如何使用另一個流行的NLP工具包spacacy構建信息提取應用程序。 * 第5章展示了如何實現您自己的作者(或用戶)分析算法，在NLTK和space中提供了進一步的示例和實踐。此外，本文將該任務作為一個文本分類問題來呈現，并展示了如何使用流行的機器學習庫scikit-learn實現一個機器學習分類器。 * 第6章繼續第5章開始的作者(用戶)分析主題。它深入研究了語言特征工程的任務，這是任何自然語言處理項目中必不可少的一步。它展示了如何使用NLTK和space執行語言特征工程，以及如何評估文本分類算法的結果。 * 第7章開始了情緒分析的主題，這是一個非常流行的NLP任務。它對任務應用了基于詞典的方法。情感分析器是使用帶有空間的語言管道構建的。 * 第8章繼續情感分析，但與第7章不同的是，它采用了數據驅動的方法來完成這項任務。使用scikit-learn應用了幾種機器學習技術，并通過使用空間和NLTK語言資源引入了進一步的語言概念。 * 第9章概述了主題分類的任務。與前面的文本分類任務相比，它是一個多類分類問題，因此本章討論了這個任務的復雜性，并展示了如何使用scikit-learn實現一個主題分類器。此外，本文還采用了無監督機器學習的視角，并展示了如何將此任務作為聚類問題處理。 * 第10章介紹了潛在狄利克雷分配(LDA)的主題建模任務。此外，本文還介紹了一個名為gensim的流行工具包，它特別適合使用主題建模算法。本文討論了LDA方法的動機、實現細節和結果評估的技術。 * 第11章以另一個稱為名稱實體識別(NER)的關鍵NLP任務結束本書。在介紹該任務的同時，本章還介紹了廣泛用于NLP任務的一系列功能強大的序列標記方法，并展示了NER如何集成到進一步的下游NLP應用程序中。

本書描述了使信息提供者能夠構建和維護知識圖譜的方法和工具，包括用于手動、半自動和自動構造的知識圖譜;實現;語義標注的驗證與驗證及其與知識圖譜的集成。它還提供了用于半自動和自動管理這些圖譜的基于生命周期的方法，例如評估、錯誤糾正和使用其他靜態和動態資源豐富知識圖譜的方法。

第一章定義了知識圖譜，側重于各種方法的影響，而不是數學精度。第2章詳細介紹了知識圖譜是如何構建、實現、維護和部署的。然后第3章介紹了可以構建在這些知識圖譜之上的相關應用程序層，并解釋了如何使用推理來定義這些圖上的視圖，使其成為開放和面向服務的對話系統的有用資源。第四章討論了知識圖譜技術在電子旅游中的應用以及在其他行業中的用例。最后，第五章對全文進行了總結，并提出了今后的工作方向。附加附錄介紹了用于使schema.org適應特定領域和任務的領域規范的抽象語法和語義。

為了說明所介紹的方法的實際使用，本書討論了幾個重點放在會話界面上的試點，描述了如何利用知識圖譜進行電子營銷和電子商務。它是為高級專業人員和研究人員需要一個簡單的介紹知識圖譜和他們的實施。

自然語言處理實戰教你如何創建實用的NLP應用，而不陷入復雜的語言理論和深度學習的數學。在這本引人入勝的書中，您將探索構建大量強大的NLP應用所需的核心工具和技術，包括聊天機器人、語言檢測器和文本分類器。

真實世界的自然語言處理不是典型的自然語言處理教科書。我們專注于構建真實世界的NLP應用。這里真實世界的意義有兩個方面:首先，我們關注構建真實世界的NLP應用需要什么。作為讀者，您不僅將學習如何訓練NLP模型，還將學習如何設計、開發、部署和監控它們。在此過程中，您還將學習現代NLP模型的基本構建模塊，以及對構建NLP應用有用的NLP領域的最新開發。其次，與大多數介紹性書籍不同，我們采用自上而下的教學方法。我們不采用自下而上的方法，一頁頁地展示神經網絡理論和數學公式，而是專注于快速構建“正常工作”的NLP應用程序。然后我們深入研究組成NLP應用的各個概念和模型。您還將學習如何使用這些基本構建塊構建端到端定制NLP應用，以滿足您的需求。

這本書由三個部分組成，共11章。第1部分介紹了NLP的基礎知識，其中我們學習了如何使用AllenNLP 快速構建一個NLP應用，以完成情感分析和序列標記等基本任務。

第1章首先介紹了NLP的“什么”和“為什么”——什么是NLP，什么不是NLP，如何使用NLP技術，以及NLP如何與人工智能的其他領域相關聯。

第2章演示了如何構建第一個NLP應用程序，一個情感分析器，并介紹了現代NLP模型的基礎知識——單詞嵌入和遞歸神經網絡(RNN)。

第3章介紹了自然語言處理應用的兩個重要組成部分，單詞和句子的嵌入，并演示了如何使用和訓練它們。

第4章討論了最簡單但最重要的NLP任務之一，句子分類，以及如何在這個任務中使用RNN。

第5章介紹了序列標注任務，如詞性標注和命名實體提取。它還涉及到一個相關的技術，語言建模。

第2部分介紹高級NLP主題，包括序列到序列模型、Transformer以及如何利用遷移學習和預先訓練過的語言模型來構建強大的NLP應用。

第6章介紹了序列到序列的模型，它將一個序列轉換為另一個序列。我們在一個小時內構建了一個簡單的機器翻譯系統和一個聊天機器人。

第7章討論了另一種流行的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)。

第8章深入介紹了Transformer，它是當今最重要NLP模型之一。我們將演示如何使用Transformer構建改進的機器翻譯系統和拼寫檢查器。

第9章在前一章的基礎上，討論了遷移學習，這是現代NLP中的一種流行的技術，使用預先訓練過的語言模型，如BERT。

第3部分將討論與開發NLP應用程序相關的主題，這些應用程序對真實數據具有健壯性，并部署和服務它們。

第10章詳細介紹了開發NLP應用程序時的最佳實踐，包括批處理和填充、正則化和超參數優化。

第11章總結了如何部署和服務NLP模型。它還涵蓋了如何解釋和解釋ML模型。

學習設計、構建和部署由機器學習(ML)支持的應用程序所必需的技能。通過這本親力親為的書，您將構建一個示例ML驅動的應用程序，從最初的想法到部署的產品。數據科學家、軟件工程師和產品經理—包括有經驗的實踐者和新手—將逐步學習構建真實的ML應用程序所涉及的工具、最佳實踐和挑戰。

作者Emmanuel Ameisen是一位經驗豐富的數據科學家，他領導了一個人工智能教育項目，通過代碼片段、插圖、截圖和對行業領袖的采訪展示了實用的ML概念。第1部分將告訴您如何計劃ML應用程序并度量成功。第2部分解釋了如何構建一個工作的ML模型。第三部分演示了改進模型的方法，直到它滿足您最初的設想。第4部分介紹部署和監控策略。

這本書會對你有所幫助:

• 定義你的產品目標，設置一個機器學習問題
• 快速構建第一個端到端管道并獲取初始數據集
• 訓練和評估您的ML模型并解決性能瓶頸
• 在生產環境中部署和監控您的模型

通過使用Python開發用例，全面了解監督學習算法您將學習監督學習概念、Python代碼、數據集、最佳實踐、常見問題和缺陷的解決方案，以及實現結構化、文本和圖像數據集算法的實踐知識。

你將從介紹機器學習開始，強調監督學習、半監督學習和非監督學習之間的區別。在接下來的章節中，你將學習回歸和分類問題，它們背后的數學，像線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、樸素貝葉斯等算法，以及像隨機森林、支持向量機、梯度增強和神經網絡等高級算法。提供了所有算法的Python實現。最后，您將得到一個端到端模型開發流程，包括模型的部署和維護。在閱讀了Python的監督學習之后，你將會對監督學習和它的實際實現有一個廣泛的理解，并且能夠以一種創新的方式運行代碼和擴展它。

你將學習：

• 回顧使用Python進行監督學習的基本構建塊和概念
• 為結構化數據以及文本和圖像開發監督學習解決方案
• 解決圍繞過擬合、特征工程、數據清理和建立最佳擬合模型的交叉驗證的問題
• 理解從業務問題定義到模型部署和模型維護的端到端模型周期
• 在使用Python創建監督學習模型時，避免常見的缺陷并遵循最佳實踐

這本書是給誰的

• 對監督學習的最佳實踐和標準感興趣，并使用分類算法和回歸技術來開發預測模型的數據科學家或數據分析師。

//www.apress.com/gp/book/9781484261552

?介紹

這本書在保持非常務實的教導和結果導向付出很大的精力。構建聊天機器人不只是完成一個教程或遵循幾個步驟，它本身就是一種技能。這本書肯定不會用大量的文本和過程讓你感到無聊；相反，它采用的是邊做邊學的方法。到目前為止，在你的生活中，你肯定至少使用過一個聊天機器人。無論你是不是一個程序員，一旦你瀏覽這本書，你會發現構建模塊的聊天機器人，所有的奧秘將被揭開。建立聊天機器人可能看起來很困難，但這本書將讓你使它如此容易。我們的大腦不是用來直接處理復雜概念的；相反，我們一步一步地學習。當你讀這本書的時候，從第一章到最后一章，你會發現事情的進展是多么的清晰。雖然你可以直接翻到任何一章，但我強烈建議你從第一章開始，因為它肯定會支持你的想法。這本書就像一個網絡系列，你在讀完一章之后就無法抗拒下一章的誘惑。在閱讀完這本書后，你所接觸到的任何聊天機器人都會在你的腦海中形成一幅關于聊天機器人內部是如何設計和構建的畫面。

這本書適合誰？

這本書將作為學習與聊天機器人相關的概念和學習如何建立他們的一個完整的資源。那些將會發現這本書有用的包括: Python web開發人員希望擴大他們的知識或職業到聊天機器人開發。 學生和有抱負的程序員想獲得一種新的技能通過親身體驗展示的東西，自然語言愛好者希望從頭開始學習。 企業家如何構建一個聊天機器人的偉大的想法,但沒有足夠的技術關于如何制作聊天機器人的可行性信息。 產品/工程經理計劃與聊天機器人相關項目。

如何使用這本書？

請記住，這本書的寫作風格和其他書不一樣。讀這本書的時候要記住，一旦你完成了這本書，你就可以自己建造一個聊天機器人，或者教會別人如何建造一個聊天機器人。在像閱讀其他書籍一樣閱讀這本書之前，務必記住以下幾點:

• 這本書涵蓋了構建聊天機器人所需的幾乎所有內容，而不是現有內容。
• 這本書是關于花更多的時間在你的系統上做事情的，這本書就在你身邊。確保您執行每個代碼片段并嘗試編寫代碼；不要復制粘貼。
• 一定要按照書中的步驟去做；如果你不理解一些事情，不要擔心。你將在本章的后面部分了解到。
• 可以使用本書所提供的源代碼及Jupyter NoteBook作為參考。

內容概要

• Chapter 1: 在本章中，你將從商業和開發人員的角度了解與聊天機器人相關的事情。這一章為我們熟悉chatbots概念并將其轉換為代碼奠定了基礎。希望在本章結束時，你會明白為什么你一定要為自己或你的公司創建一個聊天機器人。
• Chapter 2: 在本章中會涉及聊天機器人的自然語言處理，你將學習到聊天機器人需要NLP時應該使用哪些工具和方法。這一章不僅教你在NLP的方法，而且還采取實際的例子和演示與編碼的例子。本章還討論了為什么使用特定的NLP方法可能需要在聊天機器人。注意，NLP本身就是一種技能。
• Chapter 3: 在本章中，你將學習如何使用像Dialogflow這樣的工具以一種友好而簡單的方式構建聊天機器人。如果你不是程序員，你肯定會喜歡它，因為它幾乎不需要編程技能。
• Chapter 4：在本章中，你將學習如何以人們想要的方式構建聊天機器人。標題說的很艱難，但一旦你完成了前一章，你會想要更多，因為這一章將教如何建立內部聊天機器人從零開始，以及如何使用機器學習算法訓練聊天機器人。
• Chapter 5：在本章中，部署你的聊天機器人純粹是設計給你的聊天機器人應用一個最后的推動。當你經歷了創建聊天機器人的簡單和艱難的過程后，你肯定不想把它留給自己。你將學習如何展示你的聊天機器人到世界使用Facebook和Slack，最后，整合他們在你自己的網站。

題目：Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究強化學習算法，并通過Python將它們應用到不同的用例中。這本書涵蓋了重要的主題，如策略梯度和Q學習，并利用框架，如Tensorflow, Keras，和OpenAI Gym。

Python中的應用增強學習向您介紹了強化學習(RL)算法背后的理論和用于實現它們的代碼。您將在指導下了解OpenAI Gym的特性，從使用標準庫到創建自己的環境，然后了解如何構建強化學習問題，以便研究、開發和部署基于rl的解決方案。

你將學習：

• 用Python實現強化學習
• 使用AI框架，如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
• 通過云資源部署和培訓基于增強學習的解決方案
• 應用強化學習的實際應用

這本書是給誰看的： 數據科學家、機器學習工程師和軟件工程師熟悉機器學習和深度學習的概念。

地址：

//www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目錄：

第1章 強化學習導論

在過去的一年里，深度學習技術的不斷擴散和發展給各個行業帶來了革命性的變化。毫無疑問，這個領域最令人興奮的部分之一是強化學習(RL)。這本身往往是許多通用人工智能應用程序的基礎，例如學習玩視頻游戲或下棋的軟件。強化學習的好處是，假設可以將問題建模為包含操作、環境和代理的框架，那么代理就可以熟悉大量的任務。假設,解決問題的范圍可以從簡單的游戲,更復雜的3d游戲,自動駕駛汽車教學如何挑選和減少乘客在各種不同的地方以及教一個機械手臂如何把握對象和地點在廚房柜臺上。

第二章 強化學習算法

讀者應該知道，我們將利用各種深度學習和強化學習的方法在這本書。然而，由于我們的重點將轉移到討論實現和這些算法如何在生產環境中工作，我們必須花一些時間來更詳細地介紹算法本身。因此，本章的重點將是引導讀者通過幾個強化學習算法的例子，通常應用和展示他們在使用Open AI gym 不同的問題。

第三章 強化學習算法:Q學習及其變體

隨著策略梯度和Actor-Critic模型的初步討論的結束，我們現在可以討論讀者可能會發現有用的替代深度學習算法。具體來說，我們將討論Q學習、深度Q學習以及深度確定性策略梯度。一旦我們了解了這些，我們就可以開始處理更抽象的問題，更具體的領域，這將教會用戶如何處理不同任務的強化學習。

第四章 通過強化學習做市場

除了在許多書中發現的強化學習中的一些標準問題之外，最好看看那些答案既不客觀也不完全解決的領域。在金融領域，尤其是強化學習領域，最好的例子之一就是做市。我們將討論學科本身，提出一些不基于機器學習的基線方法，然后測試幾種基于強化學習的方法。

第五章 自定義OpenAI強化學習環境

在我們的最后一章，我們將專注于Open AI Gym，但更重要的是嘗試理解我們如何創建我們自己的自定義環境，這樣我們可以處理更多的典型用例。本章的大部分內容將集中在我對開放人工智能的編程實踐的建議，以及我如何編寫這個軟件的建議。最后，在我們完成創建環境之后，我們將繼續集中精力解決問題。對于這個例子，我們將集中精力嘗試創建和解決一個新的視頻游戲。