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關(guān)于自然語(yǔ)言處理的新書(shū)有哪些推薦？

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2017 年，機(jī)器之心就獲知鄧力、劉洋教授等人在編寫(xiě)一本 NLP 領(lǐng)域的書(shū)籍《Deep Learning in Natural Language Processing》，一直以來(lái)都對(duì)此書(shū)有所期待 。此書(shū)介紹了深度學(xué)習(xí)在 NLP 常見(jiàn)問(wèn)題中的應(yīng)用，還對(duì) NLP 未來(lái)發(fā)展的研究方向進(jìn)行了探討，包括神經(jīng)符號(hào)整合框架、基于記憶的模型、先驗(yàn)知識(shí)融合以及深度學(xué)習(xí)范式（如無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、生成式學(xué)習(xí)、多模學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)等） 。
官方書(shū)籍地址：https://www.springer.com/gp/book/9789811052088自然語(yǔ)言處理（NLP）旨在使計(jì)算機(jī)可以智能地處理人類語(yǔ)言，是跨越人工智能、計(jì)算科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息處理和語(yǔ)言學(xué)的重要跨學(xué)科領(lǐng)域 。由于計(jì)算機(jī)和人類語(yǔ)言之間的交互技術(shù)的進(jìn)步，語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)話系統(tǒng)、信息檢索、問(wèn)答和機(jī)器翻譯等 NLP 應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始重塑人們識(shí)別、獲取和利用信息的方式 。
NLP 的發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮：理性主義、經(jīng)驗(yàn)主義和深度學(xué)習(xí) 。在第一次浪潮中，理性主義方法主張?jiān)O(shè)計(jì)手工制作的規(guī)則，將知識(shí)融入 NLP 系統(tǒng)，這種主張假設(shè)人類思維中的語(yǔ)言知識(shí)是通過(guò)通用繼承預(yù)先固定下來(lái)的 。在第二次浪潮中，經(jīng)驗(yàn)方法假設(shè)豐富的感官輸入和表面形式的可觀察語(yǔ)言數(shù)據(jù)是必需的，并且足以使大腦學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言的詳細(xì)結(jié)構(gòu) 。
因此，人們開(kāi)發(fā)了概率模型來(lái)發(fā)現(xiàn)大型語(yǔ)料庫(kù)中語(yǔ)言的規(guī)律性 。在第三次浪潮中，受生物神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)，深度學(xué)習(xí)利用非線性處理的層次模型，從語(yǔ)言數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)內(nèi)在表征，旨在模擬人類的認(rèn)知能力 。深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理的交叉在實(shí)際任務(wù)中取得了驚人的成功 。語(yǔ)音識(shí)別是深度學(xué)習(xí)深刻影響的第一個(gè)工業(yè) NLP 應(yīng)用 。隨著大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)變得可用，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了比傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)方法低得多的識(shí)別誤差 。
深度學(xué)習(xí)在 NLP 領(lǐng)域的另一個(gè)成功應(yīng)用是機(jī)器翻譯 。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人類語(yǔ)言之間的映射進(jìn)行建模的端到端神經(jīng)機(jī)器翻譯已經(jīng)證明可以大大提高翻譯質(zhì)量 。因此，神經(jīng)機(jī)器翻譯已迅速成為大型科技公司（谷歌、微軟、Facebook、百度等）提供的主要商業(yè)在線翻譯服務(wù)的新技術(shù) 。NLP 的許多其他領(lǐng)域，包括語(yǔ)言理解和對(duì)話、詞法分析和解析、知識(shí)圖譜、信息檢索、文本問(wèn)答、社交計(jì)算、語(yǔ)言生成和文本情感分析，也通過(guò)深度學(xué)習(xí)取得了很大的進(jìn)步，掀起了 NLP 發(fā)展的第三次浪潮 。
如今，深度學(xué)習(xí)是應(yīng)用于幾乎所有 NLP 任務(wù)的主導(dǎo)方法 。作者對(duì)三大浪潮分析得出的結(jié)論是：當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是從前兩大浪潮發(fā)展的 NLP 技術(shù)在概念和范式上的革命 。這場(chǎng)革命的關(guān)鍵支柱包括語(yǔ)言實(shí)體（子詞、單詞、短語(yǔ)、句子、段落、文檔等）的分布式表示，通過(guò)嵌入、嵌入的語(yǔ)義泛化、語(yǔ)言的長(zhǎng)跨深度序列建模、有效地表示從低到高的語(yǔ)言水平的分層網(wǎng)絡(luò)以及端到端的深度學(xué)習(xí)方法，來(lái)共同完成許多 NLP 任務(wù) 。
在深度學(xué)習(xí)浪潮之前，這些都不可能，不僅是因?yàn)樵谥暗睦顺敝腥狈Υ髷?shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算，而且同樣重要的是，近年來(lái)我們錯(cuò)過(guò)了正確的框架，直到深度學(xué)習(xí)范式出現(xiàn) 。這本書(shū)的主要目的是綜述深度學(xué)習(xí)在 NLP 領(lǐng)域的近期前沿應(yīng)用 。本書(shū)會(huì)展示當(dāng)前最佳的 NLP 為中心的深度學(xué)習(xí)研究，并聚焦于探討深度學(xué)習(xí)在主要的 NLP 應(yīng)用中發(fā)揮的作用，包括口語(yǔ)理解、對(duì)話系統(tǒng)、詞法分析、語(yǔ)法分析、知識(shí)圖譜、機(jī)器翻譯、問(wèn)答、情感分析、社交計(jì)算和從圖像生成自然語(yǔ)言 。
本書(shū)適用于有計(jì)算機(jī)技術(shù)背景的讀者，包括碩士生、博士生、博士后研究員、教學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界研究者，以及任何想快速了解 NLP 深度學(xué)習(xí)最新進(jìn)展的讀者 。本書(shū)由全球知名的 Deep Learning 和 NLP 專家鄧力博士領(lǐng)導(dǎo)國(guó)內(nèi)外一批活躍的 NLP 研究人員撰寫(xiě)，全面介紹了深度學(xué)習(xí)如何解決 NLP 中的基本問(wèn)題，并匯總了大多數(shù)深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于 NLP 領(lǐng)域的最新進(jìn)展（包括 2017 下半年的最新研究進(jìn)展） 。

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