学习机器学习、深度学习、数据分析，目的还是应用，自然语言理解和处理是一个很重要的研究方向。
应该说神经网络用于自然语言处理这类的书籍并不多，或许是因为自己基础的问题?
在学习过程中，看了《基于深度学习的自然语言处理》电子书和《Python自然语言处理实战核心技术与算法》电子书。
《基于深度学习的自然语言处理》电子书，边看边标注，真是爱不释手，基本是比较新的一些知识和应用，也比较有系统性了，强力推荐。《基于深度学习的自然语言处理》重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。显然讲解的更加通透一些，这一领域也不太好写，写的这么有思想的估计也只有这本书了。
我想大多数学友想要处理的是中文，推荐大家好好学学《Python自然语言处理实战核心技术与算法》。
《Python自然语言处理实战核心技术与算法》电子书，专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。通过边看边做标注，测试代码，掌握了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。
现在两本电子书同时看，做笔记，调试代码，学习NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法虽然比较复杂点，但是非常实用，一方面可以学会应用，另一方面可以写论文也有用。
自己整理收集的自然语言处理、深度学习方面的学习电子资料大家也可以参考:
https://www.yuque.com/baibinng/ctyewg/nhzqih
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