本版推荐

    《基于混合方法的自然语言处理》，[西]何塞·曼努埃尔·戈麦斯-佩雷斯,[西]罗纳德·德诺,[西]安德烈·加西亚-席尔瓦著，曹洪伟，石涛声译，机械工业出版社2021年09月，99.00元

    本书分为三个部分：基于知识图谱和神经网络的构建部分；结合知识图谱和神经网　络的混合体系结构；实际应用部分。在三个部分中，主题通常是独立的，允许读者快速、轻松地阅读所需的信息。本书的两个特点是实用性和拥有前沿信息。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示，对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法，解释了使用它们的语言模型和Transformer体系结构。

    《自然语言处理》，双锴著，北京邮电大学出版社2021年08月，39.00元

    本书着眼于自　然语言处理的一些经典研究和前沿应用，重点介绍　了　深度学习在自　然语言处理中的应用。全书共分为11章。章概述了　自然语言处理的发展过程、难点及应用等。第2到10章从自然语言处理中的基本概念和基础知识出发，逐步介绍了语言模型、分类任务、信息抽取、知识图谱、机器翻译、摘要生成、语言分析这几种典型的基础型和应用型研究任务的发展、算法原理和模型结构以及未来趋势。第11章前瞻性地对时下热门的研究方向进行了分析和讨论。

    《基于Bert模型的自然语言处理实战》，李金洪著，电子工业出版社2021年07月，139.00元本书介绍如何在PyTorch框　架　中　使　用BERT　模型完成　自然语言处理　（NLP）　任务。BERT　模型是当今处理自　然语言任务效果#好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。本书共3篇。第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建；第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性；第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。

    《Spark NLP自然语言处理（　影印版）》，[美]Alex Thomas著，东南大学出版社2021年07月，132.00元

    本　书　通　过具体的示例、实践和理论解释，以及在Spark处理框架上使用NLP　进行的动手练习，将教授读　者从基本语言　学和书写　系统到　情感分析和搜索引　擎的一切。除此之外，你还将探究开发基于文本的应用时要特别注意的性能等问题。在本书的四个部分中，你将学习到NLP基础知识和基本构成要素，然后再深入研究应用和系统构建

    《机器翻译：基础与模型》，肖桐著，电子工业出版社2021年08月，299.00元

    本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了　深入讲解，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。本书可供计算机相关专业高年级本科生及研究生学习使用，也可作为自然语言处理，特别是机器翻译相关研究人员的案边手册。