TensorFlow与自然语言处理应用

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，它与人机交互有关，最终实现人与计算机之间更好的交流。
　　《TensorFlow与自然语言处理应用》分为12章，内容包括自然语言处理基础、深度学习基础、TensorFlow、词嵌入（Word Embedding）、卷积神经网络（CNN）与句子分类、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）、利用LSTM实现图像字幕自动生成、情感分析、机器翻译及智能问答系统。
　　《TensorFlow与自然语言处理应用》适合TensorFlow自然语言处理技术的初学者、NLP应用开发人员、NLP研究人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

李孟全，中国社会科学院研究生院硕士。十多年IT从业经历，先后从事过程序员、项目负责人、部门负责人等岗位。长期关注人工智能领域，在机器学习、深度学习和NLP领域有一定的积累。

2018年，其实是自然语言处理领域收获颇丰的一年，尤其是以Google公司在2018年11月份发布的BERT模型最为世人所瞩目，可以说是最近AI研究领域最为火爆的历史性突破。最近几年，无论从媒体报道还是切身感受，我们都看到人工智能目前的发展势头非常迅猛。如果我们简单回顾一下人工智能发展历程，不难发现其轨迹有三个发展阶段：第一个阶段是计算智能阶段，其典型表现在于计算机和人类相比是能存会算，其超大存储量、超高计算速度方面均可完胜我们人类；第二个阶段是感知智能阶段，具体表现在以语音识别和图像识别技术为代表的迅猛发展，如综艺电视节目中的“机智过人”“最强大脑”就是其很好的呈现形式；第三个阶段是认知智能阶段，这个阶段需要机器能够思考并具有情感。正因为人工智能与我们日常生活的联系越来越紧密，且自然语言处理技术是推动机器实现认知的关键性研究领域，所以我们有必要对自然语言处理应用进行深入探索。本书将利用目前流行的Google技术框架（TensorFlow）来实现自然语言处理方面的应用。
　　由于我们生活的方方面面被赋予了越来越多的数字化内容，因此相应的数据量也在呈指数级增长，并且大多数数据是与语言相关的数据，如电子邮件、社交媒体帖子、电话和网络文章，自然语言处理（NaturaILanguageProcessing，NLP）能够有效地利用这些数据帮助人们完成日常业务工作。NLP已经彻底改变了我们使用数据改善业务和生活的方式，并将在我们未来的日常生活中发挥更大的作用。
　　NLP最普遍的使用案例之一是虚拟助手（Virtual Assistants，VA），如百度小度助手、Apple的Siri、谷歌助手（Google Assistant）和亚马逊Alexa。当我向VA询问“附近最便宜的火锅”时（笔者利用手机上百度地图小度时，它会把附近最便宜的火锅店排在第一位），就会触发一系列复杂的NLP任务。首先VA需要了解（解析）我的请求（了解它需要检索火锅的价格，而不是停车位计时的价格），VA做出的决定是“什么是便宜的？”；然后VA需要对附近火锅的价格进行排名（也有可能基于我过去吃过的火锅店）；最后VA抓取相关数据获取附近火锅的价格，并通过分析每家火锅店的价格和评论对它们进行排名。其实，我们在几秒钟内看到的结果是执行一系列非常复杂NLP任务的结果。
　　正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性，笔者才更想对NLP背后的模型原理和具体应用进行深入的探讨，以便我们对NLP有更多的认知。另外，笔者查看了近些年来的相关文献，发现单独讲解NLP方面的理论文献国内外都有，单独撰写NLP任务实现的技术工具（如TensorFlow）的图书也很多，而将二者结合起来的图书，目前在国内还没有发现（也许有，只是笔者没有发现而已）。于是，2018年4月，笔者就想对关于利用TensorFlow技术框架来实现NLP任务应用方面进行成体系地探索，以便对今后的工作有所积累。本书在创作过程中参考了《NaturalLanguage Processing with TensorFlow》（Thushan Ganegedara著）中的一些内容，在此向Thushan Ganegedara表达个人的敬意！
　　通过阅读本书，你将学会如何利用深度学习来实现许多有意义的NLP任务。对于本书中涉及的NLP任务，我们都有具体的代码实现（含实现过程），使用的技术框架为TensorFlow（1.8版本），编程语言为Python（3.6版本）。

第1章 自然语言处理基础
1．1 认识自然语言处理
1．2 自然语言处理方面的任务
1．3 第一阶段：偏理论的理性主义
1．4 第二阶段：偏实践应用的经验主义
1．5 第三阶段：深度学习阶段
1．6 NLP中深度学习的局限性
1．7 NLP的应用场景
1．8 NLP的发展前景
1．9 总结

第2章 深度学习基础
2．1 深度学习介绍
2．2 深度学习演变简述
2．2．1 深度学习早期
2．2．2 深度学习的发展
2．2．3 深度学习的爆发
2．3 神经网络介绍
2．4 神经网络的基本结构
2．5 两层神经网络（多层感知器）
2．5．1 简述
2．5．2 两层神经网络结构
2．6 多层神经网络（深度学习）
2．6．1 简述
2．6．2 多层神经网络结构
2．7 编码器．解码器网络
2．8 随机梯度下降
2．9 反向传播
2．1 0总结

第3章 TensorFlow．
3．1 TensorFlow概念解读
3．2 TensorFlow主要特征
3．2．1 自动求微分
3．2．2 多语言支持
3．2．3 高度的灵活性
3．2．4 真正的可移植性
3．2．5 将科研和产品联系在一起
3．2．6 性能最优化
3．3 TensorFlow安装
3．4 TensorFlow计算图
3．5 TensorFlow张量和模型会话
3．5．1 张量
3．5．2 会话
3．6 TensorFlow工作原理
3．7 通过一个示例来认识TensorFlow
3．8 TensorFlow客户端
3．9 TensorFlow中常见元素解读
3，9．1 在TensorFlow中定义输入
3．9．2 在TensorFlow中定义变量
3．9．3 定义TensorFlow输出
3．9．4 定义TensorFlow运算或操作
3．10 变量作用域机制
3．10．1 基本原理
3．10．2 通过示例解读
3．11 实现一个神经网络
3．11．1 数据准备
3．11．2 定义TensorFlow计算图
3．11．3 运行神经网络
3．12 总结

第4章 词嵌入
4．1 分布式表示
4．1．1 分布式表示的直观认识
4．1．2 分布式表示解读
4．2 Word2vec模型（以Skip-Gram为例）
4．2．1 直观认识Word2vec
4．2．2 定义任务
4．2．3 从原始文本创建结构化数据
4．2．4 定义词嵌入层和神经网络
……
第5章 卷积神经网络与句子分类
第6章 循环神经网络
第7章 长短期记忆
第8章 利用LSTM自动生成文本
第9章 利用LSTM实现图像字幕自动生成
第10章 情感分析
第11章机器翻译
第12章 智能问答系统

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