《自然语言处理技术入门与实战》主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面
    ，介绍了自然语言处理中相关的一些技术。对于每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现，以及对
    当前方法的思考四个方面进行讲解。
    深度学习——计算任意词距离模型：FP-Growth算法实现词距离计算；N-Gram算法实现词距离计算；BP算法实现词距离计算
    拼音汉字混合识别模型：
    贝叶斯模型实现拼音汉字混合识别；HMM模型实现拼音汉字混合识别；RNN神经网络模型实现拼音汉字混合识别
    文本自动生成模型：基于关键词的文本自动生成模型；RNN模型实现文本自动生成
    《自然语言处理技术入门与实战》PDF+兰红云
    下载: https://pan.baidu.com/s/1ZIXXpwYUTGt73RHxe24vwg
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    由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。推荐两份参考，用于学习交流。
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    《自然语言处理理论与实战》经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。
    《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》是一本介绍大数据智能分析的科普书籍，旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理技术，以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。
    学习+唐聃《自然语言处理理论与实战》PDF及代码+《大数据智能互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》PDF+刘知远
    《自然语言处理理论与实战》高清PDF，362页，带目录，文字可复制；配套源代码。唐聃等著。
    《大数据智能互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》PDF，293页，带目录，文字可复制，彩色配图。刘知远等著。
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    《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
    《自然语言处理理论与实战》适用于具备一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的大学二年级以上的学生、科研工作者和相关技术人员。一些做工程应用的自然语言处理工程师，也可以通过阅读《自然语言处理理论与实战》补充理论知识，理论知识的魅力在于遇到工程难题时，可以知道其背后的原因，快速、准确地解决问题。
    《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》包括大数据智能基础和大数据智能应用两个部分，共8 章。大数据智能基础部分有三章：第1 章以深度学习为例介绍大数据智能的计算框架；第2 章以知识图谱为例介绍大数据智能的知识库；第3 章介绍大数据的计算处理系统。大数据智能应用部分有5 章：第4 章介绍智能问答，第5 章介绍主题模型，第6 章介绍个性化推荐，第7 章介绍情感分析与意见挖掘，第8 章介绍面向社会媒体内容的分析与应用。最后在《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》的后记部分为读者追踪大数据智能的最新学术材料提供了建议。
    《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》适合愿意对大数据技术有所了解，以及想要将大数据技术应用于本职工作的读者。