NLP实战：利用Python理解、分析和生成文本

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导读：本文内容参考自《自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本》一书，由Hobson Lane等人所著。
本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。 NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。
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1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇题为“ 计算机机械与智能（Computing Machinery and Intelligence） ” 的文章，提出了著名的“图灵测试（Turing Test）” 。这当中涉及了自动解释和自然语言的生成，作为判断智能的条件，这就是自然语言处理（Natural Language Processing ， NLP）发展的开端。
自然语言处理是计算机科学和人工智能（artificial intelligence ， AI）的一个研究领域，它关注自然语言（如英语或汉语普通话）的处理。这种处理通常包括将自然语言转换成计算机能够用于理解这个世界的数据（数字）。同时，这种对世界的理解有时被用于生成能够体现这种理解的自然语言文本（即自然语言生成）。
语言的发明是为了便于沟通交流，是人类建立共识的基础。而现在，奋斗在自然语言处理技术的程序员们都有一个目标：让计算机也能理解人类的语言。

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NLP的魅力——创造会交流的机器
自从计算机被发明出来，机器一直在处理语言。然而，这些“形式”语言（如早期语言Ada、COBOL和Fortran）被设计成只有一种正确的解释（或编译）方式。
目前，维基百科列出了700多种编程语言。相比之下， Ethnologue已经确认的自然语言总数是当前世界各地人们所用的自然语言的10倍。谷歌的自然语言文档索引远超过1亿吉字节，而且这只是索引而已，当前在线的实际自然语言内容大小肯定超过1000亿吉字节，同时这些文档并没有完全覆盖整个互联网。
“自然语言”与“自然世界”中“自然”一词的意义相同。世界上自然的、进化的事物不同于人类设计和制造的机械的、人工的东西。能够设计和构建软件来阅读和处理大家现在正在阅读的语言，该语言正是关于如何构建软件来处理自然语言的，这非常高级，也十分神奇。
起初， Google等搜索网站需要一些技巧才能找到我们要找的东西，但很快就变得更加智能了，可以接受越来越多的词汇搜索。然后智能手机的文字自动补全功能开始变得先进起来，中间按钮给出的通常就是我们要找的词。这些就是自然语言处理的魅力——让机器理解我们的想法。
越来越多的娱乐、广告和财务报告内容在不需要人动一根手指的情况下就可以生成。 NLP机器人可以编写整个电影脚本。视频游戏和虚拟世界经常会出现与我们对话的机器人，它们有时甚至会谈论机器人和人工智能本身。这种“戏中戏”将得到更多的关于电影的元数据，然后现实世界中的机器人会据此撰写评论以帮助大家决定看哪部电影。
随着NLP技术的发展，信息流和计算能力也不断增强。我们现在只需在搜索栏中输入几个字符，就可以检索出完成任务所需的准确信息。搜索提供的前几个自动补全选项通常非常合适，以至于让我们感觉是有一个人在帮助我们进行搜索。

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