本书在开篇章节清晰解释自然语言与人工智能关系的基础上，结合当前自然语言处理领域主流和前沿应用，从9个实践应用场景方面讲解了自然语言处理相关算法的实践，包括文本特征提取、语言生成、语义分析与理解、信息检索与推荐系统等。对于每种实践场景的描述会先帮助读者弄懂原理，再与场景需求进行匹配，最后横向对比不同算法的特点，旨在向读者阐明，算法没有优劣之分，只有是否合适的区别，这便是实践场景的特点。二维码下载包中包含全书示例源代码，帮助读者通过调整不同参数来体会算法的实现效果。

第1章人工智能与自然语言处理基础
1.1人工智能
1.1.1人工智能的发展历程
1.1.2人工智能的研究领域
1.2机器学习和深度学习
1.2.1机器学习
1.2.2深度学习
1.2.3机器学习和深度学习的区别
1.3什么是自然语言处理
1.4自然语言处理的挑战与机遇
1.4.1挑战
1.4.2机遇
第2章文本预处理算法
2.1分词
2.1.1分词的重要性和基本原理
2.1.2基于空格的分词
2.1.3基于标点符号的分词
2.2词干化与词形还原
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