月薪50K，看完这9本书就足以解决AI这个热门领域了。为27510元，较2018年增长66%，其中月薪30K-50K的岗位占比高达45.8%。此外，自然语言处理一直是人工智能相关的热点领域。在机器学习、深度学习、算法等职位描述中，往往要求求职者掌握自然语言处理方面的相关技能。想要拿到职位描述中承诺的高薪，首先要拿到offer；如果你想得到offer，你必须展示你的专业技能；想要掌握足够的专业技能，可以从数据大叔推荐的这9本书开始储备...01《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》作者：涂明、刘翔、刘树纯推荐语言：阿里巴巴资深NLP专家撰写、千名略数据和七牛云，它以实战为基础，绕过各种复杂的数学公式和证明，确保读者零基础上手。本书以中文自然语言处理为核心，以Python及其相关框架为工具，以实战为指导。详细阐述了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。02《Python自然语言处理》作者：YaranSanaka推荐：本书致力于介绍自然语言处理领域的一些概念、术语、应用任务、算法与技术、系统构建方法等。非常适合作为自然语言入门入门书籍，适合有兴趣处理任务进入该领域的初学者。你可以学习：自然语言处理应用开发中的Python编程方法，理解自然语言数据属性和语料库分析处理方法。使用Python库处理自然语言，如NLTK、Polyglot、SpaCy、StanfordCoreNLP等。特征工程中特征提取和特征选择的方法。矢量化方法在深度学习中的优势。更好地了解基于规则的系统的架构。在自然语言处理中使用有监督和无监督的机器学习方法进行训练和调整。为自然语言处理和自然语言生成问题寻找合适的深度学习方法。03《自然语言处理Python进阶》作者：KrishnaBafsa等推荐：本书包含的例子可以让你学会使用NLTK（NLP任务的主要Python平台）完成自然语言处理的各种任务，涵盖自然语言理解、自然语言处理和句法分析等您将学习如何理解语言、处理句子和各种歧义；您还将学习如何有效地将NLTK用于多项任务，例如文本分类、分词和词性标注；你还将学习如何分析词汇和句子结构，掌握句法分析、语义分析、语用分析和深度学习技术的应用。04《TensorFlow自然语言处理》作者：TushanGaneguedala推荐语言：本书是使用深度学习算法和TensorFlow编写现代自然语言处理应用程序的实用指南。内容涉及wordembedding的各种方法，CNNTensorFlow的实现和RNN/LSTM的应用，LSTM在文本生成和图像字幕生成中的应用，从统计机器翻译到神经网络翻译以及自然语言处理的未来。通过阅读本书，你将对NLP（自然语言处理）有更深刻的理解，并学习如何将TensorFlow应用到深度学习NLP任务中，以及如何执行特定的NLP任务。05《面向自然语言处理的深度学习》作者：PalashGoyaletal建议：通过解决dropout、pooling和normalization层的难题，探索和发展自己的深度学习网络；获得关于强化学习以及如何使用特定情境的知识令人兴奋的行为介绍；在Tensorflow和Keras中使用堆叠式双向LSTM创建您自己的聊天机器人。06《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》作者：SayanMukhopadiya推荐：本书包含数据分析实例，涵盖从基础统计到ETL、深度学习、物联网等广泛领域，并为工业分析项目提供各种技术方面的概念。07《基于深度学习的自然语言处理》作者：JoavGoldberg推荐：深度学习技术为解决NLP问题提供了可能的途径，成为有效推动自然语言处理技术发展的变革性力量。本书的作者和译者都是国内外NLP领域非常活跃的青年学者。他们所关注的方法和技术代表和预示着NLP领域当前和未来的趋势。本书系统地阐述了将深度学习技术应用于自然语言处理的方法和技巧，深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和各种常用的网络结构，重点介绍了如何利用这些技术处理自然语言。08《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》作者：HiroshiKochi推荐：本书初步探讨了将深度学习应用于自然语言处理的方法。概述了自然语言处理的一般概念，并通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征，以及如何在考虑上下文关系的情况下生成文本。书中自然语言文本的特征提取采用卷积神经网络实现，根据上下文关系生成文本采用循环神经网络。这两个网络是深度学习领域常用的基础技术。09《Java自然语言处理》作者：RichardRies推荐语言：自然语言处理（NLP）是应用开发的一个重要领域，在解决实际问题中发挥着越来越重要的作用。对NLP任务支持的自然语言可访问应用程序的需求显着增加。本书探讨了如何使用全文搜索、专有名称识别、聚类、标记、信息提取、摘要等方法自主组织文本。NLP的概念以这样一种方式涵盖，即使没有统计学或自然语言处理背景的人也能理解它。
