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导读

根据国内某求职网站的数据，截至2019年，上海地区自然语言处理（NLP）相关职位的平均月薪约为27510元，相比2018年增长了66%。其中，月薪在30K至50K之间的职位占比达到45.8%。自然语言处理一直是人工智能领域的重要方向之一，许多机器学习、深度学习、算法等岗位的描述中也常要求求职者具备相关技能。

要想获得理想中的高薪职位，首先需要拿到面试机会，而展示自己的专业技能则是关键。掌握足够的专业技能，可以从以下推荐的九本书中开始学习。

推荐书籍

01 《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》

本书由阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深NLP专家撰写，侧重实战操作，避免复杂的数学公式和证明，适合零基础入门。书中详细介绍了自然语言处理的核心技术和经典算法，专注于中文自然语言处理。

02 《Python自然语言处理》

本书旨在介绍自然语言处理领域的基本概念、术语、任务、算法和技术，非常适合初学者入门。通过阅读本书，你可以学习到： - Python编程方法在自然语言处理中的应用 - 使用Python类库（如NLTK、Polyglot、SpaCy、Stanford CoreNLP）处理自然语言 - 特征工程中的特征抽取和选择方法 - 深度学习中的向量化方法 - 规则系统架构的理解 - 使用监督和无监督机器学习方法进行训练和优化 - 自然语言处理和生成中的深度学习方法

03 《自然语言处理Python进阶》

本书通过实例教你如何使用NLTK（主要的自然语言处理Python平台）来完成各种自然语言处理任务，涵盖自然语言理解和处理、句法分析等内容。你将学会如何处理语言、句子以及各种歧义现象，使用NLTK进行文本分类、分词、词性标注等任务，并掌握句法分析、语义分析、语用分析以及深度学习技术的应用。

04 《TensorFlow自然语言处理》

本书是一本利用深度学习算法和TensorFlow编写现代自然语言处理应用程序的指南，内容包括词嵌入方法、CNN/RNN/LSTM的TensorFlow实现及应用、LSTM在文本生成和图像标题生成中的应用、统计机器翻译到神经网络翻译等。通过阅读本书，你将深入了解自然语言处理，并学会如何在深度学习任务中使用TensorFlow。

05 《面向自然语言处理的深度学习》

本书探讨了如何解决深度学习中的dropout、池化和归一化层问题，探索并开发自己的深度学习网络。书中还提供了关于强化学习的有趣介绍，并在TensorFlow和Keras中使用叠加双向LSTM创建聊天机器人。

06 《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》

本书包含数据分析实例，涵盖从基础统计学到ETL、深度学习和物联网的广泛领域，提供了产业分析项目的各种技术概念。

07 《基于深度学习的自然语言处理》

本书深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用网络结构，并重点介绍了如何使用这些技术解决自然语言处理问题。作者和译者都是国内外自然语言处理领域的活跃学者，他们的方法和技术代表了当前和未来的发展趋势。

08 《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》

本书探讨了将深度学习应用于自然语言处理的方法。书中概述了自然语言处理的一般概念，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考虑上下文关系生成文本。书中使用的特征提取方法是卷积神经网络，生成文本的方法是循环神经网络。

09 《Java自然语言处理》

本书探讨了自然语言处理在程序开发中的重要地位，尤其是在处理实际问题时的作用。书中介绍了如何使用全文本搜索、专有名称识别、聚类、标记、信息提取、摘要等方法来自主组织文本。书中涵盖了自然语言处理的基本概念，即使没有统计或自然语言处理背景的读者也能理解。