《自然语言处理中的机器学习和深度学习》

自然语言处理（NLP）是人工智能、语言学和计算机科学的一个子领域，涉及对书面和口头人类语言的生成、识别和理解。NLP系统检查句子的语法结构以及单词的具体含义，然后利用算法提取意义并产生结果。 机器学习和深度学习在自然语言处理中旨在提供神经网络技术在NLP领域的当前审查，特别是关于对话代理人（聊天机器人），文本转语音，非文字内容的管理 - 如情绪，还有讽刺表达 - 和在医疗保健领域的应用。

自然语言处理（NLP）是计算机科学、信息工程和人工智能（AI）的子领域，涉及对人类语言的计算处理和理解。

用于NLP和文本分析的机器学习（ML）涉及一系列统计技术，用于识别词性、命名实体、情绪、情感和文本的其他方面。机器学习是人工智能的一个子集，涉及研究算法和统计方法，使计算机系统能够有效地执行特定任务。机器学习无需使用显式指令，依靠模式并从数据集学习以做出预测或决策。机器学习算法分为监督学习、半监督学习、主动学习、强化学习和无监督学习。
自然语言处理（NLP）在医疗保健领域具有潜在的颠覆性技术，但到目前为止，很少有人关注这一目标。这本书旨在提供一些NLP技术的例子，例如可以恢复语音、检测帕金森病或帮助心理治疗师。

这本书面向广泛的受众。初学者会发现有用的章节提供了NLP技术的一般介绍，而经验丰富的专业人士将欣赏关于情感、同理心和非文字内容的高级管理的章节。