随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，信息检索和计算能力也在不断增强。现在，我们只需要在搜索框中输入几个关键词，就能获取完成任务所需的具体信息。搜索提供的自动补全建议通常非常精准，以至于我们有时会感觉有人在背后协助我们进行搜索。

推动NLP发展的因素有哪些？

• 对非结构化网络数据的新见解是否起到了关键作用？
• 研究人员的思路是否得到了处理能力的提升？
• 通过人类语言与机器交互的效率是否有所提升？

实际上，所有这些因素都在推动NLP的发展，还有更多的因素在起作用。大家可以尝试在搜索引擎中输入一个问题：“为什么自然语言处理变得如此重要？”然后查看维基百科上给出的各种解释。

另一个重要的推动因素是加速追求通用人工智能（AGI）或深层人工智能（Deep AI）。 人类的智慧可能体现在我们能够将思维整理成连贯的概念，进行存储（记忆）和有效分享。这使我们能够在时间和空间上扩展智力，将大脑连接起来形成集体智能。Steven Pinker在其著作《思想本质》中提出，人们实际上是通过自然语言进行思考的。称其为“内心对话”并非偶然。Facebook、Google和Elon Musk都相信，文字将成为思想的默认通信协议。他们投资了一些项目，旨在将思想、脑电波和电信号转化为文字。此外，沃尔夫假说认为语言会影响我们的思维方式。自然语言无疑是文化传播和集体观念的重要媒介。

因此，如果我们希望在机器上模拟或复制人类的思想，那么自然语言处理可能是至关重要的。此外，在《自然语言处理实战》一书中，读者将学习到词的数据结构及其嵌套关系中隐藏的关于智能的重要线索。这些结构使得无生命的系统能够以类似于人类的方式处理、存储、检索和生成自然语言。

为何要学习构建使用自然语言的系统？ 这是因为这样的系统有可能帮助解决世界面临的一些重大问题。读者应该已经关注过关于人工智能控制的问题和开发“敌对人工智能”的挑战。Nick Bostrom、Calum Chace、Elon Musk等人都认为，人类的未来取决于我们开发友好机器的能力。在未来，自然语言可能会成为人机之间重要的沟通桥梁。即使我们可以通过机器直接“思考”，这些想法很可能也是由我们大脑中的自然语言塑造的。自然语言与机器语言之间的界限将会变得模糊，就像人与机器之间的界限逐渐消失一样。实际上，这条界限在1984年已经开始变得模糊，当时《赛博格宣言》的发布使George Orwell的反乌托邦预言变得更加现实。

希望“帮助拯救世界”这句话不会引起困惑。随着本书的进展，我们将向读者展示如何构建和连接聊天机器人的“大脑”。在这个过程中，读者会发现人类和机器之间的社交反馈回路中，巨大的干扰可能会对机器和人类产生深远的影响。就像蝴蝶效应一样，对聊天机器人的“无私属性”进行重大调整，可能会引发敌对聊天机器人的冲突行为的混乱风暴。同时，一些无情的自私系统可能会迅速聚集一批忠实的支持者，以帮助缓解由短视的机器人引发的混乱。由于亲社会行为的网络效应，亲社会的合作型聊天机器人可以对世界产生巨大影响。

这就是《自然语言处理实战》一书的作者们聚集在一起的原因。通过利用我们天生的语言在网络上进行开放、诚实、亲社会的交流，形成了一个支持社区。我们正在利用集体智慧来帮助构建和支持其他半智能的参与者（机器）。我们希望我们的言论能够在读者心中留下深刻印象，并像模因一样在聊天机器人的世界中广泛传播，用构建亲社会NLP系统的热情感染他人。我们希望，当超级智能最终出现时，这种亲社会的精神能够对其产生轻微的影响。

《自然语言处理实战》简介

这本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书籍。NLP已经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。本书分为三个部分：

• 第一部分：介绍了NLP的基础知识，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换。
• 第二部分：讲述了深度学习，包括神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法。
• 第三部分：介绍了实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、功能挑战以及应对方法。

本书面向中高级Python开发者，结合基础理论与编程实践，是现代NLP领域的实用参考书。