导读

根据国内某求职网站的数据，截至2019年，上海地区的自然语言处理（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中的热门方向，许多与机器学习、深度学习和算法相关的职位也常要求求职者具备自然语言处理的相关技能。为了获得理想中的高薪职位，首先需要获得工作机会；而要获得机会，则需要展示自己的专业技能；而掌握足够的专业技能，可以从以下九本书籍中获取。

推荐书目

《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》

这本书由阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深NLP专家编写，以实战为导向，避免复杂的数学公式和证明，确保零基础读者也能轻松入门。书中专注于中文自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，详细介绍了自然语言处理的核心技术、方法论和经典算法。

《Python自然语言处理》

本书致力于全面介绍自然语言处理领域的概念、术语、任务、算法和技术、系统构建方法等，非常适合自然语言处理初学者。通过阅读本书，读者可以学习到： - 使用Python编程方法进行自然语言处理开发 - 运用Python类库处理自然语言，如NLTK、Polyglot、SpaCy、Stanford CoreNLP等 - 特征工程中的特征抽取和特征选择 - 深度学习中的向量化方法 - 规则系统架构 - 使用监督和无监督机器学习方法进行训练和优化 - 找到适合自然语言处理和生成任务的深度学习方法

《自然语言处理Python进阶》

本书包含多个实例，帮助读者掌握如何使用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，包括自然语言理解和处理、句法分析等。读者可以学会如何理解语言、处理句子及各种歧义现象，如何使用NLTK进行文本分类、分词和词性标注等任务，以及如何分析词汇和句子结构，并掌握句法分析、语义分析、语用分析和深度学习技术的应用。

《TensorFlow自然语言处理》

本书是一本实用指南，教你如何使用深度学习算法和TensorFlow编写现代自然语言处理应用程序。内容涵盖词嵌入方法、CNN/RNN/LSTM在TensorFlow中的实现及应用、LSTM在文本生成和图像标题生成中的应用、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。通过本书，读者可以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。

《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、池化和归一化层的问题，并探索和开发自己的深度学习网络。读者可以获得关于强化学习以及如何使用上下文特定行为的有趣介绍，并在TensorFlow和Keras中使用叠加双向LSTM创建自己的聊天机器人。

《Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例》

本书包含多个数据分析实例，涵盖了从基础统计学到ETL、深度学习和物联网的广泛领域，提供了工业分析项目的各种技术概念。

《基于深度学习的自然语言处理》

本书展示了深度学习技术在自然语言处理中的应用，已成为推动自然语言处理技术发展的重要力量。本书的作者和译者是国内外自然语言处理领域的活跃青年学者，他们关注的方法和技术代表着当前和未来的趋势。书中系统阐述了如何将深度学习技术应用于自然语言处理，深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构，并重点介绍了如何利用这些技术解决自然语言问题。

《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》

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如何从自然语言文本中提取特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。书中自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络完成的，而根据上下文关系生成文本则应用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。

《Java自然语言处理》

自然语言处理（NLP）是应用程序开发的重要领域，在实际问题解决中起着越来越重要的作用。本书探讨了如何使用诸如全文检索、专有名词识别、聚类、标记、信息提取和摘要等方法来组织文本。书中涵盖了自然语言处理的概念，即使没有统计或自然语言处理背景的人也可以理解。