《自然语言处理的Python实践》通过5章内容深入解读了自然语言处理（NLP）的文本数据处理方法和行业实际应用。其中讨论了文本数据的根本问题所在和在文本数据中如何提取信息、提取哪种信息等，同时通过第2~5章，重点讲解了客户服务行业、在线评论、银行与金融服务及保险行业、虚拟助手四大NLP重点领域的实际应用方法，其中详细解读了意图挖掘、基于ML的监督学习、情感分析与挖掘、Word2Vec、CBOW、LSTM、编码器-解码器模型框架和当今NLP领域解决问题效果最好的BERT模型等关键技术方法。内容全面，案例真实。

本书案例均直接深入到各行业，读者在阅读学习过程中，能通过书中相应的代码和案例思路，真正解决实际工作中遇到的问题。 本书适合各个行业自然语言处理方向的技术人员阅读学习，也适合开设自然语言处理课程的院校师生及计算机专业教学参考使用。

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