"《TensorFlow自然语言处理及应用》以TensorFlow为平台，讲述TensorFlow与自然语言的技术及开发。书中每章都以理论开始，以TensorFlow应用及自然语言分析结束，将理论与实践相结合，让读者可以快速掌握TensorFlow与自然语言分析。本书共9章，主要内容为TensorFlow与编程、自然语言处理与深度学习基础、神经网络算法基础、词嵌入、卷积神经网络分析与文本分类、几种经典的卷积神经网络、循环神经网络及语言模型、长短期记忆及自动生成文本、其他网络的经典分析与应用。 《TensorFlow自然语言处理及应用》注重应用，实例丰富，可作为高等院校人工智能相关专业的教材，也可作为研究TensorFlow与自然语言分析的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书籍。"

李炳银 单位：佛山科学技术学院 机电工程与自动化学院 职务、职称：讲师 性别：男 年龄：51 专业：自动化 学历：硕士 研究领域：机器视觉、嵌入式系统、计算机检测与控制 研究成果：主持及参与省级市级课题。

前言 PREFACE 近年来，随着机器学习和深度学习的发展，TensorFlow作为它们的开源框架，也得到了快速发展。TensorFlow的核心组件包括分发中心、执行器、内核应用和设备层，它的工作原理是基于数据流图和计算图的相互转化过程。 TensorFlow的前身是DistBelief神经网络算法库，它的功能是构建各尺度下的神经网络分布式学习和交互系统，也被称为“第一代机器学习系统”。随着时间的推移，DistBelief逐渐发展并应用于许多谷歌产品中，包括语言识别、图像识别、自然语言处理等。随着异构硬件和多核在CPU上运行效率的需求，TensorFlow应运而生。由于TensorFlow灵活高效且支持各种不同类型的硬件，故其在各领域中得到了广泛的应用。 随着计算机和互联网的广泛应用，计算机可处理的自然语言文本数量空前增长，面向海量信息的文本挖掘、信息提取、跨语言信息处理、人工交互等应用需求急速增长，自然语言处理研究必将对人们的生活产生深远的影响。自然语言处理是人工智能中最困难的问题之一，对自然语言处理的研究是充满魅力与挑战的，其中汉语相对于其他语种更复杂，更难以分析。 近年来自然语言处理（NLP）技术已经取得了阶段性进展，在电商、金融、翻译、旅游等行业有了广泛应用，应用场景涵盖语音交互、文本分类、图像识别等。在深度学习技术的驱动下，自然语言处理技术应用又上了一个新台阶。TensorFlow作为广泛使用的深度学习框架，在自然语言处理领域得到了广泛应用。之所以结合TensorFlow进行自然语言处理，是因为TensorFlow完全绑定兼容Python，即具备Python...