基于深度学习的自然语言处理
读书评论：
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Ian09-14作者Goldberg，NLP届的领军人物之一，书中条理清晰，内容翔实，书百分百是本好书，目前深度学习做NLP最具权威的书了。但是翻译过来还是有些生硬，作者的一些比武还没纠正。结合英文看效果更好。
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寻找圣杯12-13这本书不如读几篇深度学习应用在NLP领域的论文有启发。针对深度学习应用在NLP就是简单的描述一下方向。第一部分讲讲神经网络，机器学习的书都有 第二部分讲讲NLP相关书都有第三部分讲讲深度学习深度学习的书都重复了就最后一部分有一些价值讲讲深度学习在NLP领域的应用就几十页吧。不知道为啥评分这么高
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单想09-19很新的书，除了最新的bert xlnet这种，前面的算法演进基本上都涵盖到了。
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徐兴军07-15基于深度学习，面向自然语言处理，绝对很好的入门书，之前统计学习怎么干，现在深度学习对应怎么干，非常清晰，且优劣立见。虽然原版在2016年成书，不包括对集大成者bert的介绍，但离临门一脚已经不远了。翻译版本节省了阅读时间，得空了，再看一遍原版
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Pixelss02-13下个月中要上模型，突击NLP
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caibinbupt07-05dl+nlp excited
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Hephaestus01-04翻译一般，很多地方讲的太浅，可以当作nlp+dl综述来看
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无言的守护者08-09这是本备受推崇的教科书，它的叙述逻辑非常注重从底层开始层层递进解决问题。这样的叙述模式非常有益，读起来酣畅淋漓。
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RUIM06-16全书哈工大相关博士编写，组织结构清晰；基本属于理论类非入门书籍，不可多得的关于自然语言处理深度学习相关书籍。全书安排循序渐进：1 简单概要介绍算法模型（线性模型->多层感知器/神经网络->相关训练）2 自然语言处理（文本构造；独热编码->稠密编码；语言模型<简要略过>; 预处理词训练/词嵌入等） 3 介绍神经网络相关知识结构。
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不服不忿02-17这书有很多经验性的东西。。如果读了论文再去读会效果好很多。。有点像一个具体的综述。。。没有具体代码。。。
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这是坠吼的11-20理论综述，入门的话会看的云里雾里。
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夜空守望者11-21这本书质量真的很一般，很多NLP关键点都没分析清楚，而且翻译看得很出戏，可能因为原作者的用语和目前国内主流的NLP术语相差较大。
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Whiterwater12-04挺不错的，有了从宏观角度看待如何解决nlp问题的新思路
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everfight06-11很清晰的自然语言处理领域的综述文章。无奈NLP领域发展太快，17年的书现在看来都稍微有点老旧了。
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江霰11-08发现译者居然部分删除对DL来说很重要的一些变量维度的描述，太过分了。//我从未批评过一本书的翻译，这本书做到了。别人翻译是别扭不通顺，这本书是出错，公式、表述严重出错。刘挺，车万翔，哈工大SCIR，十几个人搞出这么个翻译，不嫌丢人？自己干不了就不要揽这个活，毁了Goldberg倾心写就的好书。
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慎思园六栋10-21dl在nlp应用的综述吧。因为书挺薄的，可内容覆盖挺广，所以不能对深度有要求。是属于每一章都可以根据参考文献继续深挖的。18.12.08继续来评价一下，再细读了一下这本书，评价从4星升至5星。很多比较新的方法都有讲到（当然，受限于成书时间，像17年transformer，18年bert是没法纳入书中了），而且信息比较密集，只要认真阅读书中的内容以及相关的文献，还是有挺大的收获的。