书籍介绍
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！ 书籍特色：简明易懂，侧重原理，学习曲线平缓。
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用户评论
讲的很清晰，延续了上一本的深入浅出，NLP相关的，包含word embeding，RNN LSTM，回复文本生成seq2seq，attention机制都有很好的讲解，附录也讲解了GRU，挺符合需求的，给五分//https://book.douban.com/subject/30270959/ 的进阶 NLP
讲解的很好，对作者第一本书产生了浓厚兴趣
鱼书续作，才出版的，看到了Pp122 skip gram模型，目前为止非常好。这本在鱼书基础上介绍自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 、Attention等技术。个人觉得值得一读。
翻到熟悉又使我五味杂陈的书是容易令人产生心梗的感觉
＂最后，本书的出版还要归功于世界各地人民。笔者每天都在受到许多不知道名字的人的影响，缺少其中任何一个人，本书可能就不存在了（至少不是现在这种状态）。这些话也同样可以对周围的自然界说，河流、树木、大地、天空中都有我的日常生活。感谢这些无名的人，无名的自然。＂
专业毛病。看到后记又不得不再感慨一次日本人的世界观和自然观。
工匠精神
挑了几章，了解了word2vec、cbow、skip-gram、RNN、LSTM，很通俗。
标一下可能是第一本完整读完的技术书，无怪乎这么高的分数：深入浅出，代码详实，逻辑亲人，循序渐进，温柔体贴，循循善诱。。。。。
花两天时间把2本书代码撸了一遍，虽然只是复习了一遍入门基础，还是有很多感悟
567没看，写得很细。对attention有了了解。