自然语言理解技术使计算机系统具备处理语言文本的能力，适用于诸多实际应用。本书将深入探索自然语言理解相关实用技术，帮助你创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。 本书是一本全面介绍自然语言理解技术的实用指南，涵盖自然语言理解的常用技术和众多资源。书中不仅通过实际示例逐步解释自然语言理解方面的基本概念、常用技术及其应用方法，还详细讲解了每种技术的适用场景。此外，本书还介绍了实用的自然语言理解Python库，以及常见问题的解决方案，如数据收集、系统评估以及自然语言理解应用程序的部署等。通过阅读本书，你将熟悉自然语言理解、深度学习和大语言模型方面的基础知识，并掌握足够的技能，可以将所学知识应用于自然语言理解学术研究和实际的应用项目中。

前言
审校者简介
第一部分 自然语言理解技术入门
第1章 自然语言理解方法与应用程序
1.1 自然语言基础知识
1.2 自然语言与字符编码
1.3 对话式人工智能与自然语言理解
1.4 交互式应用程序——聊天机器人与语音助手
1.4.1 通用语音助手
1.4.2 企业助手
1.4.3 翻译
1.4.4 教育
1.5 非交互式应用程序
1.5.1 分类
1.5.2 情感分析
1.5.3 垃圾邮件与网络钓鱼检测
1.5.4 虚假新闻检测
1.5.5 文档检索
1.5.6 分析
1.5.7 信息抽取
1.5.8 机器翻译
1.5.9 其他应用程序
1.5.10 应用程序类型总结
1.6 Python自然语言处理展望
1.7 本章小结
第2章 识别自然语言理解问题
2.1 识别适合当前技术水平的问题
2.1.1 自然语言理解难以解决的问题
2.1.2 不需要自然语言理解的应用程序
2.1.3 训练数据
2.1.4 应用数据
2.2 开发成本
2.3 维护成本
……
第二部分 自然语言理解系统开发与测试
第三部分 自然语言理解系统的大规模应用