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的特点，所以利用TensorFlow完全可以对大数据进行提取、分析、降维。
本书首先介绍TensorFlow框架本身的特点与编程实现，然后介绍NLP在TensorFlow中的实现，此部分内容涉及词嵌入的各种方法、CNN/RNN/LSTM的TensorFlow实现及应用、LSTM在文本生成中的应用等。采用TensorFlow代码实现自然语言处理，可以使读者更容易理解自然语言处理技术的原理。
本书主要内容如下所述。
第1~3章介绍TensorFlow框架、自然语言处理与深度学习、神经网络算法等内容，主要包括TensorFlow软件特点及其编程实现，自然语言处理与深度学习的定义、联系、应用，神经网络的基础等内容。通过这些内容的学习，读者可对TensorFlow的特点、编程应用、自然语言处理、深度学习、神经网络算法等有简单的认识，轻松了解这些定义之间的区别与联系。
第4章介绍词嵌入的相关内容，主要包括词嵌入分布式表示、jieba分词处理、离散表示法、word2vec模型等内容。通过这些内容的学习，读者可对词嵌入有全面的认识，也能体会到利用TensorFlow框架实现词嵌入有多么简单、快捷、方便。
第5~8章介绍深度学习及自然语言处理相关内容，主要包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆、文本分析、语言模型、自动生成文本等内容。通过这些内容的学习，读者可从各个方面深入透彻地了解深度神经网络的相关概念，学会利用神经网络解决自然语言处理等机器问题，进一步了解TensorFlow的强大功能，同时也就明白了为什么TensorFlow可以成为现今最为流行的软件之一。
第9章介绍机器学习的综合实例，在深度神经网络、自然语言处理的基础上，综合应用深度神经网络知识求解实际问题。其中有几个实例使用的是同一组数据集，利用不同的方法进行求解，比较各种方法的求解结果，通过对比学习，读者能够更直观地感受各方法的优缺点，这样读者在以后的应用中可以根据需要选择合适的方法。

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由于时间仓促，加之编者水平有限，书中错误和疏漏之处在所难免，诚恳地期望各领域的专家和广大读者批评指正。
                                                                           
编者
2024年8月