●理論篇
●第 1章 你必須知道的一些基礎知識3
●1.1 概率論 3
●1.2 信息論 4
●1.3 貝葉斯法則 7
●1.4 問題與思考 10
●第 2章 我們生活在一個尋求很優解的世界裡11
●2.1 很優化問題 11
●2.2 優選似然估計 優選後驗估計 15
●2.3 梯度下降法 17
●2.4 問題與思考 22
●第3章 讓機器可以像人一樣學習23
●3.1 何謂機器學習 23
●3.2 邏輯回歸 因子分解機 29
●3.3 優選熵模型 條件隨機場 34
●3.4 主題模型 40
●3.5 深度學習 50
●3.6 其他模型 88
●3.7 問題與思考 97
●應用篇
●部分目錄

《文本上的算法：深入淺出自然語言處理》結合-作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動形像的方式深入淺出地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。本書拋棄掉繁瑣的證明，提取出算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必需的知識和技能。本書主要分兩大部分。靠前部分是理論篇，包含前3章內容，主要介紹一些基礎的數學知識、很優化理論知識和一些機器學習的相關知識。第二部分是應用篇，包含第4章到第8章，分別針對計算性能、文本處理的術語、相似度計算、搜索引擎、推薦繫統、自然語言處理和對話繫統等主題展開介紹和討論。本書適合從事自然語言處理相關研究和工作的讀者參考，尤其適合想要了解和掌握機器學習或者自然語言處理技術的讀者閱讀。

路彥雄 著