写作理念

本书希望提供一种整体和实用的视角，使读者能够成功地构建真实世界的自然语言处理解决方案，并将其嵌入更大的产品系统中。因此，书中的大部分章附有代码练习。本书还补充了大量的参考资料，供感兴趣的读者深入研究。全书处理问题的思路更是采用行业中的普遍做法：先从简单的解决方案开始，形成最小可行产品（MVP）后，再逐步构建更加复杂的解决方案。本书会根据作者自身的经验和教训给出适当的建议。每一章还会尽可能讨论相关专题的新进展。大多数章的最后会给出真实世界中的案例研究。

以构建聊天机器人或文本分类系统为例。在开始阶段，可用的数据可能很少，甚至没有。此时，不妨使用基于规则的系统或传统的机器学习来构建基本的解决方案。随着数据的积累，再使用深度学习等更复杂的自然语言处理技术（通常需要大量数据）。在整个过程中，每一步都有许多不同的方法可以选择。这本书将帮助你在选择的迷宫中确定方向。