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收录理由
这本书用中文写成，并以开源方式持续更新，不像固定版本的库，更像一本活着的入门书。内容从经典机器学习NLP的基本原理讲起：词袋与TF-IDF特征、Word2Vec和Doc2Vec向量、MLP与fastText分类器、LDA主题建模，还有TextRank关键词抽取。每一章都是独立教程，附有可运行的代码，开发者能亲手验证算法行为，再考虑是否引入生产环境。作者的安全领域背景也贯穿全书，把NLP用在垃圾邮件识别和内容审核上，这些场景里传统规则方法常常力不从心。如果你习惯读中文，喜欢动手实践胜过啃理论，这本书是相当实用的起点。
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