第二部分
自然语言理解系统开发与测试

在阅读完成本部分之后，你将具备为不同的NLU问题选择适当解决方法的能力，并学会使用Python和NLU相关函数库（如NLTK、spaCy和Keras）实现一个系统，并评估该系统的性能。

本部分由以下几章组成：

❑第3章　自然语言理解方法

❑第4章　用于自然语言理解的Python库与工具

❑第5章　数据收集与数据预处理

❑第6章　数据探索与数据可视化

❑第7章　自然语言处理方法选择与数据表示

❑第8章　基于规则的方法

❑第9章　机器学习第1部分——统计机器学习

❑第10章　机器学习第2部分——神经网络与深度学习

❑第11章　机器学习第3部分——Transformer与大语言模型

❑第12章　无监督学习方法应用

❑第13章　模型评估