+   [Machine Learning Mastery 深度学习 NLP 教程](README.md)
+   [深度学习在自然语言处理中的 7 个应用](applications-of-deep-learning-for-natural-language-processing.md)
+   [如何实现自然语言处理的集束搜索解码器](beam-search-decoder-natural-language-processing.md)
+   [深度学习文档分类的最佳实践](best-practices-document-classification-deep-learning.md)
+   [关于自然语言处理的热门书籍](books-on-natural-language-processing.md)
+   [在 Python 中计算文本 BLEU 分数的温和介绍](calculate-bleu-score-for-text-python.md)
+   [使用编解码器模型的用于字幕生成的注入和合并架构](caption-generation-inject-merge-architectures-encoder-decoder-model.md)
+   [如何用 Python 为机器学习清理文本](clean-text-machine-learning-python.md)
+   [如何配置神经机器翻译的编解码器模型](configure-encoder-decoder-model-neural-machine-translation.md)
+   [如何开始深度学习自然语言处理（7 天迷你课程）](crash-course-deep-learning-natural-language-processing.md)
+   [自然语言处理的数据集](datasets-natural-language-processing.md)
+   [如何开发一种深度学习的词袋模型来预测电影评论情感](deep-learning-bag-of-words-model-sentiment-analysis.md)
+   [深度学习字幕生成模型的温和介绍](deep-learning-caption-generation-models.md)
+   [如何在 Keras 中定义神经机器翻译的编解码器序列到序列模型](define-encoder-decoder-sequence-sequence-model-neural-machine-translation-keras.md)
+   [如何利用小实验在 Keras 中开发标题生成模型](develop-a-caption-generation-model-in-keras.md)
+   [如何从头开发深度学习图片标题生成器](develop-a-deep-learning-caption-generation-model-in-python.md)
+   [如何在 Keras 中开发基于字符的神经语言模型](develop-character-based-neural-language-model-keras.md)
+   [如何开发用于情感分析的 N-gram 多通道卷积神经网络](develop-n-gram-multichannel-convolutional-neural-network-sentiment-analysis.md)
+   [如何从零开始开发神经机器翻译系统](develop-neural-machine-translation-system-keras.md)
+   [如何用 Python 和 Keras 开发基于单词的神经语言模型](develop-word-based-neural-language-models-python-keras.md)
+   [如何开发一种预测电影评论情感的词嵌入模型](develop-word-embedding-model-predicting-movie-review-sentiment.md)
+   [如何使用 Python 和 Gensim 开发词嵌入](develop-word-embeddings-python-gensim.md)
+   [用于文本摘要的编解码器深度学习模型](encoder-decoder-deep-learning-models-text-summarization.md)
+   [Keras 中文本摘要的编解码器模型](encoder-decoder-models-text-summarization-keras.md)
+   [用于神经机器翻译的编解码器循环神经网络模型](encoder-decoder-recurrent-neural-network-models-neural-machine-translation.md)
+   [浅谈词袋模型](gentle-introduction-bag-words-model.md)
+   [文本摘要的温和介绍](gentle-introduction-text-summarization.md)
+   [编解码器循环神经网络中的注意力如何工作](how-does-attention-work-in-encoder-decoder-recurrent-neural-networks.md)
+   [如何利用深度学习自动生成照片的文本描述](how-to-caption-photos-with-deep-learning.md)
+   [如何开发一个单词级神经语言模型并用它来生成文本](how-to-develop-a-word-level-neural-language-model-in-keras.md)
+   [浅谈神经机器翻译](introduction-neural-machine-translation.md)
+   [什么是自然语言处理？](natural-language-processing.md)
+   [牛津自然语言处理深度学习课程](oxford-course-deep-learning-natural-language-processing.md)
+   [如何为机器翻译准备法语到英语的数据集](prepare-french-english-dataset-machine-translation.md)
+   [如何为情感分析准备电影评论数据](prepare-movie-review-data-sentiment-analysis.md)
+   [如何为文本摘要准备新闻文章](prepare-news-articles-text-summarization.md)
+   [如何准备照片标题数据集来训练深度学习模型](prepare-photo-caption-dataset-training-deep-learning-model.md)
+   [如何使用 Keras 为深度学习准备文本数据](prepare-text-data-deep-learning-keras.md)
+   [如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据](prepare-text-data-machine-learning-scikit-learn.md)
+   [自然语言处理神经网络模型入门](primer-neural-network-models-natural-language-processing.md)
+   [用于自然语言处理的深度学习的承诺](promise-deep-learning-natural-language-processing.md)
+   [使用 Python 和 Keras 的 LSTM 循环神经网络的序列分类](sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md)
+   [斯坦福自然语言处理深度学习课程评价](stanford-deep-learning-for-natural-language-processing-course.md)
+   [统计语言建模和神经语言模型的简要介绍](statistical-language-modeling-and-neural-language-models.md)
+   [使用 Python 和 Keras 的 LSTM 循环神经网络的文本生成](text-generation-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md)
+   [浅谈机器学习中的转导](transduction-in-machine-learning.md)
+   [如何使用 Keras 将词嵌入层用于深度学习](use-word-embedding-layers-deep-learning-keras.md)
+   [什么是用于文本的词嵌入？](what-are-word-embeddings.md)
