Algorithm 自然语言处理教程

我最近参加了一个关于“自然语言处理”的课程，我学到了很多关于解析、IR和其他有趣的方面，如Q&a等。虽然我很好地掌握了这些概念，但实际上我没有获得任何实际知识。有人能给我推荐好的自然语言处理在线教程或书籍吗

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谢谢

你可以阅读Jurafsky和Martin的，这是该领域的标准教科书。这本书很长，有很多主题，所以我建议你只读那些真正适合你兴趣的章节

此外，最好的学习方法几乎肯定是从头开始实际实现NLP算法。您可以选择一些标准任务（语言建模、文本分类、词性标记、NER、解析）并从头开始实施各种算法（ngram模型、HMM、Naive Bayes、MaxEnt、CKY），以真正理解是什么使它们起作用。找到一些免费的数据集来测试您的实现也应该不会太难

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最后，有很多关于特定NLP算法的优秀教程。例如，如果你想建立一个HMM，我建议它也包括平滑和EM的无监督训练。如果你想为无监督朴素贝叶斯训练实施吉布斯抽样，我建议。

除了Jurafsky和Martin的书之外，Christopher D.Manning和Hinrich Schütze的也被广泛使用。对于IR，Manning等人也写了一些文章，可以在他们的网站上在线阅读或下载。

如果你想了解如何使用自然语言的实用知识，你应该开始实现它。 我建议将NLTK（自然语言处理工具包）与Python结合使用。在python中很容易实现NLP

你可以参考这个链接

或者你可以在网上试试

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与其读一本特定的书，不如潜入文件的海洋，例如，包含许多关于NLP的主题。通过这些论文，你可以得到更多的参考文献，其中一些是NLP某个分支的基础。而且，因为它们是由不同的作者编写的，所以您不太可能受到某个观点的影响。

如果您是Java开发人员，那么有大量教程介绍如何在上使用LingPipe构建NLP系统的组件。我写了一些教程和下面的一本书

有几本书更以工业为导向：

1） Richard M Reese的Java自然语言处理

本文介绍了如何使用一系列开源工具包（包括LingPipe）执行一些常见任务

2） 使用Java和LingPipe Cookbook平装本进行自然语言处理 作者：布雷克·鲍德温，克里希纳·达亚尼迪

这本书是任务驱动的“构建组件”，涵盖了驱动大多数文本驱动NLP系统的主要技术。它不包括翻译。它比第一本书更详细，比LingPipe教程涵盖范围更广，但有时不如教程详细

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布雷克

有一个教学和学习材料中心，名为。你可以找到NLP的许多方面的资源，并且你可以轻松地添加你在web上找到的更多材料。

我们可以发布书籍的下载链接吗？@arunmoezhi假设这不是一个修辞/讽刺性的问题：据我所知不是（我倾向于“否”），但是，如果留给读者作为练习的话，找到它们应该不会太难。这不是一个讽刺性的问题。