天然語言處理 書籍

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何晗入門NLP，讀過的經典書有：《統計天然語言處理》（宗成慶 著）（對應語言學知識）、《統計學習方法》（李航 著）（對應人工智能知識），《挑戰程序設計競賽》（秋葉拓哉、鹽田陽1、北川宜稔 著）（對應計算機算法知識）。不過，在看經典書籍的過程當中，他發現，學習天然語言處理並不須要徹底把這幾本書看透，最好是能夠邊看書邊作項目。這些書都是很是牛的好書，然而惋惜的是，看完書中的章節，不知該如何應用其中的知識點，即便實現了文章中提到的模型，也很難直接將其運用於工程項目。想必不少初學者都面臨相似的學習困惑。爲了解決這個問題，何晗動手寫了《天然語言處理入門》，目的就是但願學習者看完一章後，即可以將知識點直接用於項目，適合NLP初學者入門並快速佈置到生產環境中。成效快，痛苦小，疑問少。何晗在《天然語言處理入門》一書中，以本身的HanLP開源項目爲案例，代碼對照公式講解每個算法每個模型，讓入門者帶着工程思惟理解NLP的知識要點，試圖在目前市面上艱深晦澀的教科書和簡單的入門書之間做出平衡。

https://github.com/hankcs/HanLP

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1）《數學之美》（吳軍）
這是我看的第一本關於NLP的書。如今第二版出來了，貌似新增了兩章內容，還沒看過。初版寫的挺好，科普性質。看完對於nlp的許多技術原理都有了一點初步認識。如今沒事還會翻翻的。
2）《天然語言處理簡明教程》（馮志偉）
馮志偉老師這本書，偏向於語言學，書略厚。關於語言學的東西不少。都是很容易理解的東西。建議沒有學過理工科們翻一翻，畢竟nlp這東西將來趨勢可能會融合很多語言學的東西。
3）《天然語言處理綜論》（Daniel Jurafsky）
這本書也是馮志偉老師翻譯的，翻譯的挺棒，看了差很少一半。綜論性質的，選感興趣的章節翻翻就行。做者是Daniel Jurafsky，在coursera上面有他的課程，後面視頻篇裏集中談。
4）《天然語言處理的形式模型》（馮志偉）
這本書仍是馮志偉老師寫的。很佩服馮志偉老師，文理兼修，並且都很厲害。內允許可能是從他之前的著做裏面摘取的。算是一本各類語言模型和統計模型的大集合吧。放在桌面，沒事翻翻也能是極好的。
5）《統計天然語言處理(第2版)》（宗成慶）
這本書我以爲寫的不錯。雖然我是語言學背景，但讀起來也沒有太吃力。它也是綜論性質的，能夠跳着看。
6）《統計學習方法》（李航）
天然語言處理須要些機器學習的知識。我數學基礎仍是太薄弱，有的內容仍是有些吃力和困惑的。
7）《機器學習實戰》哈林頓 (Peter Harrington)、 《Python天然語言處理》 、 《集體智慧編程》這些書都是python相關的。中間那本就是將NLTK的。網上都有電子版，須要的時候翻一番看一看就行。