自然语言处理教程
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我最近参加了有关“自然语言处理”的课程, 虽然很好地理解了这些概念,但实际上并没有任何实际知识,因此我学到了很多有关解析,IR和诸如Q&A等有趣的方面的知识。谁能为我推荐有关自然语言处理的优秀在线教程或书籍?

谢谢

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除了Jurafsky和Martin的书外,Christopher D. Manning和HinrichSchütze的统计自然语言处理基础也得到了广泛使用。对于IR,Manning等人。还写了《信息检索简介》 ,可以在其站点上在线阅读或下载。

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如果您需要有关如何使用自然语言的实践知识,则应该开始实施它。我建议将NLTK(自然语言处理工具包)与Python一起使用。它易于在python中实现NLP。

您可以参考此链接http://nltk.org/

或者您可以在http://cst.dk/online/pos_tagger/uk/上在线尝试

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您可以阅读Jurafsky和Martin的语音和语言处理(2008年版) ,这是该领域的标准教科书。它很长,并且有各种各样的主题,所以我建议您只阅读真正适合您的兴趣的章节。

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,POS标记,NER,解析),并从头开始实施各种算法(ngram模型,HMM,Naive Bayes,MaxEnt,CKY),以真正了解它们的工作原理。寻找一些免费的数据集来测试您的实现也不应该太难。

最后,对于出色的特定NLP算法,有很多教程。例如,如果您要构建HMM,建议您使用Jason Eisner的教程 ,该教程还涵盖EM的平滑和无监督训练。如果要在无监督的朴素贝叶斯训练中实施Gibbs采样,建议使用Philip Resnik的教程

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