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Preface

　　自然语言经过一代又一代的处理，很难依靠明确的规则来表述。简单的NLP：通过比较词频来比较不同的写作风格;复杂的nlp：理解人类语言，并给出相应。

　　NLP应用：手写字符识别，搜索引擎，机器翻译等；

　　NLP在学术界，又叫做计算语言学；

本书组织

　　Ch1-3：python处理nlp的简单介绍；

　　Ch4　：结构化的变成来巩固前面的内容，然后是后续的标注/分类/信息提取 ；

　　Ch5-7 :标注/分类/信息提取；

　　Ch8-10:语句解析/识别句法结构/构造语义表示；

　　Ch11:如何有效管理语料数据；

NLTK常用模块

　　语料库：nltk.corpus;

　　词化，词根化：nltk.tokenize,nltk.stem

　　固定搭配：nltk.collocations

　　标注：nltk.tag

　　分类：nltk.clasify,nltk.cluster

　　chunk：nltk.chunk

　　语法解析：nltk.parse

　　评估：nltk.metrics

　　概率和估计:nltk.probablity

　　应用：nltk.app,nltk.char

<NLP with python>笔记：一

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Mscer/p/5597160.html