自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的學科，比較復雜，學習門檻高，但本書巧妙地避開了晦澀難懂的數學公式和證明，即便沒有數學基礎，也能零基礎入門。

《Python自然語言處理實戰(zhàn)：核心技術與算法》專注于中文的自然語言處理，以Python及其相關框架為工具，以實戰(zhàn)為導向，詳細講解了自然語言處理的各種核心技術、方法論和經典算法。三位作者在人工智能、大數據和算法領域有豐富的積累和經驗，是阿里巴巴、前明略數據和七牛云的資深專家。同時，本書也得到了阿里巴巴達摩院高級算法專家、七牛云AI實驗室Leader等專家的高度評價和鼎力推薦。

全書一共11章，在邏輯上分為2個部分：

第一部分（第1、2、11章）

主要介紹了自然語言處理所需要了解的基礎知識、前置技術、Python科學包、正則表達式以及Solr檢索等。

第二部分（第5-10章）

第3~5章講解了詞法分析相關的技術，包括中文分詞技術、詞性標注與命名實體識別、關鍵詞提取算法等。

第6章講解了句法分析技術，該部分目前理論研究較多，工程實踐中使用門檻相對較高，且效果多是依賴結合業(yè)務知識進行規(guī)則擴展，因此本書未做深入探討。

第7章講解了常用的向量化方法，這些方法常用于各種NLP任務的輸入。

第8章講解了情感分析相關的概念、場景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行業(yè)都有應用。

第9章介紹了機器學習的重要概念，同時重點突出NLP常用的分類算法、聚類算法，還介紹了幾個案例。

第10章節(jié)介紹了NLP中常用的一些深度學習算法，這些方法比較復雜，但是非常實用，需要讀者耐心學習。

目錄

第1章　NLP基礎 1
第2章　NLP前置技術解析 16
第3章　中文分詞技術 38
第4章　詞性標注與命名實體識別 59
第5章　關鍵詞提取算法 85
第6章　句法分析 106
第7章　文本向量化 120
第8章　情感分析技術 140
第9章　NLP中用到的機器學習算法 160
第10章　基于深度學習的NLP算法 195