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编辑评论：

Python 自然语言处理，您将学习编写 Python 程序来处理大量非结构化文本。您还将了解用于分析书面通信内容和结构的主要算法，方法是使用合成语言数据结构访问带有丰富注释的数据集。

编辑推荐

Python自然语言处理的工作 快速了解一些概念和基本工作原理 提供丰富的英文语料库和代码，从输入法预测文本（predictive text），电子过滤到自动文本摘要，机器翻译，易于实践，大量所有与语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，本书提供了自然语言处理的入门指南。通过本书，您将学习如何编写可以处理大量非结构化文本的 Python 程序。您将可以访问涵盖语言学中各种数据结构的丰富注释的数据集，并且您将学习用于分析书面文档的内容和结构的主要算法。通过大量示例和练习，本书将帮助您： 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名实体”；分析文本的语言结构，包括句法和语义分析；访问流行语言学习数据集，包括 WordNet 和树库；整合从语言学到人工智能的技术。本书将帮助您通过使用 Python 编程语言和自然语言工具包 (NTLK) 开源库来增加自然语言处理的实践经验。如果您对开发 Web 应用程序、分析多语言新闻提要或编程濒临灭绝的语言感兴趣，或者只是想从程序员的角度了解人类语言是如何工作的，那么您会发现这本书无趣且非常有用。

总结

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究能够以自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法，涉及计算机对自然语言执行的所有操作。 Python 自然语言处理是自然语言处理领域的实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。 《Python 自然语言处理》基于 Python 编程语言和一个名为 NLTK 的开源库，一个自然语言工具包，但不要求读者有 Python 编程经验。全书共11章，按难易程度排列。从第 3 章到第 3 章介绍了语言处理的基础知识，描述了如何使用小型 Python 程序来分析感兴趣的文本信息。第 4 章讨论结构化编程，以加强前面章节中介绍的编程要点。第 5 章到第 7 章介绍语言处理的基础知识，包括标记、分类和信息提取。第8章到第0章介绍句子解析、句法结构识别和句子意义表达方法。第 1 章描述了如何有效地管理语言数据。后记部分简要讨论了 NLP 领域的过去和未来。 《Python 自然语言处理》非常实用，包括数百个实际示例和分级练习。 Python 自然语言处理可供自学，作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，也可作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

前言

这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们在日常交流中使用的语言，如英语、印地语、葡萄牙语等。与编程语言和数学符号等人工语言相比，自然语言一代又一代地演进，使得它们难以用清晰的规则来表征。从广义上讲，“自然语言处理”（简称NLP）涵盖了所有用计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计算单词的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“理解”人们所说的话，至少能够有效地回应他们所说的话。

越来越多地使用基于 NLP 的技术。例如：手机和掌上电脑支持输入法关联提示和手写识别；互联网搜索引擎可以搜索非结构化文本中的信息；机器翻译可以将中文文本翻译成西班牙语。通过提供更自然的人机界面和更复杂的访问存储信息的方法，语言处理在这个多语言信息社会中发挥着更核心的作用。

本书对自然语言处理领域进行了非常方便的介绍。可用于自学，作为自然语言处理或计算语言学课程的教材，也可作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学课程的补充。这本书非常实用，包括数百个实际示例和分级练习。

本书基于 Python 编程语言和基于它的开源库，称为自然语言工具包 (NLTK)。 NLTK 包含大量的软件、数据和文档，所有这些都可以从 http/

/www.nlik.org/ 免费下载。 NLTK 的发行版支持 Windows、Macintosh 和 Unix 平台。我们强烈建议您下载 Python 和 NLTk，与我们一起尝试书中的示例和练习。