文本处理是目前互联网内容应用(如搜索引擎、推荐引擎)的关键技术。本书涵盖了文本处理概念和技术的多个方面，包括文本预处理、搜索、字符串匹配、信息抽取、命名实体识别、分类、聚类、标签生成、摘要、问答等。《驾驭文本：文本的发现组织和处理》的特点在于通过实例来理解文本处理的这些概念和技术，读者利用现有的开源工具就可以自己实现这些实例。
    《驾驭文本：文本的发现组织和处理》中文PDF，342页，带书签目录，文字可以复制。
    《驾驭文本：文本的发现组织和处理》英文PDF，322页，带书签目录，文字可以复制。
    配套源代码。
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    其他《精通Python自然语言处理》等资料：
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    《基于深度学习的自然语言处理》中文PDF+英文PDF+Yoav Goldberg
    《基于深度学习的自然语言处理》中文PDF，274页，带书签目录，文字可以复制。
    《基于深度学习的自然语言处理》英文PDF，282页，带书签目录，文字可以复制。
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    自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向，是计算机科学与语言学的交叉学科。随着互联网的快速发展，网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长，为自然语言处理带来了巨大的应用需求。但是由于自然语言具有歧义性、动态性和非规范性，同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力，为自然语言处理带来了极大的挑战。