自然语言理解是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成自然语言。自然语言理解涉及语法分析、语义分析、概念分析、语料库语言学、词汇语义驱动、中间语言、WordNet、词汇树邻接文法、链接文法、基于语段的机器翻译方法、内识别与文本过滤、机器翻译的评测等，既有对基础知识的介绍，又有对新研究进展的综述果。
    《面向机器学习的自然语言标注》中文PDF，312页，文字可复制，带书签；英文PDF，343页，文字可复制，带书签。
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    《面向机器学习的自然语言标注》内容全面、详略得当，结合实例讲解，更易理解。数据标注实际上是在定义问题，这才是难点，挺有意思，了解了一些标注的方法和数据集，开阔眼界，较全面的NLP机器标注。
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    自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。
    推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南《精通Python自然语言处理》，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。
    学习NLP:《精通Python自然语言处理》中文PDF+英文PDF+代码
    《精通Python自然语言处理》中文PDF，225页，带目录和书签，彩色配图，文字能够复制；英文PDF，238页，带目录和书签，彩色配图，文字能够复制；中英文两版可以对比学习。配套源代码。
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