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ah此生不换
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作为一个自然语言处理的初学者，看书看到“训练模型”，这模型那模型的，一直不知道模型究竟是什么东西。看了这本书，从预处理数据到提取特征集，训练模型，测试修改等，一步一步实际操作了之后，才对模型一词有了直观的认识（算法的中间结果，存储在计算机中的一个个 pkl 文件，测试的时候直接用，前面计算过的就省了）。以后听人谈“模型”的时候也有了底气。当然，模型还有很多其他含义。还有动词的“配价”、各种搭配、客观逻辑对根据文法生成的句子的约束如何实现？不上机动手做做，很难真正领悟。
自然语言处理理论书籍很多，讲实际操作的不多，能讲的这么系统的更少。从这个角度讲，本书是目前世界上最好的自然语言处理实践教程。初学者若在看过理论之后能精读本书，必定会有获益。这也是翻译本书的目的之一。
PYTHON 自然语言处理
从输入法联想提示（pre dictive text）、email 过滤到自动文本摘要、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自然语言处理非常方便的入门指南。通过它，你将学到如何写能处理大量非结构化文本的 Python 程序。你将获得有丰富标注的涵盖语言学各种数据结构的数据集，而且你将学到分析书面文档内容和结构的主要算法。
这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。相对于编程语言和数学符号这样的人工语言，自然语言随着一代人传给另一代人而不断演化，因而很难用明确的规则来刻画。从广义上讲，“自然语言处理”（Natural Language Processing 简称 NLP）包含所有用计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“理解”人所说的话，至少要能达到对人的话语作出有效反应的程度。
基于 NLP 的技术应用日益广泛。例如：手机和手持电脑支持输入法联想提示和手写识别；网络搜索引擎能搜到非结构化文本中的信息；机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文。通过提供更自然的人机界面和更复杂的存储信息获取手段，语言处理正在这个多语种的信息社会中扮演更核心的角色。这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学课程的补充读物。本书的实践性很强，包括几百个实际可用的例子和分级练习。本书基于 Python 编程语言及其上的一个名为自然语言工具包（Natural Language Toolk it，简称 NLTK）的开源库。NLTK 包含大量的软件、数据和文档，所有这些都可以从 http:/ /www.nltk.org/免费下载。NLTK 的发行版本支持 Windows、Macintosh 和 Unix 平台。我们强烈建议你下载 Python 和 NLTk，与我们一起尝试书中的例子和练习。
本书前几章按照概念的难易程度编排。先是实用性很强的语言处理的入门介绍，讲述如何使用很短的 Python 程序分析感兴趣的文本信息（1-3 章）。接着是结构化程序设计章节（第 4 章），用来巩固散布在前面几章中的编程要点。之后，速度加快，我们用一系列章节讲述语言处理的主要内容：标注、分类和信息提取（5-7 章）。接下来的三章探索分析句子、识别句法结构和构建表示句意的方法（8-10 章）。最后一章讲述如何有效管理语言数据（第 1 1 章）。本书结尾处的后记简要讨论了 NLP 的过去和未来。
每一章中我们都在两种不同的叙述风格间切换。一种风格是以自然语言为主线。我们分析语言，探索语言学概；在讨论中使用编程的例子。我们经常会使用尚未系统介绍的 Pytho n 结构，这样你可以在钻研这些程序如何运作的细节之前了解它们的效能。就像学习一门外语的惯用表达一样，你能够买到好吃的糕点而不必先学会复杂的提问句型。叙述的另一种风 17 格是以程序设计语言为主线。我们将分析程序、探索算法，而语言学例子将扮演配角。每章结尾都有一系列分级练习，用于巩固学到的知识。练习按照如下的标准分级：○初级练习：对范例代码作稍微修改等简单的练习；◑中级练习：深入探索材料的一个方面，需要仔细的分析和设计；●高级练习：开放的任务，挑战你对材料的理解并迫使你独立思考解决的方案（新学编程的读者应该跳过这些）
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