Python与NLTK入门：自然语言处理实践教程

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学的一个分支，它涉及计算机与人类或机器之间理解和生成自然语言的能力。在这个学习路径中，我们将探索如何利用Python编程语言和Python的自然语言工具包（Natural Language Toolkit, NLTK）来实现NLP任务。通过这个课程，读者将学习到一系列关键概念和技术，包括文本预处理、词性标注、句法分析以及命名实体识别。 第一模块，"Introduction to Natural Language Processing"，将引导你了解NLP的基本概念和动机。为什么学习NLP？因为这能帮助我们处理大量文本数据，提取有价值的信息，用于各种应用，如情感分析、智能客服、机器翻译等。在这个模块中，你会学习如何使用Python进行基本操作，如列表和字典的使用，以及如何编写函数来组织代码。然后，我们会逐步引入NLTK库，通过实际操作来掌握其功能。 第二部分，"Text Wrangling and Cleansing"，着重于文本预处理，这是NLP流程中的重要环节。你会学习如何清洗文本（去除无关字符、标准化格式），并运用句子分割、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、停用词移除和稀有词处理。此外，还会介绍简单的拼写检查技术。 第三模块是"Part-of-Speech Tagging"，即词性标注，它有助于理解文本中单词在句子中的角色。课程将涵盖不同类型的词性标注器，如基于规则的、统计模型的和机器学习方法。此外，还会探讨命名实体识别（NER），它是识别文本中特定类型实体（如人名、地名）的过程。 第四部分，"Parsing Structure in Text"，讨论了浅层解析和深层解析两种解析文本结构的方法。理解这两种方法的差异有助于构建更复杂的语义理解模型。在这个阶段，你将学习如何利用不同的解析器工具，如基于规则的和基于机器学习的模型。 整个学习路径适合对编程有基础，对NLP感兴趣，并希望提升文本处理技能的读者。通过实际操作和案例分析，读者可以深入理解并掌握Python和NLTK在NLP领域的应用。最后，每个模块都配有互动练习（YourTurn）和总结，确保知识的巩固和实践能力的提升。如果你在学习过程中遇到问题，可参考提供的支持文档和错误报告（Errata），以及鼓励读者提供反馈，共同改进学习资源。