我最近参加了coursera关于"Natural Language Processing"的课程，我学到了很多关于解析，IR和Q＆A等其他有趣方面的知识，虽然我很好地掌握了这些概念，但实际上并没有得到任何实际知识 . 任何人都可以建议我为自然语言处理提供良好的在线教程或书籍吗？
谢谢
你可以阅读Jurafsky和Martin的Speech and Language Processing (2008 edition)，这是该领域的标准教科书 . 它建议只阅读真正适用于您兴趣的章节 .
此外，最好的学习方法几乎肯定是从头开始实际实现NLP算法 . 您可以选择一些标准任务（语言建模，文本分类，POS标记，NER，解析）并从头开始实现各种算法（ngram模型，HMM，朴素贝叶斯，MaxEnt，CKY），以真正理解它们的工作原理 . 找到一些免费的数据集来测试你的实现也不是太难 .
最后，有很多关于特定NLP算法的教程非常出色 . 例如，如果你想 Build 一个HMM，我建议Jason Eisner's tutorial，它也包括EM的平滑和无监督训练 . 如果你想为无人监督的朴素贝叶斯训练实施吉布斯采样，我建议Philip Resnik's tutorial .
除了Jurafsky和Martin 's book, Christopher D. Manning and Hinrich Schütze' s Foundations of Statistical Natural Language Processing也被广泛使用 . 对于IR，Manning等人 . 还写了Introduction to Information Retrieval，可以在他们的网站上在线阅读或下载 .
如果您想了解如何使用自然语言的实用知识，您应该开始实施它 . 我建议在Python中使用NLTK（Natural Language Proecessing Toolkit） . 它很容易在python中实现NLP .
你可以参考这个链接http://nltk.org/
或者您可以在http://cst.dk/online/pos_tagger/uk/在线试用
潜入大海的论文可能是一个好主意，而不是阅读一本特定的书 . 例如，http://www.aclweb.org包含许多关于NLP的主题 . 通过这些论文，您可以获得更多论文，其中一些论文是NLP某个分支的基础 . 而且因为它们是由不同的作者写的，所以你不太可能受到一种观点的影响太大 .
如果您是Java开发人员，那么有很多关于如何使用LingPipe在http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/read-me.html构建NLP系统组件的教程列表 . 完全披露我写了一些教程和下面的一本书 .
有一些更具工业导向性的书籍：
1）Richard M Reese的Java自然语言处理
这包括如何使用一系列开源工具包（包括LingPipe）执行一些常见任务 .
2）使用Java和LingPipe Cookbook的自然语言处理作者：Breck Baldwin，Krishna Dayanidhi
本书的任务驱动在“构建组件”的层面，涵盖了驱动大多数文本驱动的NLP系统的主要技术 . 它不包括翻译 . 它比第一本书更详细，覆盖范围比LingPipe教程更广泛，但有时不如教程详细 .
布瑞克
有一个叫做TeLeMaCo的教学和学习资料中心 . 您可以找到NLP许多方面的资源，并且可以轻松添加您在网络上找到的更多资料 .
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你可以阅读Jurafsky和Martin的Speech and Language Processing (2008 edition)，这是该领域的标准教科书 . 它建议只阅读真正适用于您兴趣的章节 .
此外，最好的学习方法几乎肯定是从头开始实际实现NLP算法 . 您可以选择一些标准任务（语言建模，文本分类，POS标记，NER，解析）并从头开始实现各种算法（ngram模型，HMM，朴素贝叶斯，MaxEnt，CKY），以真正理解它们的工作原理 . 找到一些免费的数据集来测试你的实现也不是太难 .
最后，有很多关于特定NLP算法的教程非常出色 . 例如，如果你想 Build 一个HMM，我建议Jason Eisner's tutorial，它也包括EM的平滑和无监督训练 . 如果你想为无人监督的朴素贝叶斯训练实施吉布斯采样，我建议Philip Resnik's tutorial .
除了Jurafsky和Martin 's book, Christopher D. Manning and Hinrich Schütze' s Foundations of Statistical Natural Language Processing也被广泛使用 . 对于IR，Manning等人 . 还写了Introduction to Information Retrieval，可以在他们的网站上在线阅读或下载 .
如果您想了解如何使用自然语言的实用知识，您应该开始实施它 . 我建议在Python中使用NLTK（Natural Language Proecessing Toolkit） . 它很容易在python中实现NLP .
你可以参考这个链接http://nltk.org/
或者您可以在http://cst.dk/online/pos_tagger/uk/在线试用
潜入大海的论文可能是一个好主意，而不是阅读一本特定的书 . 例如，http://www.aclweb.org包含许多关于NLP的主题 . 通过这些论文，您可以获得更多论文，其中一些论文是NLP某个分支的基础 . 而且因为它们是由不同的作者写的，所以你不太可能受到一种观点的影响太大 .
如果您是Java开发人员，那么有很多关于如何使用LingPipe在http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/read-me.html构建NLP系统组件的教程列表 . 完全披露我写了一些教程和下面的一本书 .
有一些更具工业导向性的书籍：
1）Richard M Reese的Java自然语言处理
这包括如何使用一系列开源工具包（包括LingPipe）执行一些常见任务 .
2）使用Java和LingPipe Cookbook的自然语言处理作者：Breck Baldwin，Krishna Dayanidhi
本书的任务驱动在“构建组件”的层面，涵盖了驱动大多数文本驱动的NLP系统的主要技术 . 它不包括翻译 . 它比第一本书更详细，覆盖范围比LingPipe教程更广泛，但有时不如教程详细 .
布瑞克
有一个叫做TeLeMaCo的教学和学习资料中心 . 您可以找到NLP许多方面的资源，并且可以轻松添加您在网络上找到的更多资料 .