我最近参加了一个类coursera关于“自然语言处理”，我学到了很多分析，IR和其他有趣的方面，例如Q＆A等，虽然我掌握的概念很好，但我实际上并没有得到任何实用知识。 任何人都可以提出我要自然语言处理好网上教程或书吗？
谢谢
Answer 1:
您可以阅读Jurafsky和马丁的语音和语言处理（2008年版） ，这是该领域的标准教科书。 它的长，并具有多种主题的，所以我建议阅读只是真正应用到你的利益的章节。
此外，最好的学习方法是几乎可以肯定是真正从头开始执行NLP算法。 你可以挑选一些标准的任务（语言模型，文本分类，POS标记，NER，解析）并实现从地上爬起来的各种算法（NGRAM模型，HMM模型，朴素贝叶斯，最大墒，CKY）要真正了解是什么让他们的工作。 它也应该不会太难找一些免费的数据集，以测试你的实现。
最后，有很多的教程在那里为特定NLP算法都非常优秀。 例如，如果你想建立一个HMM，我建议杰森艾斯纳的教程也涵盖了平滑且无人监管的训练与EM。 如果你想实现Gibbs抽样无监督朴素贝叶斯训练，我建议菲利普雷斯尼克的教程 。
Answer 2:
除了Jurafsky和马丁的书，克里斯托弗·D·曼宁和辛里奇Schütze的统计自然语言处理的基础也被广泛使用。 对于IR，Manning等。 还写了现代信息检索可以阅读或在他们的网站上在线下载。
Answer 3:
如果您想对你怎么能对自然语言的工作实践知识，你应该开始实现它。 我建议使用NLTK（自然语言Proecessing工具包）和Python。 它很容易在python实现NLP。
您可以参考此链接http://nltk.org/
或者你可以在网上试穿http://cst.dk/online/pos_tagger/uk/
Answer 4:
而不是读某本书，在深入研究的论文海可能是一个好主意。 http://www.aclweb.org ，例如，包含了NLP很多话题。 通过这些文件，你会得到更多的论文，其中一些是NLP的某个分支的基础引用。 而且，因为它们是由不同的作者写的，你不可能通过一个角度来看，过多的影响。
Answer 5:
如果你是一个Java开发人员有教程对如何建立使用LingPipe在NLP系统的组件的广泛的名单http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/read-me.html 。 充分披露我写了一些这些教程和下面的书籍之一。
有几本书是在工业上更面向：
1）自然语言处理与Java由理查德·里斯中号
这包括如何做一些常见的任务，范围开源工具（包括LingPipe）的。
2）自然语言处理与Java和LingPipe食谱平装由布雷克·鲍德温，克里希纳Dayanidhi
这本书是在任务的“获取组件内置”级驱动，覆盖了主要的技术驱动是文本驱动的最NLP系统。 它不包括翻译。 它进入比第一本书详细且具有覆盖范围更广比LingPipe教程，但比教程有时少细致。
布瑞克
Answer 6:
有要求的教学和学习材料的枢纽TeLeMaCo 。 你可以找到资源，NLP的许多方面，你可以轻松地添加你已经在网络上找到更多的材料。
文章来源: Tutorials For Natural Language Processing [closed]
