自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。
《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。
全书一共11章，在逻辑上分为2个部分：
第一部分（第1、2、11章）
主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。
第二部分（第5-10章）
第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。
第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展，因此本书未做深入探讨。
第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输入。
第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。
第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。
第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
目录
- 第1章 NLP基础 1
- 第2章 NLP前置技术解析 16
- 第3章 中文分词技术 38
- 第4章 词性标注与命名实体识别 59
- 第5章 关键词提取算法 85
- 第6章 句法分析 106
- 第7章 文本向量化 120
- 第8章 情感分析技术 140
- 第9章 NLP中用到的机器学习算法 160
- 第10章 基于深度学习的NLP算法 195
