NLP是什么？

NLP是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。主要内容包括如下：

如何用NLP与语言学的关键概念来描述和分析语言

NLP中的数学结构和算法是如何实现的

自然语言处理目前主流的技术与方法论

信息检索技术与大数据应用

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Dataset：数据集集合(NLP方向数据集)——常见的自然语言处理数据集大集合(建议收藏，持续更新)

1、NLP前置技术解析

搭建Python开发环境

正则表达式在NLP中的基本应用

Numpy使用详解

2、python中NLP技术相关库

word2vec

nltk

jieba

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3、NLP案例实践

3.1、机器翻译

3.2、语音识别(Automatic Speech Recognition)

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3.3、中文分词

中文分词简介

规则分词

统计分词

混合分词

中文分词工具—Jieba

3.4、词件标注与命名实体识别

词性标注

命名实体识别

实体识别(NER)

3.5、关键词提取算法

摘要提取

关键词提取技术概述

TF/IDF

TextRank

LSA/LSI/LDA算法

实战提取文本关键词

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3.6、句法分析

文本分析

句法分析概述

句法分析的常用方法

使用Stanford Parser的PCFG算法进行句法分析

3.7、文本向量化

文本向量化概述

向量化算法woed2vec

向量化算法doc2vec、str2vec

网页文本向量化

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3.8、文本分类

如：垃圾邮件分类、情感分析。

3.9、情感分析技术

情感分析应用

情感分析基本方法

实战电影评论情感分析

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3.10、Solr搜索引擎

全文检索的原理

Solr简介与部署

Solr后台管理描述

配置Schema

Solr管理索引库

3.11、NLP中常用的机器学习算法

分类器方法

无监督学习的文本聚类

文本分类：中文垃圾邮件分类

文本聚类：用k-means对豆瓣读书数据聚类

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3.12、NLP中常用的深度学习算法

神经网络模型

多输出层模型

反向传播算法

最优化算法

丢弃法

激活函数

实现BP算法

词嵌入算法

训练词向量实践

朴素Vanilla-RNN

LSTM网络

Attention机制

Seq2Seq模型

图模型

深度学习平台

问答机器人

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