# 關于自然語言處理的熱門書籍 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/](https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/) 自然語言處理（簡稱 NLP）是研究處理語音和文本數據的計算方法。 該領域由統計范例主導，機器學習方法用于開發預測模型。 在這篇文章中，您將發現可以閱讀的頂級書籍，以便開始使用自然語言處理。 閱讀這篇文章后，你會知道： * 實用自然語言處理的頂級書籍。 * 自然語言處理理論基礎的頂級教科書。 * 我在架子上的 NLP 書籍。 讓我們開始吧。 ## 關于自然語言處理的頂級實用書籍 作為從業者，我們并不總是在開始一個新主題時抓住一本教科書。 本書中的代碼示例使用 Python 編程語言。 雖然 NLP 的實用書籍比教科書少，但我試圖挑選前三本書，這些書籍將幫助您入門并將 NLP 方法引入您的機器學習項目。 ### 1.使用 Python 進行自然語言處理 由 [Steven Bird](http://www.stevenbird.net/) ， [Ewan Klein](http://homepages.inf.ed.ac.uk/ewan/) 和 [Edward Loper](http://ed.loper.org/) 撰寫。 [](http://www.amazon.com/dp/0596516495?tag=inspiredalgor-20) 本書介紹了使用 Python 堆棧為從業者提供的 NLP。 本書側重于使用 [NLTK Python 庫](http://www.nltk.org/)，這對于常見的 NLP 任務非常流行。 內容包括： 1. 語言處理和 Python 2. 訪問文本語料庫和詞匯資源 3. 處理原始文本 4. 編寫結構化程序 5. 分類和標記單詞 6. 學習分類文本 7. 從文本中提取信息 8. 句子結構分析 9. 構建基于特征的 GRammars 10. 句子意義分析 11. 管理語言數據 如果您正在尋找使用首選 NLTK 平臺進入經典 NLP 的話，這本書是完美的。 #### 資源 * [使用 Python 進行自然語言處理：使用自然語言工具包分析文本](http://www.amazon.com/dp/0596516495?tag=inspiredalgor-20)（在亞馬遜上） * [Python 自然語言處理](http://www.nltk.org/book/)（免費版） ### 2.馴服文字 本書介紹了一套不同的 NLP 工具和問題，例如 [Apache Solr](http://lucene.apache.org/solr/) ， [Apache OpenNLP](https://opennlp.apache.org/) 和 [Apache Mahout](http://mahout.apache.org/) 。 [](http://www.amazon.com/dp/193398838X?tag=inspiredalgor-20) 代碼示例使用 Java。 它可能更適合開發人員在工作項目中開始使用更大的企業級 NLP 工具。 由 [Grant Ingersoll](https://www.linkedin.com/in/grantingersoll/) ， [Thomas Morton](https://www.linkedin.com/in/tom-morton-5248552/) 和 [Drew Farris](https://www.linkedin.com/in/drewfarris/) 撰寫。 值得注意的是，Grant Ingersoll 是 [Apache Mahout](http://mahout.apache.org/) 項目的聯合創始人。 內容包括： 1. 入門馴服文本 2. 馴服文本的基礎 3. 搜索 4. 模糊字符串匹配 5. 識別人物，地點和事物 6. 聚類文本 7. 分類，分類和標記 8. 構建示例問答系統 9. 解讀文本：探索下一個前沿 #### 資源 * [馴服文本：如何查找，整理和操縱它](http://www.amazon.com/dp/193398838X?tag=inspiredalgor-20)（在亞馬遜上） * [圖書主頁](http://www.tamingtext.com/) * [Book GitHub Repository](https://github.com/tamingtext/book) （代碼和數據） ### 3.使用 R 進行文本挖掘 由 [Julia Silge](https://juliasilge.com/) 和 [David Robinson](http://varianceexplained.org/) 撰寫。 [](http://www.amazon.com/dp/1491981652?tag=inspiredalgor-20) 本書展示了一系列現代應用程序的統計自然語言處理方法。 代碼示例在 R. 代碼側重于 Hadley Wickham（[論文](https://www.jstatsoft.org/article/view/v059i10)）的“ _tidy_ ”原則和作者的 [tidytext](https://github.com/juliasilge/tidytext) 包。 在這三本書中，這是最近出版的，對演示有更實際和現代的感覺。 內容包括： 1. 整潔的文本格式 2. 整潔數據的情感分析 3. 分析單詞和文檔頻率：tf-idf 4. 詞語之間的關系：N-gram 和相關性 5. 轉換為 Nontidy 格式和從 Nontidy 格式轉換 6. 主題建模 7. 案例研究：比較 Twitter 檔案 8. 案例研究：挖掘 NASA 元數據 9. 案例研究：分析 Usenet 文本 #### 資源 * [采用 R 進行文本挖掘：一種整潔的方法](http://www.amazon.com/dp/1491981652?tag=inspiredalgor-20)（在亞馬遜上） * [圖書主頁](http://tidytextmining.com/)（及免費預訂） * [Book GitHub Repository](https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining) （代碼和數據） 你知道其他關于自然語言處理的實用書嗎？ 請在評論中告訴我。 ## 關于自然語言處理的頂級教科書 有大量關于自然語言處理和特定子主題的教科書。 在本節中，我試圖關注我（和共識）似乎看到的關于初學者的主題的最佳書籍，例如：希望深入理論的本科生或研究生以及從業者。 我試圖選擇一般的 NLP 書籍以及關于翻譯和演講等高度研究的主題的書籍。 本節的前兩本書基本上是 NLP 學生的大炮。 ### 1.統計自然語言處理的基礎 由 [Christopher Manning](https://nlp.stanford.edu/manning/) 和[HinrichSchütze](http://www.cis.uni-muenchen.de/schuetze/)撰寫。 [](http://www.amazon.com/dp/0262133601?tag=inspiredalgor-20) 值得注意的是，克里斯托弗曼寧在斯坦福大學教授 NLP，并且支持 [CS224n：深度學習自然語言處理](http://web.stanford.edu/class/cs224n/)課程。 本書介紹了自然語言處理的統計方法，涵蓋了所需的語言學和較新的（當時，大約 1999 年）統計方法。 本書為更好地掌握新方法和編碼提供了堅實的基礎。 內容包括： 1. 介紹 2. 數學基礎 3. 語言要點 4. 基于語料庫的工作 5. 搭配 6. 統計推斷：稀疏數據的 n-gram 模型 7. 詞義消歧 8. 詞匯習得 9. 馬爾可夫模型 10. 詞性標注 11. 概率上下文自由語法 12. 概率解析 13. 統計對齊與機器翻譯 14. 聚類 15. 信息檢索專題 16. 文本分類 #### 資源 * [統計自然語言處理基礎](http://www.amazon.com/dp/0262133601?tag=inspiredalgor-20)（亞馬遜上） * [書籍主頁](https://nlp.stanford.edu/fsnlp/promo/) ### 2.語音和語言處理 由 [Daniel Jurafsky](https://web.stanford.edu/~jurafsky/) 和 [James Martin](http://www.cs.colorado.edu/~martin/) 撰寫。 [](http://www.amazon.com/dp/0131873210?tag=inspiredalgor-20) 本書從語音和文本的角度介紹了 NLP，重點關注應用程序（每章一章）。 該主題的報道感覺詳盡無遺。 內容包括： 1. 介紹 2. 正則表達式和自動機 3. 單詞和傳感器 4. N 元 5. 詞性標注 6. 隱馬爾可夫和最大熵模型 7. 語音 8. 語音合成 9. 自動語音識別 10. 語音識別：高級主題 11. 計算音韻學 12. 正式的英語語法 13. 句法分析 14. 統計分析 15. 特色與統一 16. 語言和復雜性 17. 意義的表征 18. 計算語義學 19. 詞匯語義學 20. 計算詞匯語義學 21. 計算話語 22. 信息提取 23. 問答以及總結 24. 對話和會話代理 25. 機器翻譯 #### 資源 * [語音和語言處理，第 2 版](http://www.amazon.com/dp/0131873210?tag=inspiredalgor-20)（亞馬遜上） * [書籍主頁](http://www.cs.colorado.edu/~martin/slp2.html) ### 4.統計機器翻譯 由 [Philipp Koehn 撰寫](http://www.cs.jhu.edu/~phi/)。 [](http://www.amazon.com/dp/0521874157?tag=inspiredalgor-20) 本書介紹了統計機器翻譯的主題，這是 NLP 的一個子領域。 內容包括： 1. 介紹 2. 單詞，句子，科帕 3. 概率論 4. 基于單詞的模型 5. 基于短語的模型 6. 解碼 7. 語言模型 8. 評估 9. 判別訓練 10. 整合語言信息 11. 基于樹的方法 #### 資源 * [統計機器翻譯](http://www.amazon.com/dp/0521874157?tag=inspiredalgor-20)（亞馬遜上） * [書籍主頁](http://www.statmt.org/book/) ### 5.語音識別的統計方法 由 [Frederick Jelinek 撰寫](https://www.clsp.jhu.edu/~jelinek/)。 [](http://www.amazon.com/dp/0262100665?tag=inspiredalgor-20) 本書介紹了統計語音識別的主題，這是 NLP 的另一個子領域，它在 20 世紀 90 年代通過統計方法進行了大修。 內容包括 1. 語音識別問題 2. 隱馬爾可夫模型 3. 聲學模型 4. 基本語言建模 5. 維特比搜索 6. 假設搜索樹和快速匹配 7. 信息論的要素 8. 任務的復雜性 - 語言模型的質量 9. 期望最大化算法及其后果 10. 決策樹和樹語言模型 11. 正字法的語音學：拼寫到基礎形式的映射 12. 三腳架和 Allophones 13. 最大熵概率估計和語言模型 14. 最大熵估計在樹木語言建模中的應用 15. 從計數和退避方法估計概率 #### 資源 * [語音識別統計方法](http://www.amazon.com/dp/0262100665?tag=inspiredalgor-20)（亞馬遜上） ## 我擁有的 NLP 書籍 我喜歡在架子上混合使用實用和參考文本。 NLP（對我而言）的難點在于大量的子問題和使用的專業術語和理論。 出于這個原因，我的架子上有以下 3 個 NLP 教科書： * [Python 自然語言處理：使用自然語言工具包分析文本](http://www.amazon.com/dp/0596516495?tag=inspiredalgor-20) * [統計自然語言處理基礎](http://www.amazon.com/dp/0262133601?tag=inspiredalgor-20) * [自然語言處理中的神經網絡方法](http://www.amazon.com/dp/1627052984?tag=inspiredalgor-20)（未在上面列出） 我也很喜歡這樣的樣子： * [牛津計算語言學手冊](http://www.amazon.com/dp/019927634X?tag=inspiredalgor-20)（上未列出） 我建議您選擇適合您和您的需求或項目的 NLP 書籍。 讓我知道您選擇或擁有哪些書籍。 在下面發表評論。 ## 進一步閱讀 如果您要深入了解，本節將提供有關該主題的更多資源。 ### 頂級 NLP 書籍 * [亞馬遜上自然語言處理](http://amzn.to/2eGzVqF)的暢銷書 * [GoodReads 上的流行自然語言處理書籍](https://www.goodreads.com/shelf/show/natural-language-processing) ### Quora 的 * [對 NLP 感興趣的人必讀的書有哪些？](https://www.quora.com/What-are-some-books-that-people-interested-in-NLP-must-read) * [NLP 最好的書籍是什么？](https://www.quora.com/What-are-the-best-books-on-NLP) * [什么是最好的自然語言處理教科書？](https://www.quora.com/What-is-the-best-Natural-Language-Processing-textbook-s) * [最佳 NLP 書籍](https://gistik.quora.com/Best-NLP-books) ## 摘要 在這篇文章中，您發現了有關自然語言處理的頂級書籍。 具體來說，你學到了： * 實用自然語言處理的頂級書籍。 * 自然語言處理理論基礎的頂級教科書 * 我在架子上的 NLP 書籍。 你有任何問題嗎？ 在下面的評論中提出您的問題，我會盡力回答。