模块1 LTK基础知识
第1章 自然语言处理简介
1.1 为什么要学习NLP
1.2 从Python的基本知识开始
1.2.1 列表
1.2.2 自助
1.2.3 正则表达式
1.2.4 词典
1.2.5 编写函数
1.3 NLTK
1.4 试一试
1.5 本章小结
第2章 文本的整理和清洗
2.1 文本整理
2.2 文本清洗
2.3 句子拆分器
2.4 标记解析
2.5 词干提取
2.6 词形还原
2.7 停用词删除
2.8 生僻字删除
2.9 拼写校正
2.10 试一试
2.11 本章小结
第3章 词性标注
3.1 什么是词性标注
3.1.1 斯坦福标注器
3.1.2 深入了解标注器
3.1.3 序列标注器
3.1.4 布里尔标注器
3.1.5 基于标注器的机器学习
3.2 命名实体识别
3.3 试一试
3.4 本章小结
第4章 对文本的结构进行语法分析
4.1 浅层语法分析与深层语法分析
4.2 语法分析的两种方法
4.3 为什么需要语法分析
……
模块2 使用Python3的NLTK3进行文本处理
模块3 使用Python掌握自然语言处理
参考书目

尼天·哈登尼亚、雅各布·帕金斯、迪蒂·乔普拉、尼什·斯乔希、伊提·摩突罗著的《Python和NLTK自然语言处理》旨在介绍如何通过Python和NLTK实现自然语言处理。本书包括三个模块。模块1介绍文本挖掘／NLP任务中所需的所有预处理步骤，包括文本的整理和清洗、词性标注、对文本的结构进行语法分析、文本的分类等。模块2讲述如何使用Python 3的NLTK 3进行文本处理，包括标记文本、替换和校正单词、创建自定义语料库、词性标注、提取组块、文本分类等。模块3讨论了如何通过Python掌握自然语言处理，包括统计语言模型、词语形态学、词性标注、解析、语义分析、情感分析、信息检索等。
本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。