自然语言处理（NLP）是一种研究人类语言过程的领域。专门从事这项研究的人员被称为语言学家，而那些运用计算方法研究语言处理的人则被称为计算语言学家。简而言之，计算语言学家是精通语言的计算机科学家，他们利用计算技术对语言的不同方面进行建模。他们的工作主要集中在语言理论方面的问题，而NLP则是计算语言学的一种实际应用。

NLP的主要任务包括处理不同语言之间的细微差异，并利用NLP技术构建实用的应用程序。在实际应用中，NLP类似于教导孩子们学习语言。常见的任务，如理解单词和句子，构建语法和结构正确的句子，在人类看来是自然而然的事情。然而，在NLP领域，这些任务被转化为标记化、组块、词性标注、解析、机器翻译和语音识别等过程。这些任务中的许多仍然是计算机面临的巨大挑战。

为什么需要学习NLP？

NLP处于技术成熟度曲线的顶端，是当前行业所需的重要技能之一。随着大数据时代的到来，NLP面临着一个主要挑战：需要大量能够处理结构化、半结构化和非结构化数据的技术人员。我们每天都在产生大量的网络博客、推特信息、脸书帖子、聊天记录、电子邮件和回复。为了更好地理解这些非结构化数据，我们需要具备NLP知识的专业人士。

在信息时代，我们无法想象没有搜索引擎、语音助手和垃圾邮件过滤器的生活。这些应用都是NLP的实际应用案例。此外，还有一些大家熟悉但未必知道其背后的NLP技术的应用，例如：

• 拼写校正（如Microsoft Word）
• 搜索引擎（如Google、Bing、Yahoo和WolframAlpha）
• 语音引擎（如Siri和Google语音）
• 垃圾邮件分类（所有电子邮件服务）
• 新闻推送（如Google和Yahoo）
• 机器翻译（如Google翻译）
• IBM的Watson

要实现上述应用及其他基本的NLP预处理任务，有许多开源工具可供选择。以下是其中一些工具：

• GATE
• Mallet
• OpenNLP
• UIMA
• 斯坦福工具包
• Genism
• 自然语言工具包（NLTK）

自然语言处理书籍推荐

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作者：Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 译者：陈涛, 张旭, 崔杨, 刘海平

这本书是一本关于自然语言处理的入门教材。它涵盖了自然语言处理的基本概念，包括如何使用Python和NLTK库进行自然语言处理。书中提供了大量的实例和练习，适合自学或作为课堂教学的辅助材料。

《自然语言处理实战：应用Python理解、分析和生成文本》

作者：Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Hapke 译者：史亮, 鲁骁, 唐可欣, 王斌

本书是一本介绍自然语言处理和深度学习实战的书籍。它分为三部分：第一部分介绍NLP的基础知识，第二部分讲解深度学习模型，第三部分展示实际应用案例。适合有一定Python编程基础的读者。

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本书详细介绍了如何使用Python和NLTK库进行自然语言处理。内容涵盖预处理、语料库处理、语义分析和信息检索等多个方面。适合希望系统学习NLP技术的读者。

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本书详细介绍了如何使用Python进行自然语言处理，并提供了一系列实际应用案例。内容包括字符串匹配、统计建模、词干提取、词形还原、语法分析、情感分析、信息检索和文本摘要等。适合希望掌握NLP技术并应用于实际项目的读者。