"本书共有14章。第1～3章分别为绪论、Python语言概述及常用数据集；第4章介绍中英文语料库；第5章介绍在数据分析与可视化过程中常用的3个开源库；第6、7章分别介绍中英文分词与词性标注；第8章介绍特征工程；第9、10章分别介绍文本分类与文本聚类；第11～13章分别介绍机器翻译、文本信息提取和情感分析；第14章介绍多种自然语言处理工具箱的使用。 本书旨在帮助读者自学，并力求在知识体系上做到全面完整，所采用的例子既简洁又精练。本书提供了配套的教学大纲、教学课件、源代码和习题答案，并在AI Studio网站提供了实战操作支持。 本书适合作为高等院校人工智能及相关专业的本科生和研究生“自然语言处理”课程的教材，同时也可供自然语言处理爱好者作为参考用书。 "

单位：天津科技大学 职务、职称：无、副教授 性别：男 年龄：38范海峰，硕士生导师，北京工业大学博士，天津大学（流动站）/天津云圣智能科技有限责任公司（工作站）博士后。近年来发表SCI、EI及中文核心论文20余篇，获授权发明专利3项，国防科技报告1份，航天科技集团所级标准3项；参与多项国家重大研制项目，博士所在团队曾获2019年国家科技进步二等奖；主持多个纵向及横向课题，总合同额超1000万。主要研究领域为人工智能、智能控制与智能制造等。

前言 随着互联网的飞速发展，人类社会进入了大数据时代。在这个时代背景下，自然语言处理（NLP）作为一门交叉学科，其重要性日益凸显。它不仅是人工智能领域不可或缺的一部分，更是连接人与机器的桥梁。不论是智能对话系统还是社交媒体分析，NLP都发挥着至关重要的作用。 本书旨在为读者提供一套系统的、实战导向的学习材料，帮助读者从零开始掌握自然语言处理的核心技术和方法。全书共分为14章，内容涵盖了基础知识和高级应用，具体内容如下。 ●第1～3章为入门部分，介绍NLP的基本概念、Python编程环境的搭建以及常用数据集； ●第4章深入探讨中英文语料库的构建与使用； ●第5章聚焦于数据分析与可视化领域内的三大核心开源库； ●第6、7章分别解析中英文文本的分词技术与词性标注方法； ●第8章转向特征工程，讲述如何有效地表示文本数据； ●第9、10章分别介绍文本分类与文本聚类这两种常见的文本挖掘技术； ●第11～13章进一步探讨机器翻译、文本信息提取以及情感分析等前沿课题； ●第14章带领读者探索多种NLP工具箱的实际应用。 本书的主要特色如下。 ●全面系统：内容覆盖广泛，从基础知识到进阶应用，力求构建完整的NLP知识体系； ●实践性强：所有理论均辅以具体实例，让读者能够快速上手，实现理论与实践的结合； ●资源丰富：提供配套的教学大纲、教学课件、源代码和习题答案，便于教学与自学； ●平台支持：在AI Studio平台上提供了实战操作的支持，方便读者在线实践。 本书由天津科技大学人工智能学院具有丰富教学经验的一线教师编写。在本书的编写过程中，得到了学院领导及...