如何入门自然语言处理
作者：炼己者
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1. 入门阶段
直接做文本分类这个项目，具体的思路很简单。把原始文本变成向量，然后调用sklearn库里的分类算法，就可以实现文本分类了！
如何把文本转换为文本向量呢？看这篇文章即可，手把手地教你把中文文本变成向量(附代码)
尽量地去理解代码，代码的实现思路，以后遇到类似问题能不能转换成相应的数据格式，继续用这些代码操作。
2.发展阶段
完整的实现文本分类这个项目之后不要骄傲，以为自己很厉害了，可以纵横NLP界了。接下来你要开始有体系地去学习
我还是推荐视频为主，书籍为辅，毕竟我们是小白，直接看书会很容易放弃的。需要有好的e老师带我们飞！
第一个视频教程，宗成庆教授的视频教程，建议书和视频一起来。
书籍也是宗成庆教授的著作
第二个视频教程，是炼数成金的教程，里面的课程目录是这样的
两个视频教程你可以网上搜索，也可以关注公众号：ZhangyhPico
回复关键字 自然语言处理入门 ，便可以领取资源
经典书籍我推荐《python自然语言处理》 以及 《数学之美》这两本书
《python自然语言处理》这本书很适合我们小白来读，作者感觉就是以我们小白的角度来写的。里面主要是处理英文数据的，你可以试着用书里的方法来操作中文数据，这样你会更好的落实和理解书中的代码。
《数学之美》这本书我感觉就是在说自然语言处理方向的技术原理，可以拿来做科普。比如你想做什么算法了，可以先拿这本书读一读，对你要用到的算法有个初步了解
3.成长阶段
到了这个阶段你的理论知识基本完备，至少不那么迷茫了。接下来你可以开始做项目，读论文了。当然没事儿的时候还要多多翻阅这两本经典之作，基本做机器学习方向就不能忽略这两本书了。李航的《统计学习方法》，周志华的西瓜书《机器学习》。
1）项目
做项目的话你肯定要有数据，中文的数据不好找，这里有一份关于中文数据的汇总，可以参考一下。
中文文本语料库整理
项目有很多，比如命名实体识别，实体关系抽取，知识图谱等等。
命名实体识别系列你可以参考这里的博客操作，中文命名实体识别总结
知识图谱这个项目很大，要做的东西很多。你可以先把理论知识备好，再去操作
理论知识依旧建议看视频，视频教程是小象学院的。可以关注公众号：ZhangyhPico
，回复关键字知识图谱，即可领取视频教程
2）论文
自然语言处理方向的论文资料可以看这篇博客，里面会教你怎么找论文
初学者如何查阅自然语言处理（NLP）领域学术资料
到了这里，入门是肯定入门了，后续发展就看你自己了。没事儿读读论文，做做比赛，悠哉游哉！！！
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