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自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常
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这本自学手册有三个特点（1）练习式学习。书中会给读者布置很多小练习，并给予适当的提示。读者在完成这些小练习后，将会发现自己已经通过实践操作掌握了需要学习的知识。 （2）自助式扩展阅读。书中会给出搜索关键字，读者可以通过搜索引擎自行查找，通过这样的搜索实践操作来锻炼大家的信息搜索能力和信息筛选能力，这两种能力也是实际工作中非常实用的能力。 （3）循序渐进地学习。希望读者在学习过程中没有阻碍，遇到问题可以自己解决，从而自由顺畅地往下学，不会在某处遇到问题，之后的内容就会看不懂。本书并非一本大而全的百科全书，而是专门针对自动化测试选择实用、核心的知识点来讲解。现在各种学习资料十分丰富，但正因为太过丰富，导致我们在学习时很迷茫，不知道应该先学哪个？本书基于这样一个学习困惑，帮助读者通
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