人工智能的重要领域之一是NLP，即自然语言处理，在学习过程中涉及到开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等知识，还有一些核心理论，运用这些理论和编程技能才能处理文本，并且需要深入学习。
通过学习，我感觉这两本书感觉还不错，可以配套阅读。
唐聃著，《自然语言处理理论与实战》高清PDF，362页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。
刘知远著，《大数据智能互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》PDF，293页，带书签目录，文字可以复制，彩色配图。
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《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。
《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》以大数据为背景，数据庞大，正好可以作为自然语言处理的文本样本。自然语言处理技术涉及到文本处理和模型构建运用，介绍大数据智能的计算框架；章以知识图谱为例介绍大数据智能的知识库；介绍大数据的计算处理系统。介绍智能问答，介绍主题模型，介绍个性化推荐，介绍情感分析与意见挖掘，介绍面向社会媒体内容的分析与应用。
适合愿意对大数据技术有所了解，以及想要将大数据技术应用于本职工作的学习者。
这两份资料都适用于具备一定编程基础的学生、科研工作者和相关技术人员、做工程应用的自然语言处理工程师，也可以通过阅读《自然语言处理理论与实战》补充理论知识，理论知识的魅力在于遇到工程难题时，可以知道其背后的原因，快速、准确地解决问题。
在学习过程中，我也配套了自然语言标注一块儿学习，有助于水平的提升。
《面向机器学习的自然语言标注》中文PDF+英文PDF