书：pan.baidu.com/s/1-Q5-B8S5-EkN2Ig2vo9gDg
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以下是一些笔记：
- NLP基础知识：介绍自然语言处理的基本概念和任务 文本分析、语法分析等基础技术
- 文本处理和特征提取：文本清洗和预处理 词袋模型、TF-IDF等特征提取方法
- 词嵌入和词向量：Word2Vec、GloVe等词嵌入模型 如何在NLP任务中应用词向量
- 文本分类和情感分析：用机器学习和深度学习方法进行文本分类 情感分析的方法和应用
- 命名实体识别（NER）：基于规则和机器学习的NER方法 使用深度学习进行NER的技术
- 机器翻译：机器翻译的基本原理 翻译模型和评估方法
- 对话系统和聊天机器人：对话系统的设计和实现 如何构建简单的聊天机器人
- 序列标注任务：序列标注问题（如词性标注、命名实体识别等）的处理方法
- NLP应用案例：实际应用案例，例如搜索引擎优化、文本摘要、问题回答等
- 实际项目和工具：如何应用NLP技术到实际项目中 常用的NLP工具和库的介绍