《动手学自然语言处理：Python实现（第2版）》系统讲解自然语言处理（NLP）领域的前沿技术与核心知识，涵盖基础理论、经典算法，以及AI聊天机器人、大语言模型、生成式人工智能等当下热门应用方向，帮助读者快速建立系统化的NLP知识框架。书中特别设计了7个由浅入深的NLP实验项目（合计14小时的实验内容），带领读者动手实践主流Python工具库，包括NLTK、spaCy、TensorFlow、Keras、Transformer与BERT。通过完整的案例实操，帮助读者真正吃透理论、练会代码、掌握实战能力。 本书旨在帮助读者夯实自然语言处理技术基础，熟练使用Python开发各类NLP应用，独立完成聊天机器人等实用项目。读者可借助书中配套的NLP工具包，搭建属于自己的NLP应用。 本书兼顾课堂教学与工程实操，既可作为高校相关专业本科生、研究生的NLP入门与进阶教材，也适合授课教师、助教作为课程讲义与实验指导用书。读者完成书中14小时的Python实验训练后，可系统掌握NLP与人工智能相关知识，能够面向不同应用场景，构建可落地的NLP应用系统。

译者简介：毛小岗，博士，首都经济贸易大学讲师。他是数据科学和人工智能领域的研究者和爱好者，参与过多项企业和政府主导的数据分析课题并做了大量相关工作。毛博士在大学里主讲“Python 文本数据挖掘实战”“商务数据分析”和“机器学习实战与Kaggle竞赛实训”等多门数据分析课程，教学功底扎实。徐同春，首都经济贸易大学工商管理学院研究生，研究方向为公司治理与公司金融，专注数据科学在企业管理和商业分析中的运用。

推荐序 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了突飞猛进的发展。从早期的规则驱动到如今的深度学习与大规模预训练模型，NLP 技术已经深刻改变了人机交互的方式，并在机器翻译、智能客服、情感分析、信息检索等领域展现出巨大的应用潜力。随着 DeepSeek、ChatGPT 等生成式人工智能(GenAI)的崛起，NLP 更是成为推动人工智能普及的核心技术。在这一背景下，亟需一本能够系统介绍 NLP 基础理论并辅以实践操作的专业教材。《动手学自然语言处理：Python实现(第2版)》正是这样一本理论与实践并重的优秀教材，它将为读者打开 NLP 的大门，帮助他们在这一充满机遇的领域中打下坚实的基础。 本书的作者 Raymond Lee 教授在人工智能和自然语言处理领域拥有丰富的教学与研究经验。他巧妙地将 NLP 的核心概念与 Python 编程实践相结合，通过清晰的逻辑结构和循序渐进的实验设计，为读者提供了一条高效的学习路径。全书内容分为两大部分：第 I 部分系统讲解了 NLP 的基本概念与技术，包括 N-gram 语言模型、词性标注、句法分析、语义表示、语义分析、语用分析、迁移学习与 Transformer 技术等；第 II 部分则通过 14 小时、7 个自然语言处理动手实验，带领读者动手实现 NLP 工具，如 NLTK、spaCy、TensorFlow、Keras 以及 BERT 技术。这种“理论+实践”的双轨模式，不仅能够帮助读者理解抽象的概念，还能让他们通过实际操作掌握 NLP 技术的实现方法。...