经典教材，不用多说：）SpeechandLanguageProcessing:Anintroductiontonaturallanguageprocessing,computationallinguistics,andspeechrecognition.DanielJurafsky&JamesH.Martin.Copyrightc2006,Allrightsreserved.DraftofJune25,2007.Donotcitewithoutpermission.

DeriveusefulinsightsfromyourdatausingPython.Learnthetechniquesrelatedtonaturallanguageprocessingandtextanalytics,andgaintheskillstoknowwhichtechniqueisbestsuitedtosolveaparticularproblem.TextAnalyticswithPythonteachesyoubothbasicandadvancedconcepts,includingtextandlanguagesyntax,structure,semantics.Youwillfocusonalgorithmsandtechniques,suchastextclassification,clustering,topicmodeling,andtextsummarization.Astructuredandcomprehensiveapproachisfollowedinthisbooksothatreaderswithlittleornoexperiencedonotfindthemselvesoverwhelmed.YouwillstartwiththebasicsofnaturallanguageandPythonandmoveontoadvancedanalyticalandmachinelearningconcepts.Youwilllookateachtechniqueandalgorithmwithbothabird'seyeviewtounderstandhowitcanbeusedaswellaswithamicroscopicviewtounderstandthemathematicalconceptsandtoimplementthemtosolveyourownproblems.ThisbookProvidescompletecoverageofthemajorconceptsandtechniquesofnaturallanguageprocessing(NLP)andtextanalyticsIncludespracticalreal-worldexamplesoftechniquesforimplementation,suchasbuildingatextclassificationsystemtocategorizenewsarticles,analyzingapporgamereviewsusingtopicmodelingandtextsummarization,andclusteringpopularmoviesynopsesandanalyzingthesentimentofmoviereviewsShowsimplementationsbasedonPythonandseveralpopularopensourcelibrariesinNLPandtextanalytics,suchasthenaturallanguagetoolkit(nltk),gensim,scikit-learn,spaCyandPatternWhatyouwilllearnNaturalLanguageconceptsAnalyzingTextsyntaxandstructureTextClassificationTextClusteringandSimilarityanalysisTextSummarizationSemanticandSentimentanalysisReadershipThebookisforITprofessionals,analysts,developers,linguisticexperts,datascientists,andanyonewithakeeninterestinlinguistics,analytics,andgeneratinginsightsfrom

PartIPreliminaries1Introduction1.1Prologue:RationalistandEmpiricistApproaches1.2ScientificContent1.2.1Questionsthatlinguisticsshouldanswer1.2.2Non1.2.3Languageandcognitionasprobabilisticphenomena1.3TheAmbiguityofLanguage:WhyNLPisDifficult1.4DirtyHands1.4.1Lexicalresources1.4.2Wordcounts1.4.3Zipf’slaws1.4.4Collocations1.4.5Concordances1.5FurtherReading1.6Exercises2MathematicalFoundations2.1ElementaryProbabilityTheory2.1.1Probabilityspaces2.1.2

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TheEighteenthChinaNationalConferenceonComputationalLinguistics,CCL2018（http://www.cips-cl.org/static/CCL2018/index.html），作为国内NLP领域的旗舰会议，具有较好的业内影响力。
以下附上2018年会谈论文集。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。