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- Python与NLP简介：介绍Python作为NLP工具的优势，以及NLP的基本概念和应用领域。
- 文本处理基础：详细讲解字符串操作、文本清洗、分词等基本文本处理技术。
- 词汇与词性标注：介绍词汇在NLP中的重要性，以及如何进行词性标注，帮助理解文本中的词汇角色。
- 统计语言建模：深入剖析统计语言模型的基本原理，包括n-gram模型、概率语言模型等。
- 形态学分析：讲解词的形态变化，如词形还原、词干提取等，以及它们在NLP中的应用。
- 句法分析：介绍语法解析的基本原理，包括依存句法分析和短语结构分析。
- 语义分析与角色标注：详细讲解语义分析的概念、方法和技术，以及如何进行语义角色标注。
- 情感分析：介绍情感分析的基本原理和应用，包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
- 信息检索：讲解信息检索的基本概念、技术，以及如何在NLP中利用信息检索技术。
- 语篇分析：介绍语篇分析的概念和方法，包括文本的连贯性和结构分析。
- 机器翻译：讲解机器翻译的基本原理和技术，包括统计机器翻译和神经机器翻译。
- NLP系统评估与优化：介绍如何评估NLP系统的性能，以及如何通过优化算法和模型来提升性能。
- Python库与工具：详细讲解常用的Python库和工具，如NLTK、spaCy、Gensim等，帮助读者快速上手。
- 实战案例与项目：通过多个实战案例和项目，展示如何应用Python和NLP技术解决实际问题。
- 前沿技术与趋势：介绍NLP领域的最新技术和前沿趋势，包括深度学习在自然语言处理中的应用等。