我最近参加了coursera上的“自然语言处理”课程，学到了很多关于解析、信息检索和其他有趣的方面，如问答等。虽然我很好地掌握了这些概念，但实际上并没有获得任何实践知识。谁能推荐一些好的在线教程或书籍来学习自然语言处理？

谢谢

回答：

你可以阅读Jurafsky和Martin的《语音与语言处理》（2008年版），这是该领域的标准教科书。书很长，涵盖了各种主题，所以我建议你只阅读与你的兴趣相关的章节。

此外，学习的最佳方式几乎肯定是从头开始实现NLP算法。你可以选择一些标准任务（语言建模、文本分类、词性标注、命名实体识别、解析）并从头开始实现各种算法（ngram模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯、最大熵、CKY），以真正理解它们的工作原理。找到一些免费的数据集来测试你的实现应该也不难。

最后，有很多关于特定NLP算法的优秀教程。例如，如果你想构建一个隐马尔可夫模型，我建议你参考Jason Eisner的教程，它还涵盖了平滑和使用EM的无监督训练。如果你想实现Gibbs采样用于无监督的朴素贝叶斯训练，我建议你参考Philip Resnik的教程。