关于本章

本章记录在阅读Natural Language Processing with Python的笔记。Natural Language Processing with Python是一本开源书籍，原书内容比较通俗易懂，可以作为入门NLP的读物。

在阅读的时候，我们应该选择性地去阅读，对于熟悉python的人，可以直接pass掉原书中关于python的内容。原书从chapter 5开始讲述NLP相关内容。

我觉得这本书的最大价值在于：

• 结合具体例子讲解了语言学中的的一些基础概念
• 给出了解决一些NLP task的Pipeline Architecture，读者可以参考进行实践，下面对此进行了总结。

读者需要注意的是，虽然书中给出了一些NLP task的实现方式，但是随着技术的进步，不断涌现出了解决这些已知的NLP task的新技术，所以不能够拘泥于书中的解决方式，而应该学习更加先进的解决方式。

内容概要

可以直接从chapter 5 Categorizing and Tagging Words 开始阅读；chapter 6 Learning to Classify Text讲文本分类；chapter 7 Extracting Information from Text讲如何从文本中抽取信息，其中给出的Information Extraction Architecture是比较具有启发意义的；chapter 8 Analyzing Sentence Structure其实讲述的是formal language中parsing的方法。

Pipeline Architecture

Simple Pipeline Architecture for a Spoken Dialogue System

在chapter 1. Language Processing and Python的5.5 Spoken Dialog Systems中给出了“Simple Pipeline Architecture for a Spoken Dialogue System”

Figure 5.1: Simple Pipeline Architecture for a Spoken Dialogue System: Spoken input (top left) is analyzed, words are recognized, sentences are parsed and interpreted in context, application-specific actions take place (top right); a response is planned, realized as a syntactic structure, then to suitably inflected words, and finally to spoken output; different types of linguistic knowledge inform each stage of the process.