自然语言处理入门笔记

自然语言处理的中文教材不少，但能从分词一路手写到句法分析、每一步都配可运行代码的不多。这份笔记整理自 hankcs（何晗）《自然语言处理入门》——作者也是 HanLP 的作者——把书里的主线完整走了一遍，代码示例都基于 HanLP。

13 章的顺序就是一条 NLP 任务链：先解决怎么把一句话切开（词典分词、二元语法），再用三个经典的序列标注模型（隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场）把分词、词性标注、命名实体识别统一起来，然后是信息抽取、文本聚类与分类、依存句法分析，最后进入深度学习与自然语言处理的衔接。

适合两类人：想系统补 NLP 基础的工程师（每章都有原理 + 实现 + 评测），以及被论文里的 CRF、维特比绕晕的学生（笔记里都有白话推导）。

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