Introduction-NLP

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这是《自然语言处理入门》一书的读者笔记，该书作者正是HanLP的开发者。笔记逐章梳理了中文NLP的核心算法：从词典分词、隐马尔可夫模型、条件随机场，到词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类与分类，以及依存句法分析。作者把书中的数学公式转写成通俗语言，同时保留了工程实现上的细节，读起来更像一份循序渐进的教程，而非冷冰冰的参考手册。对于刚接触NLP的人来说，它搭起了从公式到代码的实用桥梁；对于已经在做模型的人，也能快速重温现代语言模型底层的那些基础。这份材料定位是学习笔记，不是可调用的库，适合用来构建自己的理解，而不是直接跑在生产环境里。