一、前言

打算写一个系列的关于自然语言处理技术的文章《Python NLP完整项目实战》，本文算是系列文章的起始篇，为了能够有效集合实际应用场景，避免为了学习而学习，考虑结合一个具体的项目案例展开：汽车投诉问题的自动化分类系统。敬请期待！

二、正文

	章	标题	节	关键技术
1	项目概述篇	1.1	学习指引
2		1.2	NLP完整项目演示	汽车投诉问题自动分类
3		1.3	项目业务需求说明	需求规格说明
4		1.4	项目总体架构设计	系统架构设计
5		1.5	项目开发环境部署
6	数据样本篇	2.1	Python网络爬虫基础
7		2.2	汽车投诉问题清单下载
8		2.3	汽车投诉问题详情下载
9		2.4	汽车投诉数据样本标注	数据预处理
10	关键技术篇	3.1	中文分词	结巴分词
11		3.2	词性标注	结巴分词
12		3.3	词向量	Fasttext
13		3.4	命名实体识别	Corenlp
14		3.5	短语结构分析	Corenlp
15		3.6	依存句法分析	Corenlp
16		3.6	文本向量	Fasttext
17		3.7	文本分类	Fasttext
18	程序设计篇	4.1	中文分词	汽车投诉问题中文分词
19		4.2	实体识别	汽车投诉问题实体识别
20		4.3	事件识别	汽车投诉问题事件识别
21		4.4	关系抽取	汽车投诉问题关系抽取
22		4.5	文本分类	汽车投诉问题问题分类

三、未完待续 

由于个人时间关系，以上内容将由我的多个好友共同完成，也欢迎有兴趣的同学一起参与。QQNLP专题交流群：955985268

下一主题预告《项目业务需求说明》。