http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573

官方数据

http://www.nltk.org/book/

Natural Language Processing with Python

– Analyzing Text with the Natural Language Toolkit

Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper

This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.)

0. Preface

1. Language Processing and Python

2. Accessing Text Corpora and Lexical Resources

3. Processing Raw Text

4. Writing Structured Programs

5. Categorizing and Tagging Words (minor fixes still required)

6. Learning to Classify Text

7. Extracting Information from Text

8. Analyzing Sentence Structure

9. Building Feature Based Grammars

10. Analyzing the Meaning of Sentences (minor fixes still required)

11. Managing Linguistic Data (minor fixes still required)

12. Afterword: Facing the Language Challenge

Bibliography
Term Index

This book is made available under the terms of the Creative Commons Attribution Noncommercial No-Derivative-Works 3.0 US License.


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nltk YouTube视频资源

先跟着模仿，再看书，要容易一些

https://www.pythonprogramming.net/tokenizing-words-sentences-nltk-tutorial/

拥有良好视频和文字教程

nltk是一个Python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具.

1. nltk的安装

资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建  http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html   这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的.

资料1.2: 把python自然语言处理的nltk_data打包到360云盘，然后共享给朋友们 http://www.cnblogs.com/ToDoToTry/archive/2013/01/18/2865941.html 这个是作者将接近300M的nltk_data上传到百度云了,
我觉得, 可以试试下载, 毕竟使用资料1中nltk自带的download()方法, 从官方网站下载所有的数据包需要很长时间.

补充: 有人说, 这个下载的链接已经失效了, 我把我用的nltk2.0的data目录里的zip文件打包传到百度云盘了, 290多M, 上传我费了好多时间, 你们可以去下载: http://pan.baidu.com/s/1hq7UUFU

资料1.3: Ubuntu上安装NLTK出现的问题与解决方法 http://www.cnblogs.com/mengshu-lbq/archive/2012/09/19/2694135.html 需要的看看吧

资料1.4: 安装nltk遇到的小问题 http://blog.upupbug.com/?p=106

资料1.5  安装nltk后导入语料的时候出错, 一般是一些依赖包没安装 http://blog.tianya.cn/blogger/post_show.asp?BlogID=762305&PostID=8954744

资料1.6 NLTK中文化處理及文字筆畫音調剖析工具整合套件 http://tm.itc.ntnu.edu.tw/CNLP/?q=node/5 *一个大学对nltk的介绍

资料1.7 windows下如何安装NLTK，并使用模块nltk？http://zhidao.baidu.com/question/567881533.html

2. nltk初步使用入门

资料2.2: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（二）：常用方法（similar、common_contexts、generate） http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2158054.html

这篇, 初步介绍了如何开始使用nltk的语料和他的一些常用方法. 有点python基础的可以直接看了.之所以放在这里, 还是因为, 只有安装好了才可以进行到这一步.

资料2.3 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（三）：计算机自动学习机制 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2158447.html

这一篇也挺浅显易懂的.

资料2.4 python中nltk.parse_cfg是干什么用的 求例子 http://zhidao.baidu.com/question/552627368.html

3.nltk初中级应用

资料3.1: 可爱的 Python: 自然语言工具包入门 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cpnltk/

这个是ibm的砖家写的资料, 但是这个不能作为入门资料, 可以归结到初级应用资料. 对于那些动手能力弱的人, 这个文章真的不是那么好懂的, 所以不适合入门看, 而适合那些喜欢写代码, 喜欢鼓捣折腾的人看.

资料3.2 词性标注 http://blog.csdn.net/fxjtoday/article/details/5841453 这篇文章介绍了默认的词性标注类(比如, 所有的词都标注为名词), 基于规则标注词性, 基于正则表达式标注词性, n-gram标注词性等等.

资料3.3: Classify Text With NLTK http://blog.csdn.net/fxjtoday/article/details/5862041 别看标题是英文的, 实际上内容是中英文混合的, 不过这个比上面一篇简单些. 主要就是使用nltk对一些姓名 性别进行训练, 并预测测试语料中的姓名是啥性别.
这篇文章能够让你对 分类, 样本特征稍微有个初步入门.

资料3.4 使用nltk从非结构化数据中抽取信息 http://blog.csdn.net/fxjtoday/article/details/5871386  这篇主要介绍了命名实体识别

4.使用nltk来处理中文资料

nltk
怎么样使用中文?这是个大问题。这么个工具目前只能比较好的处理英文和其他的一些拉丁语系，谁让别人的单词与单词之间有个空格隔开呢！中文汉字一个挨一个
的，nltk在分词这一关就过不去了，分词没法分，剩下的就都做不了。唯一能做的，
就是对网上现有的中文语料进行处理，这些语料都分好了词，可以使用nltk进行类似与英文的处理。

python处理中文首先需要设置一下文本的编码， 文件的首行加上： #coding utf-8 这个是给python解释器识别的，然后文件保存的时候，还需要保存为utf-8的编码。

这些编码设置完了， ntlk还是处理不了中文。

nltk处理中文的第一步障碍就是中文资料不是分好词的， 词语与词语之间没有空格。要使用nltk对中文进行处理， 首先的第一步就是中文分词（*叫中文断词）。

目前python中文分词的包，我推荐使用结巴分词。 使用结巴分词，之后，就可以对输出文本使用nltk进行相关处理。

当然中文分词，
不应该成为使用nltk的障碍，或许很多人认为，既然用nltk，那么nltk就应该支持中文。但是我们得认清现实，现实就是nltk就是不支持处理中
文，因此，这个给国内很多自然语言处理的研究人员有了研究的空间了，nltk既然没做中文分词，那么中国人就应该自己做了这个。一个口碑比较好的中文分词
工具就是ICTCLAS中文分词。

当然，我个人觉得中国人自己开发的纯python实现的结巴分词也不错。

总的来说，nltk不提供中文分词，不应该纠结于此，并止步不前，我们完全可以使用其他的中文分词工具，将需要处理的资料分好词，然后再使用
nltk进行处理，因此，这里就不多说中文分词的那点事了。如果你因为中文分词而分心，并转向到中文分词的研究之中，那么你就掉入了另外一个深坑之中。牢
记本文的主题是nltk。当然需要多啰嗦一点的就是，nltk的默认词性标注集使用的是Penn Treebank
的词性标注集，因此，你选用中文分词模块的时候，最好能够使用和penn词性标注集差不多的中文分词工具，当然，不一样也没事。

资料4.1 使用python结巴分词对中文资料进行分词 https://github.com/fxsjy/jieba 结巴分词的github主页

资料4.2 基于python的中文分词的实现及应用 http://www.cnblogs.com/appler/archive/2012/02/02/2335834.html

资料4.3  对Python中文分词模块结巴分词算法过程的理解和分析 http://ddtcms.com/blog/archive/2013/2/4/69/jieba-fenci-suanfa-lijie/

资料4.4 宾州中文树库标记以及其解释， Penn Chinese Treebank Tag Set http://blog.csdn.net/neutblue/article/details/7375085

5.nltk的高级应用入门

啥叫高级啊？ 就是基础掌握了之后，开始运用实际工作了，就叫高级。比如什么统计推荐，评分，机器翻译，文本分类，舆情监控等等都是高级应用。

下面是些入门资料。

资料1： 通过nltk的机器学习方法实现论坛垃圾帖的过滤 http://blog.sina.com.cn/s/blog_630c58cb0100vkw3.html

资料2：利用nltk建立一个简单的词库 http://blog.sina.com.cn/s/blog_630c58cb0100vkix.html

资料3：利用概率分布进行关联规则挖掘 http://blog.sina.com.cn/s/blog_630c58cb0100vll0.html

6. nltk的精通

何谓精通？ 精通就是熟练的表达你的想法。

何谓精通一个工具？ 就是你想做什么， 你就能用这个工具顺利的完成。do everything you want with nltk.

至于如何精通，建议多看英文资料和多动手操练。nltk官方文档， 一些参与nltk的大学研究机构，北大，清华的语言研究以及国际语言研究机构acl所发的论文等等。

假设你目前真的熟练的掌握了nltk的各种玩法了，那么， 你精通的标志就是改造nltk， 使它功能更强，更优，更快，更方便。

比如：

6.1 集成结巴分词到nltk的分词器之中

6.2 在国内多弄几个地方，放置nltk_data数据包，方便大家下载

6.3 给nltk提供语料

等等，剩下的由你来补充。

最后说一句：
nltk的中文资料确实不多，坑爹吧？相信很多人卡在了中文分词那一步。。。坚定的要求用nltk进行中文分词的朋友，还是先跳过这一步吧. 另外,
喜欢python和自然语言处理的朋友可以加我的QQ群:Python自然语言处理群(220373876), 欢迎来参与讨论.