本书共分为六章，第一章介绍了数据的收集和提取，包括从网页、PDF、Word、HTML、JSON等收集数据；第二章介绍了对文本数据的处理，包括形式转换、删除标点符号、拼写校正、词干提取和词形还原等；第三章介绍了文本特征的提取，采用的技术包括One Hot编码、统计向量化、N-grams、哈希向量化、共生矩阵等；第四章介绍了高级自然语言处理，包括文本相似度计算、词性标注、命名实体提取、主题提取、情感分析、语音和文本互转等；第五章介绍了自然语言处理的行业应用，如多类分类、文本总结、文档聚类、在搜索引擎中的应用等；第六章介绍了基于深度学习的自然语言处理，通过深度学习实现信息检索、文本分类和单词预测。并列题名：Natural language processing recipes eng