文本向量化初学者指南
深度学习的火热已经深度的影响着文本向量化的发展，各种技术概念的提出与实践应用，也使得文本向量化由原始阶段走向了自主学习阶段。接下来就让我们随着作者的思绪一起去探究哪些技术概念为文本向量化的发展提供了技术支持，以及文本向量化又会朝着一个怎样的结果发展。
【译】Spark NLP使用入门
原文链接: [https://www.kdnuggets.com/2019/06/spark-nlp-getting-started-with-worlds-most-widely-used-nlp-library-enterprise.html)
译者：辰石，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。
【NLP】干货！Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理
干货！详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包
作者：白宁超
2016年11月6日19:28:43
摘要：NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。
