...provides a slightly more advanced theoretical guide. You’ll need knowledge of Python to implement the lessons; the topics covered work perfectly with Python’s Natural Language Toolkit.
I wish I had read this book for my master thesis which was exactly what this book teaches: Create a NLP annotation project on a corpus. It is really good for those just starting out with NLP. I think the title of the book should get a keyword such as "introduction" or "for beginners" because it only covers the basics of NLP annotation.
However, there are a few issues that hinder a five star rating:
First, it is out of date. Quite a few links in the book are deprecated and lead nowhere. Some of the projects introduced no longer exist. As of the time of writing this review in 2018 the book is six years old and research has moved on. It really needs a revision.
Second, it reads as dry as a research paper. Because it is written by researchers. Be prepared to skip vast sections to keep your sanity. Be aware that the summary in some of the chapters omit vital parts of the chapter while inexplicably include minor details.
On the other hand I have not found any other ressource as comprehensive as this. As long as there is nothing better, this seems to be your introduction to NLP.
Если у вас нет ни малейшего представления, что такое корпус и какие в принципе существуют походы к его разметке, то эта книга станет отличной отправной точкой для наращивания своих знаний в этой области. Из минусов: на мой вкус много воды - можно было бы сделать подачу более концентрированной; опять же содержит только самые базовые вещи. Если вы неравнодушны к теме машобуча и уже хоть что-то читали об этом в виде статей или обзоров, будет скучновато. Из плюсов: есть много ссылок на общедоступные ресурсы, на готовые корпуса, на широко применяемые практики, есть примеры того как делать правильно и как делать плохо, но можно. Приятно оформлена, есть иллюстрации программ, схемы и таблицы читабельны.