- snownlp - 一个处理中文文本的 Python 类库
- 中文分词入门之字标注法全文文档（@52nlp）
- Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱 (@52nlp)
- Python 自然语言处理实践：在 NLTK 中使用斯坦福中文分词器 (@52nlp)
- 树莓派使用小记 (@52nlp)
- HanLP - 一个汉语言处理 Java 工具包 (hankcs)
- The Stanford NLP Group Topics
- HanLP 中文分词 Solr 插件（Java） (hankcs)
- 自然语言处理之 LSA
- 《自然语言处理原理与技术实现》
- 自然语言处理之 LDA
- 自然语言处理怎么最快入门？
- 百度在 NLP 领域都做了什么？
- 机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表
- 基于 Python 的简单自然语言处理实践
- NLP 有 5 个基本问题，深度学习有 4 个做得很好
- [译] 150 多个 ML、NLP 和 Python 相关的教程
- [译] 深度学习 NLP 的现有优势与未来挑战
- [译] 从 Quora 的 187 个问题中学习机器学习和 NLP
- NLP-Word2Vec 原理及实现
- 自然语言处理领域重要论文 & 资源全索引
- 《自然语言处理技术入门与实战》
- [译] 如何解决自然语言处理中 90% 的问题
- 中文自然语言处理相关资料
- 携程 “小诗机” 背后的机器学习和自然语言处理技术
- 深度学习自然语言处理
- [译] 13 个用 Python 解决自然语言处理问题的深度学习框架
- [译] 自然语言处理 (NLP) 数据集整理
- 谈谈我在自然语言处理入门的一些个人拙见
- [译] Python 自然语言处理（第二版）
- [译] 八大步骤解决 90% 的 NLP 问题
- Python 自然语言处理分析倚天屠龙记
- 自然语言处理最新教材开放下载
- 使用 sklearn 做自然语言处理（二）
- 微信高级研究员解析深度学习在 NLP 中的发展和应用
- 2018 自然语言处理研究报告
- 携程国际化进程中，是怎么做站点多语言处理的？
- [译] 用 Python 构建 NLP Pipeline
- 算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记
- NLP 和知识图谱：金融科技领域的 “双子星”
- 15 年来，自然语言处理发展史上的 8 大里程碑
- 254 页 PPT，这是一份写给 NLP 研究者的编程指南
- 不谈技术细节，自然语言处理能做些什么
- funNLP：中文 NLP 词库
- NLP 入门：文本预处理 Pre-processing
- NLP 技术在宜信业务中的实践（智能聊天机器人篇）
- [译] NLP 指南
- 如何写一篇合格的 NLP 论文
- 自然语言处理 (NLP) 的基础难点：分词算法
- NLP 研究入门之道
- 《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》
- 开源 NLP（自然语言处理）库的功能对比
- Bert 时代的创新（应用篇）：Bert 在 NLP 各领域的应用进展
- NLP 中的 Attention 机制
- 自然语言处理能做什么
- 人机对话系统与自然语言处理
- 微软小冰首席科学家武威解读 EMNLP 论文：聊天机器人的深度学习模型
- 最强中文 NLP 预训练模型艾尼 ERNIE 官方揭秘
- NLP 实战之基于 TFIDF 的文本相似度计算
- 元学习与自然语言处理
- 《大数据智能：数据驱动的自然语言处理技术》
- NLP 系列课（二）：词向量 Word Vectors
- 详解自然语言处理 5 大语义分析技术及 14 类应用
- 工具 | 阿里云开源的，业界首个面向 NLP 场景的深度迁移学习框架