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何晗入门NLP，读过的经典书有：《统计自然语言处理》（宗成庆 著）（对应语言学知识）、《统计学习方法》（李航 著）（对应人工智能知识），《挑战程序设计竞赛》（秋叶拓哉、盐田阳一、北川宜稔 著）（对应计算机算法知识）。不过，在看经典书籍的过程中，他发现，学习自然语言处理并不需要完全把这几本书看透，最好是可以边看书边做项目。这些书都是非常牛的好书，然而可惜的是，看完书中的章节，不知该如何应用其中的知识点，即使实现了文章中提到的模型，也很难直接将其运用于工程项目。想必很多初学者都面临类似的学习困惑。为了解决这个问题，何晗动手写了《自然语言处理入门》，目的就是希望学习者看完一章后，便可以将知识点直接用于项目，适合NLP初学者入门并快速布置到生产环境中。成效快，痛苦小，疑问少。何晗在《自然语言处理入门》一书中，以自己的HanLP开源项目为案例，代码对照公式讲解每一个算法每一个模型，让入门者带着工程思维理解NLP的知识要点，试图在目前市面上艰深晦涩的教科书和简单的入门书之间作出平衡。
1）《数学之美》（吴军）
这是我看的第一本关于NLP的书。现在第二版出来了，貌似新增了两章内容，还没看过。第一版写的挺好，科普性质。看完对于nlp的许多技术原理都有了一点初步认识。现在没事还会翻翻的。
2）《自然语言处理简明教程》（冯志伟）
冯志伟老师这本书，偏向于语言学，书略厚。关于语言学的东西很多。都是很容易理解的东西。建议没有学过理工科们翻一翻，毕竟nlp这东西未来趋势可能会融合不少语言学的东西。
3）《自然语言处理综论》（Daniel Jurafsky）
这本书也是冯志伟老师翻译的，翻译的挺棒，看了差不多一半。综论性质的，选感兴趣的章节翻翻就行。作者是Daniel Jurafsky，在coursera上面有他的课程，后面视频篇里集中谈。
4）《自然语言处理的形式模型》（冯志伟）
这本书还是冯志伟老师写的。很佩服冯志伟老师，文理兼修，而且都很厉害。内容许多是从他以前的著作里面摘取的。算是一本各种语言模型和统计模型的大集合吧。放在桌面，没事翻翻也能是极好的。
5）《统计自然语言处理(第2版)》（宗成庆）
这本书我觉得写的不错。虽然我是语言学背景，但读起来也没有太吃力。它也是综论性质的，可以跳着看。
6）《统计学习方法》（李航）
自然语言处理需要些机器学习的知识。我数学基础还是太薄弱，有的内容还是有些吃力和困惑的。
7）《机器学习实战》哈林顿 (Peter Harrington)、《Python自然语言处理》 、《集体智慧编程》这些书都是python相关的。中间那本就是将NLTK的。网上都有电子版，需要的时候翻一番看一看就行。
这是我看的第一本关于NLP的书。现在第二版出来了，貌似新增了两章内容，还没看过。第一版写的挺好，科普性质。看完对于nlp的许多技术原理都有了一点初步认识。现在没事还会翻翻的。
2）《自然语言处理简明教程》（冯志伟）
冯志伟老师这本书，偏向于语言学，书略厚。关于语言学的东西很多。都是很容易理解的东西。建议没有学过理工科们翻一翻，毕竟nlp这东西未来趋势可能会融合不少语言学的东西。
3）《自然语言处理综论》（Daniel Jurafsky）
这本书也是冯志伟老师翻译的，翻译的挺棒，看了差不多一半。综论性质的，选感兴趣的章节翻翻就行。作者是Daniel Jurafsky，在coursera上面有他的课程，后面视频篇里集中谈。
4）《自然语言处理的形式模型》（冯志伟）
这本书还是冯志伟老师写的。很佩服冯志伟老师，文理兼修，而且都很厉害。内容许多是从他以前的著作里面摘取的。算是一本各种语言模型和统计模型的大集合吧。放在桌面，没事翻翻也能是极好的。
5）《统计自然语言处理(第2版)》（宗成庆）
这本书我觉得写的不错。虽然我是语言学背景，但读起来也没有太吃力。它也是综论性质的，可以跳着看。
6）《统计学习方法》（李航）
自然语言处理需要些机器学习的知识。我数学基础还是太薄弱，有的内容还是有些吃力和困惑的。
7）《机器学习实战》哈林顿 (Peter Harrington)、《Python自然语言处理》 、《集体智慧编程》这些书都是python相关的。中间那本就是将NLTK的。网上都有电子版，需要的时候翻一番看一看就行。