自然语言处理（NLP）作为人工智能的核心领域之一，其理论基础涵盖语言学、计算机科学与机器学习的交叉知识。以下是几本经典书籍，适合深入学习该领域：
《自然语言处理综论》
- 作者：Daniel Jurafsky & James H. Martin
- 简介：被誉为NLP领域的“圣经”，系统讲解语言模型、句法分析、语义理解等核心理论，包含大量实战案例。
- 📚 点击下载PDF（需科学上网）
《Speech and Language Processing》
- 作者：Daniel Jurafsky & James H. Martin
- 简介：侧重语音识别与语言处理技术，适合对语音学与NLP结合方向感兴趣的读者。
- 📚 延伸阅读：语音处理基础
《深度学习》（第2版）
- 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
- 简介：机器学习领域的权威著作，第11章专门解析NLP中的深度学习应用，包含Transformer、BERT等模型的理论推导。
- 📚 查看深度学习章节
《语言学的计算机实现》
- 作者：Ronald M. Kaplan, M. O. K. M. B. M. K.
- 简介：从计算机科学视角剖析语言学理论，适合有编程基础的读者。
- 📚 了解语言学与计算机的关联