本书为自然语言处理领域的教材，《自然语言处理》一书第八章第六节的课后习题部分，旨在通过实践加深读者对章节内容的理解和掌握。
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、解析、生成和学习人类的自然语言。在这个课后习题8.6中，我们聚焦于广东工业大学自然语言处理课程的一项设计任务，这个任务可能涉及到使用Python编程语言来实现相关算法或工具。
Python是一种广泛用于NLP的编程语言，因为它具有丰富的库和简洁的语法，使得数据处理和建模变得更加便捷。例如，NLTK（自然语言工具包）和spaCy是两个常用的Python库，它们提供了词汇处理、句法分析、命名实体识别等功能。在nlp.py和cut.py这两个文件中，很可能包含了实现NLP任务的Python代码。
课设文档“自然语言处理课设.docx”详细阐述了课程设计的目标、要求、步骤以及评价标准。学生可能需要完成的任务包括文本预处理（如去除停用词、标点符号和数字）、词性标注、分词、实体识别，甚至可能涉及情感分析或机器翻译等高级主题。
1704.07616.pdf是一篇相关的学术论文，它探讨了最新的NLP研究进展，提供了理论背景或方法论，为学生的项目提供了灵感或参考。阅读这样的论文有助于深入理解自然语言处理的前沿技术。
演示视频.mkv是教学团队提供的一个视频教程，用来指导学生如何进行特定的NLP操作或者展示一种特定算法的工作原理。通过观看这个视频，学生可以更直观地学习和理解课程内容。
.idea文件夹通常与IntelliJ IDEA或其他类似的集成开发环境（IDE）有关，它包含了项目配置和设置信息，可能帮助开发者管理和调试他们的代码。
课后习题8.6旨在让学生通过实践来掌握自然语言处理的基本概念和技术，利用Python编程实现相关算法，并了解NLP在人工智能领域的应用。通过这个课程设计，学生不仅能够提升编程技能，还能增强对自然语言理解和处理过程的理解，为未来在人工智能领域的研究或工作打下坚实的基础。
5星
