《Python Natural Language Processing》的内容覆盖得还挺全，适合你想用 Python 搞点 NLP 项目的时候参考一下。基础讲得细，从tokenization、stemming到lemmatization，每一步都有例子。嗯，连正则表达式和清洗文本的方法也安排上了，对初学者友好得。

模型那块也没落下，从最基础的n-gram模型，到像LDA、LSA这种稍进阶的主题建模，都有。你要是对Word2Vec、GloVe这种词向量表示比较感兴趣，书里也有完整的训练流程和应用，代码还挺易懂。

句法和命名实体识别这块也不错，适合做信息抽取或者知识图谱的同学。NER 方面，不光识别人名地名，还有情感、文本分类那一整套也都有，说实话，真挺全面的。

机器翻译部分是我觉得比较实用的一章，尤其是讲seq2seq和Transformer架构的地方，例子也不复杂，你可以直接改来试试。后面还讲了对话系统和文本生成，想自己搞个聊天机器人或内容生成工具，跟着做就行。

对了，书里还用了TensorFlow和PyTorch做模型，基本上主流框架你都能找到示例。如果你对动手有要求，它的项目案例也蛮实用的，不是那种理论一大堆但写不了代码的书。

你要是对某块内容感兴趣，下面这几个链接也可以看看，像word2vec 详解、Python 推荐系统里的 Embedding、还有LDA 模型的实现，都挺贴近实战的。

如果你想找一本上手快、内容全、还能学会真本事的 NLP 书，那这本真可以看看。建议先跟着跑一遍书里的例子，理解原理，再对照这些扩展资料加深理解。