黑色简洁风格的导航菜单、结构清晰的资源目录，还有一篇法律视角下探讨文本挖掘与机器学习的硬核论文，挺适合对 AI 技术落地有深度思考的你。文章围绕版权法、文本挖掘、机器学习这几个关键词展开，讲得比较系统，也贴合现在做 AI 项目常遇到的法律瓶颈。
文章里提到的Authors Guild v. Google和HathiTrust案例，算是法律界对 TDM 研究的一种“松绑”。有点意思的是，它提出复制表达性文本只要不是为了原意传播，而是用于非表达的目的，比如模型训练，那就构成“合理使用”。
嗯，说白了，就是如果你要用一堆文档训练 NLP 模型，不见得每次都要担心侵权。可别高兴太早，网站服务条款、技术保护措施（像 DRM 那种）、还有跨境数据流这些问题，一个也绕不开。你要是真的在做项目，这些可得提前搞清楚。
想快速上手的话，推荐配合这些资源一起看：《文本挖掘手册》 和 《文本挖掘指南》。前者偏理论系统一点，后者偏实操，还有些脚本例子，调模型也方便。
如果你项目中用到像MATLAB或Python做模型训练，那这个神经网络模型源码资源也别错过，能省不少精力。版权问题搞清楚之后，才更安心地撸代码嘛～