本书的读者是那些使用计算机来处理自然语言的人。自然语言是指人类所说的任何一种语言，可以是当代语言（如英语、汉语、西班牙语），也可以指过去曾经使用过的语言（如拉丁语、古希腊语、梵语）。标注（annotation）是一个过程，它通过向文本中加入元数据来增强计算机执行自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的能力。特别地，我们考察如何通过标注将信息加入自然语言文本中以便改善机器学习（Machine Learning，ML）算法（一组设计好的计算机程序，它从文本提供的信息中推出规则，目的是将这些规则用于将来未标注的文本中）的性能。
本书详细介绍创建自己的自然语言标注数据集（称为语料库）所需的各个阶段和过程，以便为基于语言的数据和知识发现训练机器学习算法。本书的总体目标是为读者展示如何创建自己的语料库。从选择一个标注任务开始，然后创建标注规格说明（annotation specification）、设计标注指南（annotation guideline）、创建一个“黄金标准”语料库（corpus），最后采用这个标注过程开始创建实际的数据。
标注过程并不是线性的，因此需要多次迭代来定义任务、标注和评价，以便得到最佳结果。这一过程可以概括为MATTER标注开发过程：建模（Model）、标注（Annotate）、训练（Train）、测试（Test）、评价（Evaluate）、修改（Revise）。本书引导读者遍历整个循环，提供详细的例子并完整地讨论几种不同类型的标注任务。详细地研究这些任务，使读者清楚地了解其中的来龙去脉，并为他们自己的机器学习任务奠定基础。
此外，本书列出了用于标注文本和评审标注的常用软件的访问和使用指南。尽管有许多标注工具可用，但本书采用的多用途标注环境（Multipurpose Annotation Environment, MAE）特别易于安装和使用（读者可以免费下载），读者不会因为令人困惑的文档而分心。经常与MAE一起使用的是多文档审核接口（Multidocument Adjudication Interface, MAI），它用于在标注的文档之间进行比对。
本书写给所有对用计算机研究自然语言所传递的信息内容感兴趣的人。阅读本书，并不要求具有编程或语言学背景，但若对脚本语言（如Python）有基本的理解将更易于理解MATTER循环，因为书中的一些示例代码是用Python写的。如果你从未用过Python，强烈地向你推荐由Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper所著的《Natural Language Processing with Python》（Python自然语言处理）一书（O扲eilly）。该书是一本优秀的关于Python和自然语言处理的入门教材，本书并未涉及这些知识。
如果读者已具备XML（或者HTML）等标记语言的基础知识，将能够更好地理解和掌握本书。你不需要成为深入了解XML原理的专家，但是由于绝大多数标注项目都使用某种形式的XML对标签进行编码，因此我们在本书中将使用XML标准来提供标注样例。不是一定得成为网页设计师才能理解本书，但是具有关于标签和属性的知识对于理解标注项目是如何实现的将会有较大的帮助。
第1章简单回顾了语言标注和机器学习的历史，简要介绍了将标注任务用于不同层次语言学研究的多种方法。本书的其余部分带领读者遍历整个MATTER循环，从第2章介绍如何创建一个合理的标注目标开始，历经每个阶段，直到评价标注和机器学习阶段的结果，第9章讨论修改项目并汇报工作。最后两章完整地介绍了一个标注项目，以及如何用机器学习和基于规则的算法重新创建标注。读者可以在书后的附录中找到对自己的标注任务有用的资源列表。
虽然不运行书中给出的任何示例代码也可以学习本书，但我们强烈推荐至少安装自然语言工具包（Natural Language ToolKit, NLTK）以便理解涉及的机器学习技术。NLTK当前支持Python 2.4～2.7（Python 3.0直到本书完成时尚未被支持）。想了解更多信息，请参考http://www.nltk.org。
本书中的所有示例代码都在交互式Python shell编程环境中运行。关于如何使用这一环境，请参阅http://docs.python.org/tutorial/interpreter.html。如果没有特别说明，假设在所有的示例代码前使用命令import nltk。
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本书在这里帮助你完成你的工作。总的来讲，你可以在你的程序和文档中使用本书中的代码。你不需要联系我们以征得许可，除非你正在复制代码中的重要部分。比如，使用书中的多段代码写一个程序并不需要获得许可。
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我们希望但并不要求你在引用本书内容时说明引文的文献出处。引用通常包括题目、作者、出版社和ISBN号。例如：Natural Language Annotation for Machine Learning by James Pustejovsky and Amber Stubbs（O扲eilly）. Copyright 2013 James Pustejovsky and Amber Stubbs，978-1-449-30666-3.
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我们为本书配备有一个网页，上面列出了勘误表、例子和其他一些信息。网址为http://oreil.ly/nat-lang-annotation-ML。
评论或询问本书的技术问题，请发送电子邮件到bookquestions@oreilly.com。
更多关于我们的图书、课程、会议和新闻的信息，请访问我们的网站http://www.oreilly.com和http://www.oreilly.com.cn。
我们感谢O扲eilly所有帮助完成此书的朋友，特别感谢Meghan Blanchette、Julie Steele、Sarah Schneider、Kristen Borg、Audrey Doyle和其他全程帮助我们的人。我们也要感谢布兰迪斯大学（Brandeis University）COSI 216班的同学，他们参与了2011春季学期的课程，和我们一起完成了整个MATTER循环，他们是Karina Baeza Grossmann-Siegert、Elizabeth Baran、Bensiin Borukhov、Nicholas Botchan、Richard Brutti、Olga Cherenina、Russell Entrikin、Livnat Herzig、Sophie Kush kuley、Theodore Margolis、Alexandra Nunes、Lin Pan、Batia Snir、John Vogel和Yaqin Yang。
我们还要感谢技术评审人，他们给了我们优秀的反馈。他们是Arvind S. Gautam、Catherine Havasi、Anna Rumshisky和Ben Wellner，以及每一位阅读本书早期版本且让我们知道我们在正确的方向上前进的人们。
我们还要感谢ISO联盟的成员，他们和我们一起讨论了本书所采用的素材。他们是
Kiyong Lee、Harry Bunt、Nancy Ide、Nicoletta Calzolari、Bran Boguraev、Annie Zaenen和Laurent Romary。
另外，感谢布兰迪斯大学计算机科学和语言学系的同行，他们倾听了我们的头脑风暴，不断鼓励我们并确保在我们写作期间一切正常。特别感谢Marc Verhagen、Lotus Goldberg、Jessica Moszkowicz和Alex Plotnick。
没有语言学和计算语言学社区的人们所创建的语料库和标注，就不会有本书的出现。更重要的是，他们和大家分享他们的经验。
我要感谢我的妻子Cathie在写作此书期间的耐心和支持。我还要感谢我的孩子Zac和Sophie容忍我完成了此书。感谢Amber和我一起奋力拼搏！
我要感谢我的丈夫BJ鼓励我承担本书的写作且在整个过程中表现出足够的耐心。我还要感谢我的家人，特别是我的父母，他们对此非常热心。当然，还要感谢我的导师和联合作者James首先萌生了撰写此书的构想。
4.2.1 创建模型和规格说明：一般性与特殊性
74
6.5.4 例4：链接范围标注——语义角色
112
6.8.1 Cohen的Kappa(κ)算法
118
6.8.2 Fleiss的Kappa(κ)算法
119
10.6 模型：TimeBank中的TimeML标注规格说明
185
10.8 TimeML成为ISO-TimeML
192
10.9 对未来建模：TimeML的发展方向
193
10.9.2 将TimeML扩展到其他领域
195
11.1.6 TARSQI组件中的机器学习
205
11.2.2 时间实体识别改进：BTime
207
11.3 TimeML竞赛：TempEval-2
209
11.3.1 TempEval-2：系统概述
210