本书分为上下篇，共计十章，以如何将Python编程技术融入语言学／翻译学教学科研活动为线索，展开涉及短语学、情感分析、相似性度量、语义分析、主题建模、语言学变量等方面的语言数据分析。上篇为语言数据分析的基础性知识，旨在构建后续深入分析的技术性前提条件；下篇为语言数据分析的理论与应用，专注于探索语言知识与技术的融合性分析路径。本书以案例讲解为特点，其中的工具案例用于描述技术工具的适用性和可靠性，解决技术应用之前有关编程技术的知识问题；语言学路径案例则紧密结合语言学／翻译学知识探索如何以技术手段解决教学科研中的相关问题。案例的呈现也同时说明算法在解决案例问题中的重要性。 本书适合高等院校语言学、翻译学等专业的师生以及从事语言或翻译实践活动的社会人士阅读使用。