Daniel Jurafsky (http://www.stanford.edu/~jurafsky/) is an Associate Professor in the Department of Linguistics at Stanford University.
This is the 2nd edition of "Speech and Language Processing, 2000" (http://www.douban.com/subject/1810715/).
An explosion of Web-based language techniques, merging of distinct fields, availability of phone-based dialogue systems, and much more make this an exciting time in speech and language processing. The first of its kind to thoroughly cover language technology – at all levels and with all modern technologies – this book takes an empirical approach to the subject, based on applying statistical and other machine-learning algorithms to large corporations. Builds each chapter around one or more worked examples demonstrating the main idea of the chapter, usingthe examples to illustrate the relative strengths and weaknesses of various approaches. Adds coverage of statistical sequence labeling, information extraction, question answering and summarization, advanced topics in speech recognition, speech synthesis. Revises coverage of language modeling, formal grammars, statistical parsing, machine translation, and dialog processing. A useful reference for professionals in any of the areas of speech and language processing.
發表於2025-01-22
Speech and Language Processing, 2nd Edition 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書的英文版已經齣到第三版瞭。而且是Stanford CS124 課程(http://web.stanford.edu/class/cs124/)用的參考書籍。 中文版的沒讀過,英文版的讀過幾章,結閤 CS124 課程來看,對NLP中的基本概念的理解是非常有幫助(入門級),對數學和計算機的基礎還是有一些要求的,個人覺得...
評分很不錯的一本書,作者很權威,內容很全麵,深度適當。 也許對某些問題不是非常的深入,但是幾乎囊括瞭自然語言處理的方方麵麵。 做搜索引擎、信息檢索方麵的同誌也可以瞭解下。
評分內容涵蓋很廣,但是在實踐應用方麵沒有太多的筆墨。特彆是後麵講語義處理的幾章,隻有方法的介紹,當然這還和這些領域的不成熟有關。由於包括瞭幾乎所有和自然語言處理相關的方方麵麵,所以在具體講述這些東西的時候不是很細緻。比如對於如何發現詞的搭配這個問題,《統計自然...
評分開篇第一句話:“在Stanley Kubrick的2001年的電影《太空奧德賽》中,有一颱稱為HAL的9000計算機。” 據說這一版翻譯的還可以,但是第一句話就能把人暈翻瞭。如果譯者當時把譯文多給幾個人看一下也不會齣現這種低級錯誤。 重新翻一下:“在斯坦利庫布裏剋的電影《2001太空漫遊...
評分這本書的深度和寬度控製得當,適閤對計算語言學和NLP各個領域都有初步的認識。來自CU Boulder的作者的組是VerbNet, Propbank和FrameNet整閤者。 對於新入門的NLPer, 請務必到作者的個人主頁看第三版! https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 它大幅刪減瞭對目前NLP意義沒那...
圖書標籤: NLP 自然語言處理 人工智能 計算語言學 計算機科學 數據挖掘 計算機 machineLearning
看的是draft,非常好的入門書,不過重點還是放在瞭一些比較傳統的東西,很多前沿的東西一筆帶過瞭,不過留瞭比較詳細的參考文獻,很好,speech部分沒有看
評分涵蓋的麵很廣,沒必要都讀,肯定不可能都讀完讀懂。重要概念解釋地還是挺清楚的,和Manning搭配著看作為互補比較好。
評分NLP這個field感覺亂的一烏盡糟
評分粗讀的,沒什麼難點。早上看這書,發現HMM那章和我上周的slides的outline幾乎一樣,之前自己沒參考,好開心。
評分NLP這個field感覺亂的一烏盡糟
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