具体描述
《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。
作者简介
宗成庆，中国科学院自动化所研究员、博士生导师。1998年3月毕业于中国科学院计算技术研究所，获博士学位。1998年5月至2000年4月在中国科学院自动化研究所从事博士后研究，博士后出站以后留在自动化所工作至今。2006年至2013年担任模式识别国家重点实验室副主任。曾于1999年和2001年两次在日本国际电气通信基础技术研究所（ATR）做客座研究员。2004年10月至2005年2月在法国格勒诺布尔（Grenoble）信息与应用数学研究院（IMAG）做短期高访。
主要从事自然语言处理、机器翻译和文本分类等相关技术的研究和教学工作，作为项目负责人主持国家自然科学基金项目、国家“863”项目、国家支撑计划项目和中国科学院国际合作项目等10余项，发表论文100余篇，其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等权威国际期刊和顶级学术会议上发表论文40余篇，出版专著和译著各一部，获国家发明专利十余项。指导开发的多语言机器翻译系统已经在多个国家特定领域获得实际应用，并多次在国际评测中取得优异成绩。
目前任国际计算语言学委员会（International Committee on Computational Linguistics， ICCL）委员、国际计算语言学学会（ACL）汉语特别兴趣组（SIGHAN）候任主席（Chair-Elec），中国中文信息学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国计算机学会中文信息技术专委会副主任，曾于2008年至2012年期间担任亚洲自然语言处理联合会（AFNLP）执行理事。目前还担任国际学术期刊ACM TALIP副主编、IJCPOL副主编、IEEEIntelligent systems编委、Machine Translation编委、JCST编委和《自动化学报》副主编等多种学术职务，曾多次在ACL、COLING和EMNLP等顶级学术会议上担任重要职务。2008年获中国科学院集中教学突出贡献奖，2010年获中国科学院“朱李月华优秀教师”奖。享受政府特殊津贴。
目录信息
1.1 基本概念
1.1.1 语言学与语音学
1.1.2 自然语言处理
1.1.3 关于“理解”的标准
1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
1.2.1 自然语言处理研究的内容
1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次
1.2.3 自然语言处理面临的困难
1.3 自然语言处理的基本方法及其发展
1.3.1 自然语言处理的基本方法
1.3.2 自然语言处理的发展
1.4 自然语言处理的研究现状
1.5 本书的内容安排
第2章 预备知识
2.1 概率论基本概念
2.1.1 概率
2.1.2 最大似然估计
2.1.3 条件概率
2.1.4 贝叶斯法则
2.1.5 随机变量
2.1.6 二项式分布
2.1.7 联合概率分布和条件概率分布
2.1.8 贝叶斯决策理论
2.1.9 期望和方差
2.2 信息论基本概念
2.2.1 熵
2.2.2 联合熵和条件熵
2.2.3 互信息
2.2.4 相对熵
2.2.5 交叉熵
2.2.6 困惑度
2.2.7 噪声信道模型
2.3 支持向量机
2.3.1 线性分类
2.3.2 线性不可分
2.3.3 构造核函数
第3章 形式语言与自动机
3.1 基本概念
3.1.1 图
3.1.2 树
3.1.3 字符串
3.2 形式语言
3.2.1 概述
3.2.2 形式语法的定义
3.2.3 形式语法的类型
3.2.4 CFG识别句子的派生树表示
3.3 自动机理论
3.3.1 有限自动机
3.3.2 正则文法与自动机的关系
3.3.3 上下文无关文法与下推自动机
3.3.4 图灵机
3.3.5 线性界限自动机
3.4 自动机在自然语言处理中的应用
3.4.1 单词拼写检查
3.4.2 单词形态分析
3.4.3 词性消歧
第4章 语料库与语言知识库
4.1 语料库技术
4.1.1 概述
4.1.2 语料库语言学的发展
4.1.3 语料库的类型
4.1.4 汉语语料库建设中的问题
4.1.5 典型语料库介绍
……
第5章 语言模型
第6章 概率图模型
第7章 自动分词、命名实体识别与词性标注
第8章 句法分析
第9章 语义分析
第10章 篇章分析
第11章 统计机器翻译
第12章 语音翻译
第13章 文本分类与情感分类
第14章 信息检索与问答系统
第15章 自动文摘与信息抽取
第16章 口语信息处理与人机对话系统
参考文献
自然语言处理及其相关领域的国际会议
名词术语索引
· · · · · · (收起)
读后感
自然语言处理的书籍比较少，这本其实对于有背景的人还算可以，没有任何基础的不建议看，不够深入浅出，建议看《自然语言处理综论》作者: Daniel Jurafsky / James H. Martin 译者: 冯志伟 / 孙乐
评分工作关系买了这本书，以一个完全陌生者的角度进入这个领域。这个角度是许多应用领域读者的角度，不懂形式语言，不懂理论计算机的表述。但这些读者能够了解，啊，还有这么些内容！ 我的评论是这么一个角度的人的评论 这是作者给中科院研究生的教材所整理，但总的来说是一个比...
评分广泛---包括了几乎所有的基础在自然语言处理的内容 简单---不是一本翻译，作者将自己的理解融入到了自然语言 严谨---很少看见一本中国人写的书有这么严谨，看看参考文献就知道了
评分自然语言处理的书籍比较少，这本其实对于有背景的人还算可以，没有任何基础的不建议看，不够深入浅出，建议看《自然语言处理综论》作者: Daniel Jurafsky / James H. Martin 译者: 冯志伟 / 孙乐
评分广泛---包括了几乎所有的基础在自然语言处理的内容 简单---不是一本翻译，作者将自己的理解融入到了自然语言 严谨---很少看见一本中国人写的书有这么严谨，看看参考文献就知道了
用户评价
作为一名NLP领域的长期关注者，我深知模型评估的重要性。《统计自然语言处理（第2版）》在这一块也做得非常出色。书中不仅介绍了 BLEU、ROUGE 等通用的评估指标，还针对不同的 NLP 任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等，详细讲解了与之匹配的评估方法和注意事项。这使得我们在进行模型开发和优化时，能够有更清晰的量化依据。
评分最让我惊喜的是，书中对一些复杂算法的阐述，依然保持了其一贯的深入浅出。即便是一些相对前沿的技术，作者也能够通过生动的例子和直观的图示，将其背后的原理娓娓道来。我尤其喜欢关于主题模型的部分，作者不仅介绍了 LDA 等经典模型，还详细讨论了它们在文本分类、文档摘要等方面的实际应用，并给出了具体的代码示例，这对于想要将理论知识转化为实践的读者来说，无疑是巨大的福音。
评分对于我这样的读者来说，一本好的技术书籍不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导。这本书在讲解算法和模型的同时，也非常注重培养读者的批判性思维能力。例如，在讨论某个模型时，作者会主动分析其局限性，并提出改进的方向，这鼓励我们不仅仅是照搬理论，更要学会思考和创新。
评分这本书并非仅仅停留在理论层面，作者还非常注重理论与实践的结合。在许多章节中，都穿插了实际案例的分析，甚至提供了相关的代码片段或伪代码，这使得我们可以更容易地将书中的知识应用到自己的项目中。例如，在信息抽取的部分，书中就详细介绍了如何利用统计模型和深度学习模型来抽取实体、关系等关键信息，并给出了相应的实现思路。
评分在阅读到关于语言模型的部分时，我仿佛回到了自己刚开始接触 NLP 的那个年代，当时对语言模型的理解还停留在 N-gram 的层面。而现在，书中对 Transformer 架构的详细介绍，特别是其自注意力机制的原理，让我对当前最先进的 NLP 模型有了更深刻的认识。作者还讨论了 BERT、GPT 等预训练模型的架构和训练策略，这对于理解和应用这些强大的模型至关重要。
评分我对书中关于序列标注的讨论印象深刻。无论是条件随机场（CRF）还是深度学习中的 RNN、LSTM、BiLSTM 等模型，作者都给出了详尽的数学推导和算法解释。更难得的是，书中还分析了这些模型在命名实体识别（NER）、词性标注（POS）等任务上的表现，并讨论了如何结合词汇、句法等特征来提升模型的性能。
评分总而言之，《统计自然语言处理（第2版）》是一本非常值得推荐的 NLP 领域经典著作。无论你是初学者还是有一定经验的研究者，都能从中获益。它不仅更新了最新的技术进展，更在基础理论的讲解上保持了其一贯的严谨和深入。对于任何希望在这个领域深入发展的人来说，这本书都是一本不可或缺的宝贵财富。
评分终于拿到这本《统计自然语言处理（第2版）》，翻开第一页就有一种久违的亲切感。记得当年初涉 NLP 时，正是第一版伴我度过了无数个挑灯夜战的夜晚，那本书的概念清晰、逻辑严谨，为我打下了坚实的基础。而这次的第二版，更像是一位经验丰富的导师，带着我重新审视这个日新月异的领域。我迫不及待地翻阅了目录，看到新增的章节，诸如深度学习在 NLP 中的应用、预训练模型（如 Transformer）、以及最新的研究进展，心里涌现出一股强烈的学习动力。
评分让我感到欣慰的是，《统计自然语言处理（第2版）》对词义消歧（Word Sense Disambiguation）和共指消解（Coreference Resolution）等经典 NLP 问题，也给予了充分的关注。作者不仅回顾了传统的基于规则和统计的方法，还探讨了如何利用神经网络模型来解决这些复杂的问题，并分析了不同方法的优缺点。
评分这本书的排版和设计也比上一版更加精美，页面的留白恰到好处，使得阅读体验更加舒适。更重要的是，作者在保持原有核心内容的基础上，对很多概念进行了更新和深化。例如，关于词向量的讲解，不仅涵盖了 Word2Vec、GloVe 等经典模型，还加入了 FastText 等新兴模型，并深入分析了它们在不同任务上的优劣。对于我这种在实际工作中需要处理大量文本数据的开发者来说，这些细节的更新至关重要。
评分08年的书，看的一几年的第二版。综述非常全面，传统的自然语言处理几乎都囊括在里面。当时深度学习还远没有像现在一样波及整个NLP领域。如今回首，整个学科的气象都被深度学习所颠覆。而过去那种传统的模型非常精妙，易于解释，令人钦佩。
评分对nlp入门者来说，前几章知识基础适合温习巩固；读后面的章节可以对应用任务产生宏观的印象，但不一定有自己查wiki来了解的效率高。作为书内容太干，更像一篇很长的全面综述，做具体方向研究时作详细review可能更有用处。书中包括很多中文nlp的介绍，更适合国内的学生
评分全天十个小时，日日夜夜读，四个月能读完，读完即失业系列，你啥技术都不懂，有些人就爱把纯理论原理类的书籍捧得过高。一星都嫌弃给多！8.2分怎么来，我都觉得评论这本书的人是不是只读过第一章？是不是只看过目录？内容你们看过公式推导过原理逻辑理解了吗？
评分对nlp入门者来说，前几章知识基础适合温习巩固；读后面的章节可以对应用任务产生宏观的印象，但不一定有自己查wiki来了解的效率高。作为书内容太干，更像一篇很长的全面综述，做具体方向研究时作详细review可能更有用处。书中包括很多中文nlp的介绍，更适合国内的学生
评分对NLP无爱啊
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