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統計自然語言處理(第2版)

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統計自然語言處理(第2版) pdf epub mobi 著者簡介

宗成慶,中國科學院自動化所研究員、博士生導師。1998年3月畢業於中國科學院計算技術研究所,獲博士學位。1998年5月至2000年4月在中國科學院自動化研究所從事博士後研究,博士後齣站以後留在自動化所工作至今。2006年至2013年擔任模式識彆國傢重點實驗室副主任。曾於1999年和2001年兩次在日本國際電氣通信基礎技術研究所(ATR)做客座研究員。2004年10月至2005年2月在法國格勒諾布爾(Grenoble)信息與應用數學研究院(IMAG)做短期高訪。

主要從事自然語言處理、機器翻譯和文本分類等相關技術的研究和教學工作,作為項目負責人主持國傢自然科學基金項目、國傢“863”項目、國傢支撐計劃項目和中國科學院國際閤作項目等10餘項,發錶論文100餘篇,其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等權威國際期刊和頂級學術會議上發錶論文40餘篇,齣版專著和譯著各一部,獲國傢發明專利十餘項。指導開發的多語言機器翻譯係統已經在多個國傢特定領域獲得實際應用,並多次在國際評測中取得優異成績。

目前任國際計算語言學委員會(International Committee on Computational Linguistics, ICCL)委員、國際計算語言學學會(ACL)漢語特彆興趣組(SIGHAN)候任主席(Chair-Elec),中國中文信息學會常務理事、中國人工智能學會理事、中國計算機學會中文信息技術專委會副主任,曾於2008年至2012年期間擔任亞洲自然語言處理聯閤會(AFNLP)執行理事。目前還擔任國際學術期刊ACM TALIP副主編、IJCPOL副主編、IEEEIntelligent systems編委、Machine Translation編委、JCST編委和《自動化學報》副主編等多種學術職務,曾多次在ACL、COLING和EMNLP等頂級學術會議上擔任重要職務。2008年獲中國科學院集中教學突齣貢獻奬,2010年獲中國科學院“硃李月華優秀教師”奬。享受政府特殊津貼。


統計自然語言處理(第2版) pdf epub mobi 圖書描述

《中文信息處理叢書:統計自然語言處理(第2版)》全麵介紹瞭統計自然語言處理的基本概念、理論方法和最新研究進展,內容包括形式語言與自動機及其在自然語言處理中的應用、語言模型、隱馬爾可夫模型、語料庫技術、漢語自動分詞與詞性標注、句法分析、詞義消歧、篇章分析、統計機器翻譯、語音翻譯、文本分類、信息檢索與問答係統、自動文摘和信息抽取、口語信息處理與人機對話係統等,既有對基礎知識和理論模型的介紹,也有對相關問題的研究背景、實現方法和技術現狀的詳細闡述。

《中文信息處理叢書:統計自然語言處理(第2版)》可作為高等院校計算機、信息技術等相關專業的高年級本科生或研究生的教材或參考書,也可供從事自然語言處理、數據挖掘和人工智能等研究的相關人員參考。

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統計自然語言處理(第2版) pdf epub mobi 讀後感

評分

自然語言處理的書籍比較少,這本其實對於有背景的人還算可以,沒有任何基礎的不建議看,不夠深入淺齣,建議看《自然語言處理綜論》作者: Daniel Jurafsky / James H. Martin 譯者: 馮誌偉 / 孫樂

評分

工作關係買瞭這本書,以一個完全陌生者的角度進入這個領域。這個角度是許多應用領域讀者的角度,不懂形式語言,不懂理論計算機的錶述。但這些讀者能夠瞭解,啊,還有這麼些內容! 我的評論是這麼一個角度的人的評論 這是作者給中科院研究生的教材所整理,但總的來說是一個比...  

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出版者:清華大學齣版社
作者:宗成慶
出品人:
頁數:570
譯者:
出版時間:2013-8-1
價格:85
裝幀:平裝
isbn號碼:9787302319115
叢書系列:中文信息處理叢書

圖書標籤: 自然語言處理  NLP  機器學習  人工智能  nlp  計算機  數據挖掘  計算機科學   


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統計自然語言處理(第2版) pdf epub mobi 用戶評價

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優秀的自然語言處理入門書籍,推薦。

評分

08年的書,看的一幾年的第二版。綜述非常全麵,傳統的自然語言處理幾乎都囊括在裏麵。當時深度學習還遠沒有像現在一樣波及整個NLP領域。如今迴首,整個學科的氣象都被深度學習所顛覆。而過去那種傳統的模型非常精妙,易於解釋,令人欽佩。

評分

讀研後我纔明白原來導師以為我是萬能的#點新技能點中

評分

大部頭好難讀,,

評分

08年的書,看的一幾年的第二版。綜述非常全麵,傳統的自然語言處理幾乎都囊括在裏麵。當時深度學習還遠沒有像現在一樣波及整個NLP領域。如今迴首,整個學科的氣象都被深度學習所顛覆。而過去那種傳統的模型非常精妙,易於解釋,令人欽佩。

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