Daniel Jurafsky
在伯克利加利福尼亚大学于1983年获语言学学士学位,1992年获计算机科学博士学位。现任斯坦福大学语言学系和计算机科学系副教授,主要研究方向为语言的概率模型和语音信息处理。他在语音和语言处理领域发表了90多篇论文,并在1998年获得美国国家基金会CAREER奖,在2002年获得Mac-Arthur奖。
James H. Martin
于1981年在哥伦比亚大学获计算机科学学士学位,1988年在伯克利加利福尼亚大学获计算机科学博士学位。现任博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系教授,认知科学研究所研究员,主要研究方向为计算语义学、机器学习和信息检索。他发表过70多篇有关计算机科学的专著,出版了 A Computational Model of Metaphor Interpretation 一书。
译者简介
冯志伟
国家教育部语言文字应用研究所研究员、博士生导师。先后在北京大学和中国科学技术大学获双硕士学位,在语音和语言的计算机处理领域具有多年的研究经验,曾在多个国家参与研究和教学工作,主要研究方向为自然语言处理、计算语言学和机器翻译,主要著作有《自然语言的计算机处理》和《数理语言学》等18部。
孙乐
孙乐
中国科学院软件研究所中文信息处理研究室研究员、博士生导师。1998年在南京理工大学获博士学位,后在中国科学院软件研究所从事博士后研究。曾先后在英国
Birmingham大学、加拿大Montreal大学做访问学者。主要研究方向为自然语言理解、知识图谱、信息抽取、问答系统等。作为项目负责人完成国 家级项目30余个,
发表论文50余篇。
发表于2024-11-21
自然语言处理综论(第二版) 2024 pdf epub mobi 电子书
书确实介绍了自然语言处理的方方面面,但是我个人读这本书却觉得非常的难受,不吐不快。 按理说这本书应该是可以面向初学者,当做教材使用的。而且这本书确实也是我们自然语言处理课程老师推荐的阅读教材。然而读起来我却觉得特别的难。 倒不是这本书的内容有多么的艰深,事实...
评分很不错的一本书,作者很权威,内容很全面,深度适当。 也许对某些问题不是非常的深入,但是几乎囊括了自然语言处理的方方面面。 做搜索引擎、信息检索方面的同志也可以了解下。
评分书的前面几章节很有启发性,但是后面几章理论偏多,实用性的东西稍有欠缺.总体来说还是一本难得的好书. 还有这本书设计了太多的内容,没法在这几百页里面说清楚也是必然,书后的参考文献,乖乖,好多,绝对是好东西.
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评分一本不错的NLP教科书。这里有一篇书评,是评论此书和一本德语的计算语言学教科书的。各位如有兴趣可看看。http://lingviko.net/clcomp.pdf
图书标签: 自然语言处理 nlp NLP 计算机 人工智能 计算语言学 机器学习 语言学
从本书第一版出版以来,一直好评如潮,被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材,被认为该领域教材的“黄金标准”。
本书第一版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容,全面论述计算机自然语言处理,深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题,介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于第一版做了全面的改写,增加了大量反映自然语言处理最新成就的内容,特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容,全书面貌为之一新。本书四大特色: 覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本内容简介本书全面论述了自然语言处理技术。
本书在第一版的基础上增加了自然语言处理的最新成就,特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容,全书面貌为之一新。本书共分五个部分。第一部分“词汇的计算机处理”,讲述单词的计算机处理,包括单词切分、单词的形态学、最小编辑距离、词类,以及单词计算机处理的各种算法,包括正则表达式、有限状态自动机、有限状态转录机、N元语法模型、隐马尔可夫模型、最大熵模型等。第二部分“语音的计算机处理”,介绍语音学、语音合成、语音自动识别以及计算音系学。第三部分“句法的计算机处理”,介绍英语的形式语法,讲述句法剖析的主要算法,包括CKY剖析算法、Earley剖析算法、统计剖析,并介绍合一与类型特征结构、Chomsky层级分类、抽吸引理等分析工具。第四部分“语义和语用的计算机处理”,介绍语义的各种表示方法、计算语义学、词汇语义学、计算词汇语义学,并介绍同指、连贯等计算机话语分析问题。第五部分“应用”,讲述信息抽取、问答系统、自动文摘、对话和会话智能代理、机器翻译等自然语言处理的应用技术。本书写作风格深入浅出,实例丰富,引人入胜。本书可作为高等学校自然语言处理或计算语言学的本科生和研究生的教材,也可以作为从事人工智能、自然语言处理等领域的研究人员和技术人员的必备参考。
大块头,内容多,覆盖广,需要坚持读下去,读完后再结合宗老师的《统计自然语言处理》学习会有相辅相成的感觉。
评分盛名之下其实难副,深度不够,简单的也讲的不清楚
评分大块头,内容多,覆盖广,需要坚持读下去,读完后再结合宗老师的《统计自然语言处理》学习会有相辅相成的感觉。
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