Handbook of Natural Language Processing, Second Edition

出版者:Chapman and Hall/CRC

页数:704

出版时间:2010-2-22

价格:USD 149.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420085921

具体描述

The Handbook of Natural Language Processing, Second Edition presents practical tools and techniques for implementing natural language processing in computer systems. Along with removing outdated material, this edition updates every chapter and expands the content to include emerging areas, such as sentiment analysis. New to the Second Edition Greater prominence of statistical approaches New applications section Broader multilingual scope to include Asian and European languages, along with English An actively maintained wiki (http://handbookofnlp.cse.unsw.edu.au) that provides online resources, supplementary information, and up-to-date developments Divided into three sections, the book first surveys classical techniques, including both symbolic and empirical approaches. The second section focuses on statistical approaches in natural language processing. In the final section of the book, each chapter describes a particular class of application, from Chinese machine translation to information visualization to ontology construction to biomedical text mining. Fully updated with the latest developments in the field, this comprehensive, modern handbook emphasizes how to implement practical language processing tools in computational systems.

用户评价

**如同百科全书般详实，却又充满人文关怀。** 翻开《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》，我立刻被其浩瀚的知识体系所震撼，它简直就是一本NLP领域的百科全书。从最基础的词汇、语法，到最前沿的深度学习模型，书中几乎囊括了NLP研究和应用中的每一个重要环节。我之前一直觉得，想要全面掌握NLP，需要阅读大量的专业论文和零散的资料，而这本书的出现，则极大地简化了我的学习过程。它将零散的知识点系统化、条理化，形成了一个完整且易于理解的知识框架。 令我印象深刻的是，书中对每一个概念的解释都非常详尽，而且力求做到通俗易懂。例如，在介绍情感分析时，书中不仅列出了各种情感分析模型，还详细讲解了情感词典的构建方法、如何处理否定词和转折词对情感表达的影响，甚至还探讨了如何区分文本中的讽刺和幽默。这种细致入微的讲解，让我能够真正地理解每一个技术背后的逻辑，而不是仅仅停留在表面的理解。 更难能可贵的是，这本书在提供详实技术内容的同时，也融入了深厚的人文关怀。它并没有将NLP仅仅视为一门纯粹的技术学科，而是多次强调了NLP在解决现实世界问题中的重要作用，例如在信息检索、智能助手、医疗健康、教育等领域的应用。书中还探讨了NLP技术发展所带来的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并呼吁读者在追求技术进步的同时，也要关注其社会影响。这种人文关怀，让我在学习技术的同时，也对NLP的社会价值有了更深刻的认识。 我尤其喜欢书中对“人机交互”的讨论。在介绍对话系统时，书中不仅仅关注如何让机器理解人类的语言，还花了大量篇幅探讨如何让机器的回复更加自然、流畅，甚至富有同理心。这种对用户体验的关注，让我看到了NLP技术真正落地应用的希望，也让我更加期待未来人机交互的智能化发展。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》是一本兼具广度、深度和人文关怀的杰出著作。它如同百科全书般详实，为我打开了NLP的知识宝库，而其中蕴含的人文关怀，则让我看到了技术发展的温度和方向。这本书不仅提升了我的专业技能，更丰富了我对技术与社会的思考。

**如同高屋建瓴的宏观视角，洞悉NLP发展的脉络。** 在快速发展的NLP领域，保持对整体发展趋势的把握至关重要。《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》就如同一个高屋建瓴的智者，为我提供了洞悉NLP发展脉络的绝佳视角。它不仅仅局限于介绍某个具体的技术或模型，而是将整个NLP领域置于一个更广阔的历史和技术背景下进行审视。 我非常欣赏书中对NLP发展历程的梳理。它并没有简单地罗列技术演变，而是深入分析了每一次技术革新背后的驱动因素，以及它们如何相互影响，最终推动了整个领域的发展。例如，书中详细阐述了从早期的基于规则和统计的方法，到后来基于神经网络和深度学习方法的转变，并分析了每次转变所带来的突破和挑战。这种宏观的视角，让我能够更好地理解NLP的过去，并对它的未来发展做出更准确的预测。 书中对各种NLP任务的分类和关联性分析，也让我对整个NLP领域有了更清晰的认识。它并没有将不同的NLP任务割裂开来，而是强调了它们之间的相互联系和共性。例如，在讨论文本分类和命名实体识别时，书中会指出它们在特征提取和模型构建上的相似之处，以及如何通过共享的知识和技术来提升整体性能。这种“全局观”的思维方式，让我能够更有效地进行知识迁移和技术融合。 我特别喜欢书中关于“NLP与人工智能的融合”的探讨。它不仅仅将NLP视为人工智能的一个分支，而是深入分析了NLP在实现通用人工智能（AGI）中的关键作用。书中阐述了如何通过NLP来赋予机器理解、生成和运用自然语言的能力，从而使其能够与人类进行更深层次的交流和协作。这种对NLP在更宏大人工智能愿景中的定位的清晰阐述，极大地激发了我对NLP研究意义的认同感。 此外，书中对NLP领域中一些关键的“范式转变”（Paradigm Shift）的讨论，也让我受益匪浅。例如，书中对预训练语言模型（PLM）的出现所带来的深刻变革进行了详尽的分析，包括其在零样本/少样本学习、迁移学习等方面的强大能力，以及它如何改变了NLP的研究范式。这种对“范式转变”的敏锐洞察，让我在面对新技术时，能够更迅速地抓住其核心价值，并将其融入到自己的研究和实践中。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》不仅仅是一本技术手册，更是一份对NLP领域发展脉络的深度解读。它以高屋建瓴的宏观视角，为我勾勒出了NLP的过去、现在和未来，让我能够更清晰地认识到这个领域的机遇与挑战，并为我的学习和研究指明了方向。

**深度与广度的绝佳平衡，令人赞叹不已。** 《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》带给我的体验，可以用“精雕细琢”来形容，它在深度和广度之间找到了一个近乎完美的平衡点。对于NLP这样一个快速发展的领域，想要在一本书中面面俱到，实属不易，但这本书却做到了。它没有浅尝辄止地介绍各种技术，而是对每一个核心概念都进行了深入的探讨，例如在讨论Transformer模型时，它不仅解释了自注意力机制的原理，还深入剖析了多头注意力、位置编码等关键组成部分，以及它们如何协同工作，实现强大的语言理解能力。这种深入的讲解，对于想要深入理解模型背后原理的研究者和工程师来说，无疑是极其宝贵的。 更难能可贵的是，书中并没有因为追求深度而牺牲广度。它依然覆盖了NLP的绝大部分重要分支，从经典的文本分类、命名实体识别，到复杂的机器翻译、问答系统，再到新兴的对话系统、文本生成等，都给予了充分的关注。更令我惊喜的是，书中对一些新兴技术和趋势的介绍也相当及时，例如对预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的原理、应用及其发展方向都进行了详尽的阐述，这对于把握NLP领域的最新动向至关重要。 我尤其欣赏的是，作者在介绍复杂模型时，总是能够提供清晰的数学推导和直观的解释。举个例子，在讲解隐马尔可夫模型（HMM）进行词性标注时，书中不仅给出了前向算法和维特比算法的数学公式，还用生动的比喻来解释这些算法在实际应用中的含义，比如将词性标注的过程类比为一个“猜谜游戏”，模型需要根据观察到的词语序列，找出最有可能的词性序列。这种严谨又不失趣味性的讲解方式，让我能够真正理解这些算法的精髓，而不是仅仅停留在表面。 此外，本书的参考文献和进一步阅读建议也非常丰富，这对于那些想要深入研究特定主题的读者来说，提供了宝贵的资源。它不仅仅是一本教材，更像是一个知识的入口，引导读者进入NLP更广阔的世界。总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》是一本极具价值的书籍，它在技术深度和知识广度上的完美融合，使得它能够满足不同层次读者的需求，无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中获益匪浅。

**代码级别的洞察，激发工程师的无限潜能。** 对于一个每天与代码打交道的工程师而言，一本好的技术书籍，最吸引人的莫过于能够提供“代码级别的洞察”。《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》在这方面，做得令人惊叹。它不仅仅是理论的阐述，更是对NLP模型实现细节的深度挖掘，让我感觉仿佛能够直接“看到”代码是如何工作的。 书中对各种NLP算法的实现，都有着非常细致的描述，并且经常引用具体的伪代码或代码片段来辅助说明。例如，在介绍TF-IDF算法时，书中不仅解释了其原理，还给出了计算TF和IDF值的具体公式，并以一个简短的Python代码片段展示了如何实现这些计算。这种从原理到实现的无缝衔接，让我能够清晰地理解算法的每一个步骤，并能够快速地将其转化为实际的工程代码。 更让我印象深刻的是，书中对深度学习模型在NLP中的应用，进行了非常深入的技术剖析。例如，在讲解RNN、LSTM、GRU等序列模型时，书中不仅仅展示了它们的网络结构图，还详细地解释了每个门（gate）的作用，以及它们如何解决梯度消失和爆炸问题。对于Transformer模型，书中更是详细地分解了自注意力机制、多头注意力、位置编码等核心组件，并给出了计算流程的示意图，这对于理解其代码实现至关重要。 书中对模型训练和优化的讨论，也充满了工程实践的智慧。例如，在介绍反向传播算法时，书中不仅给出了数学推导，还解释了在实际训练过程中，如何有效地计算梯度，如何选择合适的优化器（如SGD、Adam、RMSprop等），以及如何进行学习率调度。这些都是工程师在开发NLP应用时必须掌握的技能。 此外，书中对一些常用NLP库的介绍和使用建议，也极大地提高了我的工作效率。虽然书中没有直接提供完整的项目代码，但它所提供的技术洞察和实现思路，足以让我快速地搭建起自己的NLP系统。例如，在介绍文本预处理时，书中提到了jieba、NLTK、spaCy等工具，并简单介绍了它们的功能和使用场景，这为我选择合适的工具提供了依据。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》对于工程师来说，是一本不可多得的“宝典”。它提供的代码级别的洞察，不仅能够帮助我深入理解NLP模型的实现细节，更能激发我独立开发和优化NLP系统的无限潜能。阅读这本书，就像拥有了一位经验丰富的NLP架构师在身边指导，让我能够更加自信地应对各种工程挑战。

**语言的艺术与科学的结合，读来令人心旷神怡。** 翻阅《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》，我发现它不仅仅是一本关于技术和算法的书籍，更是一次关于语言的艺术与科学完美结合的探索之旅。作者以一种极为优美且富有洞察力的笔触，将复杂的NLP概念转化为引人入胜的故事，让我沉浸其中，流连忘返。 书中对语言本身的深刻理解，渗透在每一个章节的字里行间。它不仅仅关注如何用机器去“处理”语言，更是深入探讨了语言的本质、人类的认知方式以及语言在信息传递和情感表达中的重要作用。例如，在介绍句法分析时，书中并没有仅仅罗列各种解析器，而是先从人类是如何理解句子结构的角度出发，引申出对句法分析的需求，并用生动的例子来展示不同的句法结构对句子含义的影响。这种从“人”出发的思考方式，让我对NLP的理解不再仅仅停留在技术层面，而是上升到了对语言本身的敬畏。 我特别欣赏书中对“语义理解”的讨论。它并没有将语义简单地视为词汇的集合，而是深入探讨了词语的歧义性、多义性，以及语境对语义理解的重要性。书中引用了大量富有哲理的语言现象，例如“我看到了一只鸟”和“我看到了一架飞机”之间的语义差异，以及“他很‘牛’”（褒义）和“他是一头‘牛’”（字面意思）的区别，并解释了NLP模型如何试图去捕捉这些细微的语义差别。这种对语言细微之处的关注，让我看到了NLP的无限可能性。 书中还穿插了许多关于NLP发展史上的经典故事和人物轶事，这为原本严肃的技术讨论增添了不少人文色彩。例如，书中提到了早期的语言学家们如何构建庞大的规则库，以及第一代NLP系统的尝试，这些故事让技术的发展过程更加鲜活，也让我对NLP领域的先驱者们充满了敬意。 更让我感到心旷神怡的是，书中对NLP在文学、艺术、诗歌等领域的应用探索。它展示了NLP技术如何被用来分析文学作品的主题、风格，如何辅助创作诗歌和歌词，甚至如何让机器去理解和生成富有情感的艺术表达。这种将技术与人文艺术相结合的尝试，让我看到了NLP更深层次的价值和意义，也让我看到了语言作为一种艺术形式，其科学研究的无限潜力。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》是一本将语言的艺术与科学完美融合的典范。它以优美的文字、深刻的洞察和丰富的人文色彩，带领我进行了一次心旷神怡的NLP探索之旅，让我对语言的理解和对NLP技术的热情，都得到了前所未有的升华。

**初次翻阅，惊喜连连，宛如寻宝。** 拿到这本《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》时，我的内心是充满期待的，毕竟自然语言处理（NLP）这个领域发展迅猛，知识更新迭代也很快，一本“第二版”的书，通常意味着内容上的更新与深化。然而，当我真正翻开它，逐页细读时，那种惊喜感远超了我的预期。这本书给我的第一印象是，它不像许多技术书籍那样枯燥乏味，充斥着晦涩难懂的公式和抽象的概念。相反，它以一种非常清晰、有条理的方式，将NLP这个庞大而复杂的领域娓娓道来。从基础的文本预处理、词法分析，到更高级的主题如句法分析、语义理解、情感分析，乃至最新的深度学习模型在NLP中的应用，这本书几乎涵盖了所有我感兴趣和需要了解的关键领域。 尤其令我印象深刻的是，作者在解释每一个概念时，都辅以了丰富的实例和图表。这些生动的例子，仿佛将抽象的算法和模型具象化，让我能够更容易地理解它们的工作原理和实际应用场景。例如，在介绍词向量时，书中不仅仅列出了Word2Vec或GloVe的数学模型，还详细解释了它们如何捕捉词语之间的语义关系，并举例说明了“国王”减去“男人”加上“女人”等于“王后”这样直观且令人拍案叫绝的类比。这种“化繁为简”的处理方式，极大地降低了学习门槛，让即便是初次接触NLP的读者，也能快速入门，找到学习的乐趣。 此外，这本书的结构设计也颇具匠心。它并非简单地堆砌知识点，而是循序渐进，从宏观到微观，从基础到前沿，形成了一个逻辑严密的知识体系。每一章节之间都存在着紧密的联系，仿佛在一张精心编织的网中，每一个节点都发挥着至关重要的作用。阅读过程中，我能够清晰地感受到知识的层层递进，以及作者在组织内容上的深思熟虑。这种结构化的学习体验，让我在掌握新知识的同时，也能不断巩固和深化已有的理解，从而形成一个更加牢固和全面的NLP知识框架。总而言之，这本《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的向导，引领我在这片充满挑战与机遇的NLP海洋中，自信地航行。

**细节之处见真章，严谨的考证与深入的剖析。** 在技术书籍的世界里，细节是衡量其品质的关键。《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》正是这样一本在细节之处见真章的书籍。它所呈现的内容，无不体现出作者严谨的考证态度和深入的剖析能力。 从最基础的术语定义，到复杂的模型构建，书中对每一个概念的解释都力求精确无误。例如，在介绍词向量模型时，书中不仅给出了Word2Vec和GloVe的数学公式，还详细解释了它们背后的优化目标、训练过程以及它们在不同场景下的适用性。对于模型中的超参数，如学习率、词向量维度、窗口大小等，书中都进行了详尽的讨论，并给出了合理的建议。这种对细节的极致追求，让我能够对每一个技术点都有深入的理解，而不是停留在浅显的认知层面。 我尤其欣赏书中对算法原理的深入剖析。它并没有满足于简单地描述算法的步骤，而是会追溯算法的起源，分析其背后的数学原理，并探讨其优缺点。例如，在介绍CRF（条件随机场）模型进行序列标注时，书中不仅给出了CRF的概率模型公式，还详细解释了它如何通过考虑局部特征和全局约束来提升标注精度，并与HMM等模型进行对比分析。这种深入的剖析，让我能够理解算法为何有效，以及如何在实际应用中对其进行改进。 书中对数据处理的重视，也体现在细节之中。它不仅仅介绍了如何进行文本分词、词性标注等基本预处理，还深入探讨了如何处理停用词、如何进行词干提取和词形还原，以及如何应对拼写错误和缩写词。对于更高级的数据增强技术，如回译、同义词替换等，书中也进行了详细的介绍，并给出了实践中的注意事项。这些看似微小的细节，往往对NLP模型的性能有着至关重要的影响。 此外，书中对模型评估指标的讨论，也体现了其严谨的学术态度。它不仅列举了常用的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，还详细解释了它们在不同任务下的含义和局限性。例如，在介绍机器翻译的BLEU分数时，书中详细解释了其计算方式，并讨论了其在评估翻译流畅性和准确性方面的优势和不足。这种细致入微的考证，让我能够更准确地评估模型的性能，并做出更合理的决策。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》是一本真正意义上的“细节决定成败”的书籍。它在每一个细微之处都力求严谨与深入，让读者在学习的过程中，能够感受到知识的严谨性和科学的魅力。这本书，无疑是我在NLP领域学习道路上的一盏明灯。

**新颖的视角，颠覆我固有的认知，重塑学习路径。** 拿到《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》的那一刻，我满怀期待，但更多的是一种“看看它又能给我带来什么新东西”的审视。然而，当我真正开始阅读，尤其是深入到一些核心章节时，我发现这本书不仅仅是知识的更新，它以一种我未曾想过的方式，颠覆了我对NLP的一些固有认知，并为我重新规划了学习路径。 我一直认为，NLP的学习路径应该是从基础的统计模型，逐步过渡到深度学习。然而，这本书在介绍一些早期模型时，并没有将其视为“过时”的技术，而是用一种全新的视角去审视它们在现代NLP中的价值和启示。例如，在介绍基于规则的语言学方法时，书中并没有简单地将其作为历史的遗留，而是深入分析了其在解释性和可控性方面的优势，并探讨了如何将这些优点与深度学习模型结合，以解决当前模型的可解释性差、易产生“幻觉”等问题。这种“回溯与融合”的视角，让我对NLP的发展历程有了更深刻的理解，也让我看到了将经典思想与现代技术相结合的巨大潜力。 书中对模型的“涌现能力”（Emergent Abilities）的讨论，也让我眼前一亮。我过去更多地关注模型的性能指标，而这本书则引导我去思考模型在规模增大后，为何会突然涌现出一些之前不曾具备的能力，例如零样本学习、少样本推理等。书中对这些现象的解释，从多角度出发，既有理论上的推测，也有实验上的证据，让我对深度学习模型的能力边界有了更深层次的理解，也激发了我对模型内在机制的好奇心。 更让我感到惊喜的是，书中对“低资源语言处理”的关注。在我过去的学习中，大部分的NLP资源和研究都集中在英语等主流语言上。而这本书则花费了相当的篇幅，介绍了如何在数据稀疏的情况下，依然能够有效地处理其他语言，例如跨语言迁移学习、自监督学习在低资源场景下的应用等。这极大地拓宽了我的视野，也让我意识到，NLP的价值不仅仅在于服务主流语言，更在于赋能全球的信息互联互通。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》不是一本让你被动接受知识的书，它更像是一位睿智的导师，引导你用全新的视角去审视NLP，去挑战固有的认知，去探索未知的领域。它颠覆了我原有的学习路径，让我更加主动地去思考、去探索，为我未来的学习和研究方向提供了重要的指引。

**不仅仅是理论，更是实践的指引。** 当我开始阅读《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》时，我并没有预设它会是一本纯粹的理论书籍。然而，当我深入其中，我才发现它远超出了我的期待，它是一本真正能够指导实践的书。书中并没有仅仅停留在概念和算法的描述，而是大量地结合了实际的应用场景和工程实现。例如，在讨论文本分类的应用时，书中不仅仅介绍了各种分类算法，还详细讲解了如何进行特征工程、如何选择评估指标，以及如何处理数据不平衡等实际开发中遇到的常见问题。 令我印象深刻的是，书中对一些关键技术的实现细节进行了详细的介绍。比如，在介绍如何构建一个简单的问答系统时，书中不仅给出了系统的整体架构，还对其中的关键模块，如信息检索、答案抽取等，进行了具体的算法和数据结构上的讲解。更重要的是，书中还提供了一些代码示例的思路和伪代码，虽然没有直接提供完整的源代码，但足以让我清晰地理解如何将理论知识转化为可执行的代码。这种“理论与实践并重”的教学方法，让我能够真正地将学到的知识应用到实际项目中去。 书中对数据集的讨论也十分到位。它不仅介绍了NLP中常用的大规模数据集，如IMDB电影评论数据集、SQuAD问答数据集等，还指导读者如何选择和处理适合自己任务的数据集，以及在数据标注过程中需要注意的问题。这对于任何一个NLP项目来说，数据都是基石，而书中对数据的重视，也反映了作者在实践层面的深刻理解。 我特别喜欢书中关于模型评估和调优的部分。它不仅列举了各种常用的评估指标，如准确率、召回率、F1值、BLEU等，还详细解释了它们各自的含义和适用场景，以及如何根据任务需求来选择合适的指标。更重要的是，书中还提供了一些实用的模型调优技巧，例如学习率衰减、正则化、早停法等，这些都是在实际模型训练过程中不可或缺的环节。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》不仅仅是一本知识的宝库，更是一本实操的指南。它能够帮助读者将抽象的NLP理论转化为具体的工程实践，让学习者在掌握理论知识的同时，也能具备解决实际问题的能力。对于想要在NLP领域进行研究或开发的人来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。

**对于学术研究者的严谨审视，启迪思维的火花。** 作为一名长期从事学术研究的人，我对技术书籍的要求向来是严谨、深入且具有前瞻性。《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》在这些方面都做得相当出色，它不仅仅是一本教科书，更像是我的一个学术伙伴，在我的研究道路上提供了重要的启迪。书中对各种NLP方法的论述，都建立在扎实的理论基础之上，并引用了大量最新的研究成果和经典论文。例如，在讨论对抗性攻击和防御策略时，书中不仅详细介绍了各种攻击手段，如FGSM、PGD等，还深入分析了它们背后的数学原理，并对最新的防御技术进行了梳理和评价。这种严谨的论述，对于研究者深入理解问题本质，寻找新的研究方向至关重要。 我特别欣赏的是，书中对于各种算法和模型的优劣势进行了客观公正的分析。它并没有一味地推崇某种技术，而是会详细阐述不同方法在不同场景下的适用性，以及它们的局限性。例如，在比较传统的统计学习方法与深度学习方法在文本分类上的表现时，书中会列举它们的优缺点，并给出具体的分析维度，如对特征工程的需求、模型的可解释性、对大规模数据的依赖程度等。这种批判性的分析，能够帮助研究者更清晰地认识到每种方法的定位，并做出更明智的技术选择。 书中对NLP领域未来发展趋势的展望，也给我带来了很多启发。作者并没有局限于现有技术，而是大胆地预测了未来可能的研究方向，例如多模态NLP、因果推理在NLP中的应用、以及对模型公平性和鲁棒性的进一步探索等。这些前瞻性的思考，为我的研究选题提供了新的思路，也让我对NLP领域的未来发展充满了期待。 此外，书中对最新研究方法的介绍，几乎与学术界的最新进展同步。我发现书中对一些我正在关注的研究课题，如知识图谱与NLP的结合、自然语言生成中的控制性生成等，都进行了深入的探讨，并且提供了最新的研究进展和技术细节。这让我能够快速地了解相关领域的最新动态，并为我的研究提供有力的支持。 总而言之，《Handbook of Natural Language Processing, Second Edition》不仅仅是一本知识的集合，它更是一种思维方式的体现。它以其严谨的学术态度、深度的理论剖析和前瞻性的研究视野，为学术研究者提供了一个宝贵的参考平台。阅读这本书，就像与一群顶尖的NLP专家进行了一场深刻的学术交流，从中获得的不仅是知识，更是思维的火花和研究的动力。

确实是Handbook，算是顶级学者合集吧

确实是Handbook，算是顶级学者合集吧

从实践的角度看，比那些冠以“计算语言学”的Handbook更有用。与第一版相比，不再有神经网络那一部分了。

从实践的角度看，比那些冠以“计算语言学”的Handbook更有用。与第一版相比，不再有神经网络那一部分了。

除了不大容易看懂意以外，写的还行～