统计自然语言处理基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:Chris Manning

出品人:

页数:418

译者:苑春法

出版时间:2005-1

价格:55.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505399211

丛书系列:国外计算机科学教材系列

图书标签:

• 自然语言处理
• NLP
• 计算语言学
• 人工智能
• 计算机
• 统计
• 自然语言
• 语言学
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• 机器学习
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• 文本分析
• 语言模型
• 概率模型
• 中文处理
• 深度学习
• 语义理解
• 文本挖掘

语言的脉络：信息时代的认知探索 在信息爆炸的时代，语言作为人类思维和交流的载体，其内在规律和处理方式的重要性日益凸显。本书并非一本关于统计学在自然语言处理领域具体应用的教科书，而是旨在从更宏观的视角，探讨语言信息在现代社会中的生成、传播、理解和应用机制，以及与之相关的认知科学、信息科学和计算科学的交叉前沿。 本书将首先审视语言的本质，从信息论的角度分析语言作为一种信息编码系统是如何运作的。我们将探讨词语、句子、篇章等语言单位如何承载和传递信息，以及这些信息是如何被人类大脑所解码和理解的。这并非关于统计模型的数学推导，而是关于信息量、熵、冗余度等概念如何帮助我们理解语言的效率和表达能力。我们将从认知心理学的角度，尝试揭示人类学习、记忆和使用语言的奥秘，包括语言习得的机制、词汇的语义网络以及句法结构的构建过程。 接着，本书将深入研究语言在信息时代中的传播规律。我们关注信息如何在社交网络、搜索引擎、新闻媒体等渠道中扩散，以及这些传播过程受到哪些因素的影响。这并非关于如何设计算法来优化信息推送，而是关于信息传播的动力学，例如病毒式传播、意见领袖的影响力以及信息茧房的形成。我们将讨论不同媒介（文本、语音、图像）如何协同作用，构建起我们对世界的认知图景，以及信息过载现象对我们理解和决策带来的挑战。 本书的另一个重要维度是对语言信息的分析和应用。我们将探讨如何从海量的文本和语音数据中提取有价值的信息，洞察社会趋势、用户情感以及市场动态。这并非关于具体的自然语言处理算法，而是关于信息抽取、情感分析、主题建模等概念的原理及其在现实世界中的应用场景。我们将讨论人工智能如何通过学习语言的模式来辅助人类完成更复杂的任务，例如自动写作、智能客服、内容推荐等，并分析这些技术对社会发展和人类生活方式带来的深远影响。 同时，本书也将关注语言与知识的关系。我们探讨语言如何构建、传播和更新人类的知识体系。从早期文字记录到现代数字图书馆，语言始终是知识传承的基石。我们将审视知识图谱、语义网等概念，理解它们如何尝试组织和连接离散的语言信息，形成结构化的知识体系。这并非关于数据库的设计，而是关于如何通过语言来表达和推理，构建更高级别的认知能力。 此外，本书还会触及语言在跨文化交流中的作用。在全球化日益深入的今天，不同语言和文化之间的理解变得至关重要。我们将探讨翻译的本质，不仅仅是词语的替换，更是文化内涵的传递。我们将分析语言障碍如何影响国际合作和理解，以及如何通过技术和人文的结合来弥合这些隔阂。 本书的写作风格将力求通俗易懂，避免晦涩的专业术语，旨在让任何对语言、信息和人工智能感兴趣的读者都能从中获得启发。我们不提供具体的代码实现，也不进行严谨的数学证明，而是聚焦于概念的阐释、逻辑的梳理和思想的碰撞。我们将通过生动的例子、丰富的历史背景和前沿的观察，带领读者一起探索语言这座信息时代的宏伟殿堂，理解人类智能与信息技术相互交织的未来图景。 本书的目标读者是对语言的奥秘、信息的力量以及人工智能的未来发展充满好奇的普通读者、跨学科研究者，以及希望拓展视野、理解信息时代复杂性的学生和从业者。它是一次关于语言、信息与认知的思想漫游，一次对我们所处时代深刻变革的解读，一次对人类未来发展潜力的展望。

评分☆☆☆☆☆

这本书当中依然有很多错误，译者也助长了错误。在第六章 语言模型部分，作者详细定义了各种概念，但是对于B的翻译不够好：训练实例的类别量，其实就是模型的参数数量或者n-gram的数量。围绕这个概念问题，出了一系列错误。 第一个错误表现在127页的译者注释，译者注意到manni...  

评分☆☆☆☆☆

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这本书当中依然有很多错误，译者也助长了错误。在第六章 语言模型部分，作者详细定义了各种概念，但是对于B的翻译不够好：训练实例的类别量，其实就是模型的参数数量或者n-gram的数量。围绕这个概念问题，出了一系列错误。 第一个错误表现在127页的译者注释，译者注意到manni...  

评分☆☆☆☆☆

《统计自然语言处理基础》这本书，给我一种“坐下来，慢慢学”的感觉。它不像市面上很多追求“快速上手”的书籍，而是非常专注于构建一个坚实的理论基础。 我尤其欣赏书中对“语言模型”的讲解。它从最简单的N-gram模型入手，一步一步地讲解了如何从大规模语料中估计词语出现的概率，以及如何利用这些概率来构建一个能够预测下一个词的语言模型。然后，它还会深入探讨各种“平滑技术”，比如Add-one平滑、Good-Turing平滑等等，并且从统计学的角度解释了它们为何能够解决“零概率”问题。 书中对“统计学习理论”的介绍也让我受益匪浅。它并没有回避复杂的数学推导，而是用清晰的图示和逻辑严谨的文字，解释了诸如偏差-方差权衡、VC维度等概念，以及它们如何影响模型的泛化能力。这让我对模型的选择和调优有了更深刻的理解。 另外，书中还对“主题模型”，例如LDA（Latent Dirichlet Allocation）进行了详细的介绍。它不仅展示了LDA的数学模型，还解释了其背后的概率生成过程，以及如何通过EM算法来估计模型参数。这部分内容对于理解无监督文本挖掘技术非常有帮助。 总而言之，如果你是一个渴望深入理解NLP领域背后原理的读者，并且不畏惧数学和统计学的挑战，《统计自然语言处理基础》这本书绝对能满足你。它为你提供了一套严谨的知识体系，让你能够以科学的眼光去审视和解决NLP中的各种问题。

评分☆☆☆☆☆

最近终于有时间捧读《统计自然语言处理基础》，这本书简直是我近期最大的惊喜！作为一个在NLP领域摸爬滚打了几年的“老油条”，原本以为自己对基础知识已经烂熟于心，但这本书硬是给我上了一课，让我重新认识了许多概念。 它没有那种浮光掠影、点到为止的讲解，而是深入浅出，每讲一个模型或算法，都详细追溯其理论根源，并一步步剖析其数学推导。我特别喜欢它对一些经典方法的梳理，比如早期的N-gram模型，虽然现在看起来略显简单，但书中对它在词性标注、语言模型构建等方面的应用讲解得极其到位，让我明白了它为何能成为NLP的基石，以及它的局限性是如何催生出更先进的模型。 最让我印象深刻的是，作者在介绍诸如HMM、CRF等序列标注模型时，并没有直接给出代码实现，而是花了大量篇幅讲解其概率图模型表示、前向后向算法、维特比算法等核心原理，并通过清晰的图示和详细的数学推导，将这些复杂算法的内在逻辑一点点揭示出来。这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音！读完这部分，我感觉自己对序列标注问题的理解上升了一个全新的维度，再去看那些封装好的库，也能更自如地理解其参数设置和模型行为。 而且，书中还巧妙地引入了一些统计学和信息论的基础知识，并在NLP的语境下进行讲解。比如，在介绍语言模型时，它不仅讲了平滑技术，还解释了为什么需要平滑，以及不同平滑方法的统计学意义。这种跨学科的融合，让我在掌握NLP技术的同时，也巩固和深化了统计学知识，感觉一举两得。 总之，如果你想真正理解NLP的“为什么”和“怎么做”，而不是仅仅停留在调参和调库的层面，《统计自然语言处理基础》绝对是你的不二之选。它就像一位循循善诱的良师，带你一步步走进NLP的殿堂，领略其精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了《统计自然语言处理基础》，这本书的内容实在是太扎实了！它完全没有那些花里胡哨的“炫技”或者对前沿技术的简单罗列，而是回归到了最根本的统计学原理，然后层层递进地构建起对自然语言处理的理解。 书中对诸如最大似然估计、期望最大化算法（EM）等核心统计学习方法的阐述，可以说是教科书级别的。它不仅仅是给出公式，更重要的是解释了这些方法在NLP任务中的应用场景和统计学上的直观意义。我尤其喜欢它在介绍贝叶斯理论时，如何将其与文本分类、情感分析等具体问题联系起来，让原本抽象的概念变得生动形象。 更难得的是，作者在讲解时，非常注重逻辑的严谨性和数学的清晰性。每一个模型、每一个算法的推导过程都写得非常详细，丝毫不含糊。读这本书，需要一点点数学基础，但如果你愿意投入进去，你会发现这种“硬核”的讲解方式能够让你真正理解模型是如何工作的，而不是仅仅记住几个公式。 我特别欣赏它在介绍一些基础任务（例如词性标注、命名实体识别）时，所采用的循序渐进的讲解方式。它会先从最简单的模型讲起，然后逐步引入更复杂的概率模型，直到最终发展出能够处理实际问题的算法。这种“由浅入深”的教学设计，让我在学习过程中不会感到 overwhelming，反而能逐步建立起对整个领域知识体系的认知。 总的来说，《统计自然语言处理基础》是一本非常适合那些想要打牢NLP基础，深入理解其背后原理的读者。它可能不像一些介绍最新AI模型的书籍那样“时髦”，但它所蕴含的知识深度和广度，足以让你在NLP领域走得更远、更稳健。

评分☆☆☆☆☆

最近读完《统计自然语言处理基础》，感觉像是给我的NLP知识体系打了一次坚实的“地基”。这本书最大的特点就是“返璞归真”，它没有追逐那些最新最炫的深度学习模型，而是扎扎实实地从统计学的角度出发，把NLP中的基本问题和经典方法讲透彻。 我特别喜欢书中对“概率”和“统计推断”在NLP中的作用的阐释。它并没有把这些概念当作是数学的附属品，而是将它们视为理解和解决NLP问题的核心工具。例如，在讲解词袋模型（Bag-of-Words）时，它不仅展示了如何用词频来表示文本，还深入探讨了如何利用概率模型来衡量文本相似度，以及如何在这些基础上进行文本分类。 这本书在讲解算法时，逻辑清晰，步骤分明。即使是像隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF）这样听起来有些“老旧”的模型，书中也用非常系统的方式进行了介绍，包括它们的概率图模型表示、前向算法、后向算法、维特比算法等等。读完这部分，我感觉自己对序列建模有了非常清晰的认识，也理解了为什么这些模型在过去如此重要，以及它们是如何为后来的深度学习模型奠定基础的。 此外，书中还花了相当大的篇幅讲解了各种“平滑技术”在语言模型中的应用，并且从统计学的角度解释了为什么需要平滑，以及不同平滑方法的优劣。这部分内容对于理解语言模型在面对未见过词语时的鲁棒性至关重要，也是我之前接触过的很多“应用型”的书籍所忽略的。 这本书的阅读体验更像是在进行一次严谨的学术探索，而不是轻松的知识获取。但正是这种严谨，让我对NLP的理解更加深刻，也更加有信心去探索更复杂的模型和技术。如果你想真正地“理解”NLP，而不是仅仅“会用”，那么这本书绝对值得你细细品读。

评分☆☆☆☆☆

捧读《统计自然语言处理基础》这本书，我最大的感受就是它的“厚重感”和“体系性”。它不像许多当下流行的AI书籍那样，一上来就抛出Transformer或者GPT，而是从最基础的统计学概念和模型出发，一步一步构建起对自然语言处理的理解。 书中对文本数据预处理、特征提取等前期工作的阐述，虽然看似基础，但其背后蕴含的统计学原理讲解得非常到位。例如，在介绍TF-IDF算法时，它不仅仅是给出公式，更重要的是解释了其统计学意义：如何通过词频和逆文档频率来衡量一个词语在一个文档中的重要性，以及这种衡量方式背后的概率假设。 我特别喜欢书中对“贝叶斯分类器”的详细讲解。它并没有仅仅停留在“朴素贝叶斯”这个最简单的形式，而是从贝叶斯定理出发，逐步引出了如何利用先验概率和后验概率来解决文本分类问题，并且对比了不同假设下的分类器性能。这种层层递进的讲解方式，让我对贝叶斯方法在NLP中的应用有了更深的认识。 另外，书中对“聚类算法”的介绍也非常精彩。它不仅讲解了K-means等经典算法，还从统计学的角度分析了它们是如何基于数据的概率分布来划分簇的，并且探讨了在文本分析中应用聚类可能遇到的挑战。这种从原理到应用的讲解，让我能够更灵活地运用这些工具。 这本书的语言风格非常学术化，但同时又保持着很强的可读性。它更像是一次深入的学术对话，而不是简单的信息灌输。如果你想系统地建立起对NLP的科学认知，并且愿意投入时间和精力去理解其中的数学和统计原理，《统计自然语言处理基础》绝对是一本不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

老书 翻翻

评分☆☆☆☆☆

只能说大概翻了一遍，真心把好几本书的统计和信息技术综合了，不错的书

评分☆☆☆☆☆

只能说大概翻了一遍，真心把好几本书的统计和信息技术综合了，不错的书

评分☆☆☆☆☆

翻译太渣..以及..原来只学概率是不够的T_T

评分☆☆☆☆☆

其实我不懂统计学