Statistical approaches to processing natural language text have become dominant in recent years. This foundational text is the first comprehensive introduction to statistical natural language processing (NLP) to appear. The book contains all the theory and algorithms needed for building NLP tools. It provides broad but rigorous coverage of mathematical and linguistic foundations, as well as detailed discussion of statistical methods, allowing students and researchers to construct their own implementations. The book covers collocation finding, word sense disambiguation, probabilistic parsing, information retrieval, and other applications.
power law译成强法则,perplexity译成混乱度,碰到稍难一点的句子居然直接跳过不译,狂汗。 现在还没看多少,感觉原书内容还是不错的,叙述比较完备,就是英文写得稍微难了点,不是特别简单易懂的写法。
评分这本书不是很厚,也没有自然语言处理综论介绍的全面。但就想要学习SNLP的人来说相当不错。 同时书中除了自然语言处理中传统的如分词、标注等领域之外,在最后也涉及到了一些较为新型和更为交叉的领域。从SNLP这一领域做出了很好的诠释!
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power law译成强法则,perplexity译成混乱度,碰到稍难一点的句子居然直接跳过不译,狂汗。 现在还没看多少,感觉原书内容还是不错的,叙述比较完备,就是英文写得稍微难了点,不是特别简单易懂的写法。
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...
This book published 20 years ago, but the content still new to me. Statistical NLP is the most interdisciplinary in my view, it involves Linguistics, Computer Science, Statistics, Information Theory, even Philosophy and Neurosciences if you want to know more about NLP
评分entropy
评分算读过吧-__-
评分作为NLP领域最主要的理论入门书,这本书深入浅出地展示了很多经典的模型算法,虽然现在看有点偏老了,也没有涉及最近很火的deep learning,但是作为入门绝对是足够的。
评分CS600.465
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