具体描述
本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是，本书是迄今为止第一本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。
作者简介
郑捷：网站的负责人，研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率为85%~95%）的统一架构的NLP认知系统，已经出版专著《机器学习算法原理与编程实践》，希望能与在NLP这方面有兴趣的读者一起学习交流。
目录信息
1.1 历史回顾 2
1.1.1 从科幻到现实 2
1.1.2 早期的探索 3
1.1.3 规则派还是统计派 3
1.1.4 从机器学习到认知计算 5
1.2 现代自然语言系统简介 6
1.2.1 NLP流程与开源框架 6
1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9
1.2.3 Stanford NLP团队及其演示环境 11
1.2.4 NLTK开发环境 13
1.3 整合中文分词模块 16
1.3.1 安装Ltp Python组件 17
1.3.2 使用Ltp 3.3进行中文分词 18
1.3.3 使用结巴分词模块 20
1.4 整合词性标注模块 22
1.4.1 Ltp 3.3词性标注 23
1.4.2 安装StanfordNLP并编写Python接口类 24
1.4.3 执行Stanford词性标注 28
1.5 整合命名实体识别模块 29
1.5.1 Ltp 3.3命名实体识别 29
1.5.2 Stanford命名实体识别 30
1.6 整合句法解析模块 32
1.6.1 Ltp 3.3句法依存树 33
1.6.2 Stanford Parser类 35
1.6.3 Stanford短语结构树 36
1.6.4 Stanford依存句法树 37
1.7 整合语义角色标注模块 38
1.8 结语 40
第2章 汉语语言学研究回顾 42
2.1 文字符号的起源 42
2.1.1 从记事谈起 43
2.1.2 古文字的形成 47
2.2 六书及其他 48
2.2.1 象形 48
2.2.2 指事 50
2.2.3 会意 51
2.2.4 形声 53
2.2.5 转注 54
2.2.6 假借 55
2.3 字形的流变 56
2.3.1 笔与墨的形成与变革 56
2.3.2 隶变的方式 58
2.3.3 汉字的符号化与结构 61
2.4 汉语的发展 67
2.4.1 完整语义的基本形式――句子 68
2.4.2 语言的初始形态与文言文 71
2.4.3 白话文与复音词 73
2.4.4 白话文与句法研究 78
2.5 三个平面中的语义研究 80
2.5.1 词汇与本体论 81
2.5.2 格语法及其框架 84
2.6 结语 86
第3章 词汇与分词技术 88
3.1 中文分词 89
3.1.1 什么是词与分词规范 90
3.1.2 两种分词标准 93
3.1.3 歧义、机械分词、语言模型 94
3.1.4 词汇的构成与未登录词 97
3.2 系统总体流程与词典结构 98
3.2.1 概述 98
3.2.2 中文分词流程 99
3.2.3 分词词典结构 103
3.2.4 命名实体的词典结构 105
3.2.5 词典的存储结构 108
3.3 算法部分源码解析 111
3.3.1 系统配置 112
3.3.2 Main方法与例句 113
3.3.3 句子切分 113
3.3.4 分词流程 117
3.3.5 一元词网 118
3.3.6 二元词图 125
3.3.7 NShort算法原理 130
3.3.8 后处理规则集 136
3.3.9 命名实体识别 137
3.3.10 细分阶段与最短路径 140
3.4 结语 142
第4章 NLP中的概率图模型 143
4.1 概率论回顾 143
4.1.1 多元概率论的几个基本概念 144
4.1.2 贝叶斯与朴素贝叶斯算法 146
4.1.3 文本分类 148
4.1.4 文本分类的实现 151
4.2 信息熵 154
4.2.1 信息量与信息熵 154
4.2.2 互信息、联合熵、条件熵 156
4.2.3 交叉熵和KL散度 158
4.2.4 信息熵的NLP的意义 159
4.3 NLP与概率图模型 160
4.3.1 概率图模型的几个基本问题 161
4.3.2 产生式模型和判别式模型 162
4.3.3 统计语言模型与NLP算法设计 164
4.3.4 极大似然估计 167
4.4 隐马尔科夫模型简介 169
4.4.1 马尔科夫链 169
4.4.2 隐马尔科夫模型 170
4.4.3 HMMs的一个实例 171
4.4.4 Viterbi算法的实现 176
4.5 最大熵模型 179
4.5.1 从词性标注谈起 179
4.5.2 特征和约束 181
4.5.3 最大熵原理 183
4.5.4 公式推导 185
4.5.5 对偶问题的极大似然估计 186
4.5.6 GIS实现 188
4.6 条件随机场模型 193
4.6.1 随机场 193
4.6.2 无向图的团（Clique）与因子分解 194
4.6.3 线性链条件随机场 195
4.6.4 CRF的概率计算 198
4.6.5 CRF的参数学习 199
4.6.6 CRF预测标签 200
4.7 结语 201
第5章 词性、语块与命名实体识别 202
5.1 汉语词性标注 203
5.1.1 汉语的词性 203
5.1.2 宾州树库的词性标注规范 205
5.1.3 stanfordNLP标注词性 210
5.1.4 训练模型文件 213
5.2 语义组块标注 219
5.2.1 语义组块的种类 220
5.2.2 细说NP 221
5.2.3 细说VP 223
5.2.4 其他语义块 227
5.2.5 语义块的抽取 229
5.2.6 CRF的使用 232
5.3 命名实体识别 240
5.3.1 命名实体 241
5.3.2 分词架构与专名词典 243
5.3.3 算法的策略――词典与统计相结合 245
5.3.4 算法的策略――层叠式架构 252
5.4 结语 259
第6章 句法理论与自动分析 260
6.1 转换生成语法 261
6.1.1 乔姆斯基的语言观 261
6.1.2 短语结构文法 263
6.1.3 汉语句类 269
6.1.4 谓词论元与空范畴 274
6.1.5 轻动词分析理论 279
6.1.6 NLTK操作句法树 280
6.2 依存句法理论 283
6.2.1 配价理论 283
6.2.2 配价词典 285
6.2.3 依存理论概述 287
6.2.4 Ltp依存分析介绍 290
6.2.5 Stanford依存转换、解析 293
6.3 PCFG短语结构句法分析 298
6.3.1 PCFG短语结构 298
6.3.2 内向算法和外向算法 301
6.3.3 Viterbi算法 303
6.3.4 参数估计 304
6.3.5 Stanford 的PCFG算法训练 305
6.4 结语 310
第7章 建设语言资源库 311
7.1 语料库概述 311
7.1.1 语料库的简史 312
7.1.2 语言资源库的分类 314
7.1.3 语料库的设计实例：国家语委语料库 315
7.1.4 语料库的层次加工 321
7.2 语法语料库 323
7.2.1 中文分词语料库 323
7.2.2 中文分词的测评 326
7.2.3 宾州大学CTB简介 327
7.3 语义知识库 333
7.3.1 知识库与HowNet简介 333
7.3.2 发掘义原 334
7.3.3 语义角色 336
7.3.4 分类原则与事件分类 344
7.3.5 实体分类 347
7.3.6 属性与分类 352
7.3.7 相似度计算与实例 353
7.4 语义网与百科知识库 360
7.4.1 语义网理论介绍 360
7.4.2 维基百科知识库 364
7.4.3 DBpedia抽取原理 365
7.5 结语 368
第8章 语义与认知 370
8.1 回顾现代语义学 371
8.1.1 语义三角论 371
8.1.2 语义场论 373
8.1.3 基于逻辑的语义学 376
8.2 认知语言学概述 377
8.2.1 象似性原理 379
8.2.2 顺序象似性 380
8.2.3 距离象似性 380
8.2.4 重叠象似性 381
8.3 意象图式的构成 383
8.3.1 主观性与焦点 383
8.3.2 范畴化：概念的认知 385
8.3.3 主体与背景 390
8.3.4 意象图式 392
8.3.5 社交中的图式 396
8.3.6 完形：压缩与省略 398
8.4 隐喻与转喻 401
8.4.1 隐喻的结构 402
8.4.2 隐喻的认知本质 403
8.4.3 隐喻计算的系统架构 405
8.4.4 隐喻计算的实现 408
8.5 构式语法 412
8.5.1 构式的概念 413
8.5.2 句法与构式 415
8.5.3 构式知识库 417
8.6 结语 420
第9章 NLP中的深度学习 422
9.1 神经网络回顾 422
9.1.1 神经网络框架 423
9.1.2 梯度下降法推导 425
9.1.3 梯度下降法的实现 427
9.1.4 BP神经网络介绍和推导 430
9.2 Word2Vec简介 433
9.2.1 词向量及其表达 434
9.2.2 Word2Vec的算法原理 436
9.2.3 训练词向量 439
9.2.4 大规模上下位关系的自动识别 443
9.3 NLP与RNN 448
9.3.1 Simple-RNN 449
9.3.2 LSTM原理 454
9.3.3 LSTM的Python实现 460
9.4 深度学习框架与应用 467
9.4.1 Keras框架介绍 467
9.4.2 Keras序列标注 471
9.4.3 依存句法的算法原理 478
9.4.4 Stanford依存解析的训练过程 483
9.5 结语 488
第10章 语义计算的架构 490
10.1 句子的语义和语法预处理 490
10.1.1 长句切分和融合 491
10.1.2 共指消解 496
10.2 语义角色 502
10.2.1 谓词论元与语义角色 502
10.2.2 PropBank简介 505
10.2.3 CPB中的特殊句式 506
10.2.4 名词性谓词的语义角色 509
10.2.5 PropBank展开 512
10.3 句子的语义解析 517
10.3.1 语义依存 517
10.3.2 完整架构 524
10.3.3 实体关系抽取 527
10.4 结语 531
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
我是一名活跃于技术社区的开发者，经常参与一些开源项目和技术沙龙。我发现，随着人工智能的飞速发展，自然语言处理已经成为越来越多应用场景的核心竞争力，无论是智能推荐、内容创作，还是人机交互，都离不开对自然语言的深度理解。然而，在实际的项目开发中，我常常会遇到一些棘手的问题，比如中文文本的噪音去除、同义词的处理、多义词的消歧等等，这些都需要扎实的NLP技术作为支撑。虽然我熟悉很多通用的编程语言和开发框架，但对于NLP领域的专业知识，我还有很多需要学习的地方。这本书的标题——“NLP汉语自然语言处理原理与实践”——非常符合我的学习目标。我希望这本书能够为我提供一套系统性的学习路线，从NLP的基本概念、核心技术，到前沿的模型和应用，都能有详尽的介绍。特别是“实践”二字，让我看到了它能够帮助我解决实际开发中遇到的难题。我期待书中能够提供一些实用的代码示例，让我能够快速地将学到的知识应用到我的项目中，比如如何使用Python结合某个NLP库来高效地处理中文文本数据，或者如何构建一个简单的问答系统。我希望这本书能够成为我提升NLP技能的得力助手，让我能够更好地应对未来工作中遇到的各种挑战。
评分作为一名已经工作多年的资深程序员，我曾参与过多个涉及到文本数据处理的项目，包括但不限于搜索引擎优化、内容推荐系统以及智能客服的底层逻辑构建。尽管我在软件开发领域积累了丰富的经验，但对于自然语言处理这一细分领域，我的认知仍然停留在比较表层的应用层面。我了解市面上有很多现成的NLP服务和API，但总感觉依赖这些外部服务，自己就丧失了对核心技术的掌握和对底层逻辑的理解。特别是当项目需求越来越复杂，或者需要进行更深度的定制化开发时，仅仅调用API就显得力不从心了。我一直在寻找一本能够系统性地讲解NLP技术，并且能够深入到底层原理的书籍，希望能借此机会，提升自己在NLP领域的技术深度。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”恰好戳中了我的痛点，它不仅包含了NLP的核心概念，还特别强调了“汉语”和“实践”，这表明它可能不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供可落地、可操作的知识。我非常期待书中能够讲解一些关于中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等核心任务的经典算法和最新进展，并且能够提供详细的算法实现思路或者伪代码，甚至直接的代码示例，让我能够快速地将学到的知识应用到我的实际工作中，优化现有的系统，或者开发出更具创新性的产品。
评分我是一名对语言学充满好奇的读者，我一直着迷于人类语言的复杂性和精妙之处，以及它如何能够承载如此丰富的信息和情感。自然语言处理，在我看来，就是用科学和技术的语言去尝试理解和模拟人类这种神奇的能力。我尤其对汉语这种独特的语言体系感到兴趣，它没有字母，全靠字形和组合来表达意义，这使得汉语的NLP处理充满了挑战，但也因此更具研究价值。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”正是我一直在寻找的。我希望这本书能够深入浅出地讲解汉语NLP的基础原理，包括汉字编码、分词、词性标注、句法分析等，以及这些原理是如何被转化为可计算的模型和算法的。更重要的是，我期待书中能够提供丰富的实践指导，让我能够亲手去体验和构建一些NLP模型，去感受数据如何被处理，模型如何被训练，以及最终如何生成有意义的输出。例如，书中是否会讲解如何从零开始构建一个简单的中文文本分类器，或者如何利用现有的工具来完成一段文本的机器翻译？我渴望通过这本书，能够建立起对汉语NLP一个扎实而全面的认识，并且能够掌握一些基本的实践技能，从而更好地探索语言与技术之间的奥秘。
评分我是一名在校的学生，专业方向并不是纯粹的计算机科学，而是偏向于语言学和信息科学的交叉领域。在学习过程中，我时常会遇到需要处理大量文本数据的情况，比如语料库的分析、文本的情感倾向判断、甚至是构建一个简单的语言模型。在这个过程中，我深切地体会到了自然语言处理技术的重要性。我尝试过阅读一些网络上的技术博客和论文，但往往因为其专业性太强，或者内容碎片化，很难形成一个系统的学习路径。偶然间看到了这本书的介绍，它的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”立刻吸引了我，特别是“汉语”这个关键词，因为我的研究和工作都主要围绕汉语展开，能够找到一本专门针对汉语NLP的书籍，让我感到非常惊喜。我希望这本书能够详细讲解汉语在NLP处理中特有的挑战和解决方法，例如汉字的切分、词性标注、句法分析等等，这些都是在处理英文NLP时可能不太会遇到的问题。同时，“原理与实践”的定位也让我看到了希望，我渴望能够理解背后复杂的算法原理，但更重要的是，我希望能通过书中的指导，能够将这些原理应用到实际的项目中，去解决我学习和研究中遇到的实际问题。如果书中能够提供一些关于如何搭建NLP实验环境、如何使用常见的NLP工具库（比如NLTK、spaCy，或者更适合汉语的HanLP等）进行实际操作的指导，那对我来说将是巨大的帮助。
评分我是一名对语言的本质充满好奇的读者，我总是着迷于人类语言的创造力和灵活性，以及它如何承载信息、表达情感。自然语言处理，在我看来，就是试图用科学和技术的方式去模拟和理解人类这种神奇的能力。我一直觉得，中文作为一种表意文字，其处理方式与印欧语系有着显著的不同，这使得汉语NLP的研究既有挑战性，也充满了独特的魅力。我曾尝试过阅读一些关于语言学和计算语言学的书籍，但往往内容过于理论化，或者缺乏与现代计算技术的结合。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”正是我一直在寻找的。我非常期待它能够深入浅出地讲解汉语NLP的基础理论，比如词汇、语法、语义等，以及这些理论是如何被转化为可计算的模型和算法的。更重要的是，我希望这本书能够提供丰富的实践指导，让我能够亲手去构建和测试一些NLP模型，去感受数据如何被处理，模型如何被训练，以及最终如何生成有意义的输出。例如，书中是否会讲解如何从零开始构建一个简单的中文文本分类器，或者如何利用现有的工具来完成一段文本的机器翻译？我渴望通过这本书，能够建立起对汉语NLP一个扎实而全面的认识，并且能够掌握一些基本的实践技能，从而更好地探索语言与技术之间的奥秘。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引人的，柔和的蓝色背景，搭配着银色的书名，给人一种专业又不失亲和的感觉。拿在手里，纸张的质感也相当不错，不是那种廉价的薄纸，翻阅起来不容易损坏，而且油墨的印刷也很清晰，看起来很舒服。我一直对NLP（自然语言处理）这个领域充满好奇，总觉得它藏着解开人类语言奥秘的钥匙，也看到了它在人工智能时代巨大的应用前景，比如智能客服、机器翻译、文本分析等等，这些都深深地吸引着我。虽然我并非科班出身，也没有深厚的计算机科学背景，但这本书的标题——“原理与实践”——让我觉得它可能是一本能够兼顾理论深度和实际操作的优秀入门读物。我期望这本书能够从最基础的概念讲起，逐步深入到各种关键技术和算法，同时又能提供丰富的实践案例和代码示例，让我能够亲手去体验NLP的魅力，而不是仅仅停留在理论层面。毕竟，学习技术，动手实践才是王道。我希望这本书能够帮助我建立起对NLP一个系统、完整的认知框架，让我能够理解那些复杂的模型是如何工作的，以及它们是如何被应用到实际场景中的。我对这本书的期待很高，希望能它能成为我探索NLP世界的良好开端。
评分我一直对人工智能在社会治理和公共服务领域的应用抱有极大的热情。我认为，自然语言处理技术在提升政府服务效率、优化信息公开、甚至是促进社会沟通方面，都拥有巨大的潜力。例如，如何利用NLP技术来自动分析公众的意见反馈，如何构建一个能够解答市民常见问题的智能政务助手，或者如何利用AI来辅助法律文书的撰写和审查，这些都是非常有意义的课题。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”让我看到了将技术应用于这些实际场景的可能性。我希望这本书能够不仅讲解NLP的原理，更重要的是，它能够提供一些关于如何将这些技术应用于公共服务领域的案例研究和实践指南。例如，书中是否会探讨如何利用NLP技术来分析政策文本，找出其中的关键信息和潜在影响？或者是否会介绍如何构建一个能够理解并回复市民咨询的智能聊天机器人？我对书中能够提供一些关于数据预处理、模型选择、以及评估指标方面的具体指导感到非常期待，希望能借此机会，为推动智慧城市建设贡献自己的一份力量。
评分我是一名对中国传统文化有着深厚感情的读者，同时也是一名科技爱好者。我一直认为，语言是文化的载体，而自然语言处理技术，正是连接古老语言智慧与现代科技的重要桥梁。我深信，随着NLP技术的不断发展，我们能够更好地挖掘和传承那些珍贵的历史文献、诗词歌赋以及民间传说。这本书的标题——“NLP汉语自然语言处理原理与实践”——引起了我极大的兴趣。我希望这本书不仅仅是一本纯粹的技术书籍，而是能够从更广阔的视角来审视汉语NLP的价值。例如，它是否会涉及到如何利用NLP技术来分析古代文献的语言风格，或者如何构建一个能够理解古汉语的智能助手？我更期待的是，书中能够通过实际的案例，展示NLP技术如何在文学分析、历史研究、甚至是文化创意产业中发挥作用。比如，能否利用NLP技术来自动生成仿古诗词，或者分析不同时代文人的写作特点？虽然我可能不会深入到算法的每一个细节，但我非常希望能理解NLP技术是如何帮助我们更好地理解和传承中华文化的。如果书中能够提供一些关于如何利用NLP技术进行文本情感分析、主题挖掘、甚至是非物质文化遗产保护方面的实践案例，那将是对我而言最有意义的部分。
评分我是一名人工智能领域的爱好者，对机器学习和深度学习有着浓厚的兴趣。我一直认为，自然语言处理是人工智能中最具挑战性也最有潜力的领域之一。人类的语言是如此复杂、微妙且充满歧义，能够让机器理解并运用语言，无疑是人工智能发展的一个重要里程碑。我读过一些关于机器学习和深度学习的经典教材，也了解了一些基础的算法，比如支持向量机、神经网络等。但是，如何将这些通用技术应用到自然语言处理上，以及NLP领域有哪些特有的模型和技术，比如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，我还需要更深入的学习和理解。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”正好契合了我学习的需要。我希望能通过这本书，不仅能够掌握NLP的核心原理，理解各种模型的数学基础和工作机制，更重要的是，我希望它能提供关于如何针对汉语进行NLP实践的指导。我非常好奇书中会如何讲解如何利用深度学习模型来解决汉语的各项NLP任务，比如机器翻译、文本生成、问答系统等。如果书中能够提供相关的模型架构、训练方法、以及评估指标的详细介绍，并且附带实际的代码实现，那将是一笔宝贵的财富，能够帮助我将理论知识转化为实际能力，真正进入NLP的开发领域。
评分我是一名产品经理，我一直致力于将先进的技术转化为用户能够直接体验到的产品和服务。在当下人工智能飞速发展的时代，自然语言处理已经成为打造智能产品、提升用户体验的关键技术之一。我曾参与过多个涉及到用户交互和内容处理的项目，但常常因为缺乏对NLP底层原理的深入理解，在产品设计和功能实现上遇到瓶颈。例如，如何设计一个能够真正理解用户意图的智能客服，如何构建一个能够精准推荐用户感兴趣内容的推荐引擎，或者如何开发一个能够生成高质量文本内容的AI助手，这些都需要对NLP有更深刻的认识。这本书的标题“NLP汉语自然语言处理原理与实践”正是为我这样的产品经理量身打造的。我希望这本书能够清晰地讲解NLP的核心技术和算法，并且能够提供大量实际的应用案例，让我能够从中学习如何将NLP技术有效地应用于产品设计和功能开发中。我尤其关注书中是否会涉及到如何进行用户需求分析，如何选择合适的NLP模型来解决特定的产品问题，以及如何评估NLP模型在产品中的表现。我希望通过这本书，能够更好地理解NLP技术的能力边界，并且能够将这些知识转化为具有竞争力的产品，为用户带来更智能、更便捷的体验。
评分这本是下错书的偶然收获，此NLP非彼NLP，对行业内或是浅白的科普，对行业外近乎天书，神经网络深度学习，两大阵营的造神运动似乎早已拉开了序幕，有生之年或许我们还会看到把AI当做信仰的宗教，规则还是统计？这是一个问题……
评分这应该是一篇论文或文章吧，本来是英文的，翻译成了中文。原文是用英语写的，用英文来介绍中文，所以翻译成中文之后，有些地方读起来怪怪的。作为一篇导论，很多算法没有具体讲，要想弄懂还是要去看其他的书吧。
评分不错，可以入门简单了解
评分没屌用
评分中文NLP的教材看过不少，这一本 还凑合
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