具体描述
内容简介
本书全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
本书可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。
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目录
第1章 绪论
1.1 基本概念
1.1.1 语言学与语音学
1.1.2 自然语言处理
1.1.3 关于“理解”的标准
1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
1.2.1 自然语言处理研究的内容
1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次
1.2.3 自然语言处理面临的困难
1.3 自然语言处理的基本方法及其发展
1.3.1 自然语言处理的基本方法
1.3.2 自然语言处理的发展
1.4 自然语言处理的研究现状
第2章 预备知识
2.1 概率论基本概念
2.1.1 概率
2.1.2 最大似然估计
2.1.3 条件概率
2.1.4 贝叶斯法则
2.1.5 随机变量
2.1.6 二项式分布
2.1.7 联合概率分布和条件概率分布
2.1.8 贝叶斯决策理论
2.1.9 期望和方差
2.2 信息论基本概念
2.2.1 熵
2.2.2 联合熵和条件熵192.2.3 互信息
2.2.4 相对熵
2.2.5 交叉熵
2.2.6 困惑度
2.2.7 噪声信道模型
2.3 支持向量机
2.3.1 线性分类
2.3.2 线性不可分
2.3.3 构造核函数
第3章 形式语言与自动机
第4章 语料库与词汇知识库
第5章 语言模型
第6章 隐马尔可夫模型
第7章 汉语自动分词与词性标注
第8章 句法分析
第9章 语义消歧
第10章 统计机器翻译
第11章 语音翻译
第12章 文本分类
第13章 信息检索与问答系统
第14章 自动文摘与信息抽取
第15章 口语信息处理与人机对话系统
附录 项目作业
名词术语索引
参考文献
作者简介
宗成庆，中国科学院自动化所研究员、博士生导师。1998年3月毕业于中国科学院计算技术研究所，获博士学位。1998年5月至2000年4月在中国科学院自动化研究所从事博士后研究，博士后出站以后留在自动化所工作至今。2006年至2013年担任模式识别国家重点实验室副主任。曾于1999年和2001年两次在日本国际电气通信基础技术研究所（ATR）做客座研究员。2004年10月至2005年2月在法国格勒诺布尔（Grenoble）信息与应用数学研究院（IMAG）做短期高访。
主要从事自然语言处理、机器翻译和文本分类等相关技术的研究和教学工作，作为项目负责人主持国家自然科学基金项目、国家“863”项目、国家支撑计划项目和中国科学院国际合作项目等10余项，发表论文100余篇，其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等权威国际期刊和顶级学术会议上发表论文40余篇，出版专著和译著各一部，获国家发明专利十余项。指导开发的多语言机器翻译系统已经在多个国家特定领域获得实际应用，并多次在国际评测中取得优异成绩。
目前任国际计算语言学委员会（International Committee on Computational Linguistics， ICCL）委员、国际计算语言学学会（ACL）汉语特别兴趣组（SIGHAN）候任主席（Chair-Elec），中国中文信息学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国计算机学会中文信息技术专委会副主任，曾于2008年至2012年期间担任亚洲自然语言处理联合会（AFNLP）执行理事。目前还担任国际学术期刊ACM TALIP副主编、IJCPOL副主编、IEEEIntelligent systems编委、Machine Translation编委、JCST编委和《自动化学报》副主编等多种学术职务，曾多次在ACL、COLING和EMNLP等顶级学术会议上担任重要职务。2008年获中国科学院集中教学突出贡献奖，2010年获中国科学院“朱李月华优秀教师”奖。享受政府特殊津贴。
目录信息
读后感
工作关系买了这本书，以一个完全陌生者的角度进入这个领域。这个角度是许多应用领域读者的角度，不懂形式语言，不懂理论计算机的表述。但这些读者能够了解，啊，还有这么些内容！ 我的评论是这么一个角度的人的评论 这是作者给中科院研究生的教材所整理，但总的来说是一个比...
评分工作关系买了这本书，以一个完全陌生者的角度进入这个领域。这个角度是许多应用领域读者的角度，不懂形式语言，不懂理论计算机的表述。但这些读者能够了解，啊，还有这么些内容！ 我的评论是这么一个角度的人的评论 这是作者给中科院研究生的教材所整理，但总的来说是一个比...
评分广泛---包括了几乎所有的基础在自然语言处理的内容 简单---不是一本翻译，作者将自己的理解融入到了自然语言 严谨---很少看见一本中国人写的书有这么严谨，看看参考文献就知道了
评分广泛---包括了几乎所有的基础在自然语言处理的内容 简单---不是一本翻译，作者将自己的理解融入到了自然语言 严谨---很少看见一本中国人写的书有这么严谨，看看参考文献就知道了
评分自然语言处理的书籍比较少，这本其实对于有背景的人还算可以，没有任何基础的不建议看，不够深入浅出，建议看《自然语言处理综论》作者: Daniel Jurafsky / James H. Martin 译者: 冯志伟 / 孙乐
用户评价
这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，它简洁却不失内涵，深邃的蓝色背景仿佛蕴含着语言的无穷奥秘，而中央那若隐若现的文字则暗示了隐藏在数据之下的逻辑结构。当我翻开第一页，一股严谨而清晰的学术气息扑面而来。我迫不及待地想要探索书中所描绘的语言世界，尤其是那些我一直感到好奇的，例如，为什么计算机能够理解人类的语言？其中的核心原理是什么？是否有什么神奇的算法能够将晦涩的文本转化为可以被程序处理的有序信息？我一直对自然语言的处理技术在智能助手、搜索引擎以及机器翻译等领域的广泛应用感到惊叹，而这本书似乎正是解开这些奇迹幕后神秘面纱的金钥匙。我希望能够借此机会，系统地梳理我对自然语言处理的理解，从基础的词法分析到更高级的语义理解，一步步构建起完整的知识体系。我期待在书中找到解答那些关于语言复杂性、歧义性以及多模态信息融合等挑战的深刻见解，并且渴望学习到如何运用统计学的方法来量化和分析这些语言现象。这本书无疑是我在探索人工智能和语言学交叉领域道路上的一位重要的向导，我已准备好沉浸其中，体验一场智识上的盛宴。
评分这本书所涉及的领域，对我来说既熟悉又充满探索的未知。我曾经在一些科普文章中接触过自然语言处理的概念，但总感觉隔靴搔痒，缺乏系统的认知。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，为我构建一个扎实的基础。我尤其关注的是，如何将抽象的语言信息转化为可以被计算机理解和处理的数学模型。这其中一定涉及大量的概率论、统计学以及线性代数等知识。我希望书中能够以清晰易懂的方式，介绍这些必要的数学工具，并展示它们是如何应用于自然语言处理的。例如，我对词向量模型，也就是如何将词语映射到高维向量空间，以便捕捉词语之间的语义关系，感到非常好奇。我希望书中能够详细解释这些模型的工作原理，以及它们在实际应用中的优势。另外，我也对模型评估和优化的相关内容感兴趣，因为任何一个技术，最终都需要经过严格的评估和不断的改进，才能真正发挥其价值。
评分作为一个长期关注科技发展，并对人工智能领域抱有浓厚兴趣的读者，我一直觉得自然语言处理是人工智能最令人着迷的分支之一。它不仅关乎技术，更关乎我们如何理解和模拟人类最核心的交流方式。我希望通过阅读这本书，能够更深入地理解，究竟是什么样的统计模型和机器学习技术，使得机器能够“听懂”我们说的话，“读懂”我们写的字。我尤其好奇的是，在海量文本数据中，如何提取出有用的信息，并用这些信息来构建能够进行推理和决策的模型。例如，我常常思考，在信息爆炸的时代，如何有效地筛选出我真正需要的内容？机器是否能够通过学习我的阅读习惯和偏好，为我推荐更精准的文章或信息？这本书，我希望能够提供给我这样的答案，并且让我能够掌握一些基础的分析方法，甚至能够尝试着去构建一些简单的自然语言处理应用。我期待它能够带我进入一个全新的视角，让我不再仅仅是技术的接受者，而是能够理解其背后原理，甚至能够参与到这个令人兴奋的领域的研究和创新中来。
评分我一直认为，语言是连接人与人、人与知识的重要桥梁，而能够让机器理解和处理语言，无疑是人工智能发展中最具颠覆性的技术之一。我希望这本书能够带领我深入了解，究竟是如何通过统计学的方法，来揭示语言背后的规律。我对于模型的设计和训练过程尤为感兴趣，比如，如何从海量的语料库中提取出有用的特征，又如何通过机器学习算法来训练出能够完成特定任务的模型。我期待书中能够提供一些具体的案例分析，让我能够看到理论是如何转化为实践的。例如，关于文本分类，也就是将文本自动划分到不同的类别，我希望能够理解其中的关键技术和方法。此外，我对于语言模型的评估指标和优化策略也很有兴趣，因为这直接关系到模型的性能和准确性。我希望这本书能够帮助我建立起一套科学的评估和改进模型的方法论，从而更好地进行自然语言处理相关的研究和实践。
评分我对这本书的期待，更多地源于我对语言本质的好奇心。语言，作为人类智慧的结晶，其复杂性和多变性总是让我着迷。我希望这本书能够帮助我理解，究竟是什么样的数学原理和统计规律，隐藏在这些看似随意却又充满逻辑的文字背后。例如，我常常思考，为什么有时候我们说一句话，对方就能准确理解，而有时候，即使是同一个意思，表达方式稍有不同，就会产生歧义？这本书是否会深入探讨语言的歧义性问题，并且提供一些统计学上的方法来解决这些挑战？我对于文本的情感分析，也就是判断一段文字是积极、消极还是中性，一直非常感兴趣，因为这在社交媒体分析、用户评论反馈等领域有着巨大的应用价值。我希望这本书能够提供关于情感分析的理论基础和实现方法，让我能够更好地理解和应用这项技术。此外，我对文本的生成，即机器如何“写”出有逻辑、有条理的文章，也充满了好奇。我期待这本书能够揭示其中的奥秘，让我对语言的生成过程有一个更清晰的认识。
评分癸巳春季课程
评分机器翻译的比重过高了。
评分癸巳春季课程
评分入门书
评分深入浅出，还可以复习旧知识，不错
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