Introduction to Chinese Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologi pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan & Claypool Publishers

作者:Kam-Fai Wong

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-11-03

价格:USD 40.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781598299328

丛书系列:

图书标签:

• NLP
• linguistics
• 中文自然语言处理
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中文自然语言处理导论 概述 中文自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机能够理解、解释、生成和操纵人类使用的中文。与世界上其他语言的NLP研究相比，中文NLP面临着其独特的挑战，主要源于汉字的独特性，例如缺乏空格分隔词语、丰富的同音异义现象、复杂的语序以及表意文字的固有特点。尽管如此，随着计算能力的飞跃和海量数据的可用性，中文NLP在近几十年来取得了巨大的进步，并在诸如机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、信息检索和语音识别等众多应用领域展现出强大的生命力。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的中文自然语言处理的入门指南。我们不仅会涵盖NLP的基础理论和核心技术，还会着重探讨这些技术在中文语境下的具体实现方式、面临的挑战以及相应的解决方案。本书适合对计算机科学、语言学、人工智能感兴趣，希望了解中文NLP原理和应用的本科生、研究生以及从业人员。 内容梗概 本书结构清晰，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级主题。 第一部分：中文自然语言处理基础 第一章：中文语言的特性与挑战 汉字的独特性: 介绍汉字的字形、字音、字义的复杂性，以及作为表意文字的特点。 分词的挑战: 深入分析中文句子缺乏空格导致的分词困难，如歧义性、组合性等。 词法分析: 探讨词性标注、词形还原等基本词法分析任务在中文中的特殊性。 句法分析: 解释中文句子的语序灵活性、省略现象以及歧义性句法结构等带来的挑战。 语义理解: 讨论中文中的同音异义、多义词、成语、典故、语用现象等对语义理解造成的障碍。 中文NLP的独特应用场景: 简要介绍中文NLP在不同领域的独特需求和应用，如文化传承、汉字识别等。 第二章：中文文本预处理 文本获取与清洗: 介绍如何从各种来源（网页、文档、社交媒体等）获取中文文本，以及去除噪声、HTML标签、特殊字符等预处理步骤。 中文分词: 基于词典的分词: 介绍基于最大匹配、最长匹配等词典方法的原理与局限性。 基于统计的分词: 讲解隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等在中文分词中的应用。 基于深度学习的分词: 阐述循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等模型在分词任务上的优势。 常用分词工具介绍: 简要介绍jieba、pkuseg、HanLP等主流中文分词工具的使用和特点。 词性标注: 讲解如何为中文词语标注词性，以及常用算法和模型。 去除停用词: 介绍停用词的概念以及在中文NLP中的处理方法。 词形还原与词干提取: 讨论中文中词形变化不大的特点，以及是否需要以及如何进行词形还原。 第三章：中文词汇表示 独热编码（One-hot Encoding）: 介绍其基本原理、优缺点以及在中文词汇表示中的局限性。 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）: 讲解如何将文本表示为词语频率的向量，以及其在中文文本表示中的应用。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）: 深入解释TF-IDF的计算方法，以及其在信息检索和文本分类中的作用。 词向量（Word Embeddings）: 静态词向量: 详细介绍Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等经典模型的原理、训练方法以及在中文语境下的表现。 动态词向量: 探讨ELMo、GPT、BERT等预训练语言模型如何捕捉词语在不同上下文中的语义差异，以及其在中文NLP任务中的强大能力。 中文特定词向量: 介绍一些针对中文特点设计的词向量模型或预训练语料。 第二部分：中文自然语言理解 第四章：中文句法分析 依存句法分析: 介绍依存关系、依存弧等概念，讲解基于规则、基于统计（如最大熵、条件随机场）、基于深度学习（如图神经网络）的依存句法分析方法。 成分句法分析: 介绍短语结构树、非终结符、终结符等概念，讲解基于上下文无关文法（CFG）、概率上下文无关文法（PCFG）以及深度学习方法的成分句法分析。 中文句法分析的挑战与对策: 讨论中文语序不敏感、省略、指代不明等对句法分析带来的挑战，以及如何利用上下文信息、句法约束等进行改进。 第五章：中文语义分析 词义消歧: 讲解如何根据上下文确定词语的具体含义，介绍基于统计、基于知识图谱、基于深度学习的方法。 语义角色标注: 介绍语义角色、谓词-论元结构等概念，以及如何识别句子中动词及其相关语义角色。 指代消解: 讨论中文中的代词、名词短语等指代现象，介绍常用的指代消解算法。 事件抽取: 讲解如何从文本中识别和抽取事件及其相关的论元信息。 关系抽取: 介绍如何识别文本中实体之间的语义关系。 第六章：中文情感分析与观点挖掘 情感分析基础: 介绍情感分类（正面/负面/中性）、情感强度、情感倾向等概念。 基于词典的情感分析: 讲解如何利用情感词典进行情感分析。 基于机器学习的情感分析: 介绍朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等传统机器学习模型在情感分析中的应用。 基于深度学习的情感分析: 阐述CNN、RNN、LSTM、BERT等模型在情感分析任务上的优势，以及如何处理中文特有的情感表达方式（如反语、隐晦表达）。 观点挖掘: 介绍如何识别文本中的观点对象、观点持有者以及观点极性。 中文社交媒体情感分析: 探讨中文社交媒体文本的特点，如表情符号、网络用语、缩写等，以及情感分析在其中的应用。 第三部分：中文自然语言生成与应用 第七章：中文文本生成 文本生成的基本原理: 介绍自然语言生成（NLG）的流程，包括内容规划、句子规划、表面实现。 基于模板的文本生成: 介绍如何利用预设模板生成文本。 基于统计的文本生成: 讲解N-gram模型、隐马尔可夫模型等在文本生成中的应用。 基于深度学习的文本生成: 详细介绍RNN、LSTM、Transformer等模型在文本生成任务上的原理，以及如何生成连贯、流畅、有逻辑的中文文本。 特定领域的文本生成: 讨论新闻报道生成、诗歌创作、对话生成等应用。 第八章：机器翻译 机器翻译的挑战: 探讨语言结构差异、词汇选择、文化背景等因素对机器翻译的影响。 基于规则的机器翻译: 介绍其原理和局限性。 基于统计的机器翻译（SMT）: 讲解词对齐、短语抽取、语言模型等核心概念。 基于神经网络的机器翻译（NMT）: 详细介绍Encoder-Decoder架构、Attention机制、Transformer模型等在机器翻译中的应用，重点关注其在处理中文与目标语言之间的复杂映射关系上的能力。 中文机器翻译的评估: 介绍BLEU、ROUGE等评价指标。 第九章：问答系统与信息检索 问答系统: 基于知识图谱的问答: 介绍如何构建和利用知识图谱回答问题。 基于文本的问答: 讲解如何从海量文本中抽取答案，包括信息抽取、阅读理解等技术。 对话式问答: 探讨如何在多轮对话中理解用户意图并提供答案。 中文问答系统的挑战: 讨论中文指代、省略、语用理解等对问答系统的影响。 信息检索: 文本表示与索引: 讲解如何将中文文档转化为计算机可处理的格式，以及构建高效的索引。 检索模型: 介绍布尔模型、向量空间模型、概率模型等。 中文信息检索的优化: 讨论分词、同义词、近义词等对检索效果的影响。 第十章：中文自然语言处理的未来发展 跨语言NLP: 探讨如何处理多语言文本，实现跨语言的理解与生成。 多模态NLP: 结合文本、图像、语音等信息进行更深层次的理解。 可解释的NLP: 关注模型的可解释性，理解模型决策过程。 伦理与公平性: 讨论NLP技术中的偏见、隐私等问题，以及如何构建公平、负责任的AI系统。 低资源语言NLP: 关注中文方言、少数民族语言等低资源场景下的NLP技术发展。 人机交互的演进: 展望未来人机交互的智能化、个性化发展。 本书特色 聚焦中文: 本书紧密围绕中文语言的特点，深入剖析其在NLP领域面临的独特挑战，并提供相应的解决方案，而非简单套用其他语言的NLP方法。 理论与实践结合: 在讲解核心理论的同时，穿插大量的实际案例、算法示例和工具介绍，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 最新技术: 涵盖了近年来深度学习在NLP领域取得的突破性进展，如Transformer、BERT等预训练模型在中文NLP任务中的应用。 结构清晰，语言流畅: 本书结构逻辑严谨，章节之间过渡自然，语言表达清晰易懂，力求让不同背景的读者都能轻松掌握。 面向未来: 关注中文NLP的前沿研究方向和未来发展趋势，激发读者的探索兴趣。 通过阅读本书，读者将能够对中文自然语言处理有一个系统、深刻的认识，并具备分析和解决中文NLP问题的基本能力。

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这本书的章节划分逻辑严密得如同一个精心设计的算法流程图，层层递进，绝无跳跃感。初学者从最基础的语言学概念入手，作者并没有急于抛出那些令人望而生畏的深度学习架构，而是花了相当篇幅去铺垫汉语言文字本身的独特性和挑战性，比如词性标注的模糊性以及复杂的多音字处理，这为后续的技术讲解打下了坚实的语言学基础。这种“先理解问题，再解决问题”的叙事结构，使得后续引入的基于统计模型和神经网络的模型时，读者能够清晰地看到每一步改进背后的驱动力和理论支撑。阅读过程中，我尤其欣赏作者在每一个关键技术点后，都会穿插一些简短的、关于该技术在实际工业界应用中的“小插曲”或者“经验之谈”，这些小故事往往能将晦涩的理论迅速拉回到现实场景中，让读者真切感受到这些技术并非空中楼阁，而是解决实际问题的工具。这种理论与实践的巧妙平衡，让整本书的阅读体验如同跟随一位经验丰富的导师进行项目实践，扎实而富有启发性。

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从宏观视角来看，这本书的价值不仅在于传授现有的NLP技术，更在于构建了一个理解和展望未来发展方向的框架。作者在收尾部分对该领域未来十年可能的发展趋势进行了富有洞察力的预测，他没有盲目追捧当前最热门的超大模型，而是深入分析了模型的可解释性、资源消耗以及跨语言迁移能力等更深层次的工程伦理与效率挑战。这种对学科全局的把握能力，让这本书超越了一般的工具书范畴，更像是一份行业发展路线图。阅读全书后，我感觉自己对于“自然语言处理”这个领域不再是零散知识点的堆砌，而是拥有了一个可以自洽运行的知识体系。这种体系化的认知构建，极大地增强了我对未来新出现的研究论文的理解速度和筛选能力，让我能够更有效地判断哪些是真正的突破，哪些只是术语上的翻新。这绝对是一部值得反复研读，并在职业生涯的不同阶段都能从中获取新洞察的经典之作。

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这本书在辅助学习资源的配置上，做得相当到位，体现了对不同学习习惯读者的全面关怀。书中所附带的在线代码库维护得非常及时，代码风格统一且注释详尽，与书中的理论部分实现了近乎完美的同步。我发现自己可以直接对照书本上的公式，在代码中找到对应的实现细节，这对于需要动手实践的工程师和研究人员来说，简直是福音。更值得称赞的是，作者似乎预料到了读者在特定技术点上可能遇到的困难，在一些复杂模型的介绍后，往往会附加一个“深度剖析”或“常见误区”的小节。这些小节的解答往往直击要害，比如如何处理特定数据集的偏差，或者优化特定训练过程中的梯度消失问题，这些都是教科书往往会避而不谈的“泥泞地带”。通过这些细节的补充，这本书有效地填补了纯理论教材与实际工程应用之间的鸿沟，使得学习曲线变得平滑而高效。

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这本书的装帧设计相当精巧，封面采用了低饱和度的蓝色调，搭配简洁的白色衬线字体，散发出一种沉稳而又不失现代感的学术气息。那种摸上去略带纹理的纸张质感，让人在翻阅之前就已经对内容的专业性有了一个初步的良好预期。内页的排版布局也十分考究，行距和字间距都经过了精心的调整，确保了长时间阅读的舒适度，这一点对于深度学习技术类书籍来说至关重要。特别是那些公式和代码示例部分，采用了清晰的等宽字体，并且对关键概念进行了适度的加粗处理，使得复杂的数学表达和程序逻辑一目了然，极大地降低了阅读的认知负荷。此外，书脊处的印刷工艺非常牢固，即使经常翻阅，也不用担心书页松散的问题，足见出版方在细节上的用心良苦。这本书的实体版本拿在手上，分量适中，既有足够的厚度来承载知识的深度，又不会因为过于庞大而显得笨重，非常适合放在书桌上随时取阅，进行知识点的检索和回顾。整体来看，从触感到视觉，这本书都传递出一种高质量的学术产品应有的品质，让人在阅读知识内容之前，就已经对这份阅读体验持有一种愉悦和期待的心情。

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阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是一场与作者思维方式的深度对话。作者在行文风格上，展现出一种非常克制和严谨的学术态度，没有过多的煽情或夸张的词藻，一切论述都基于扎实的数学推导和实验结果。然而，这种严谨性并未导致内容变得枯燥乏味。相反，作者擅长使用清晰的比喻和结构化的论证链条，将原本抽象的概率图模型或注意力机制的内部运作原理，描绘得如同精密的机械结构一般清晰可见。特别是他对一些前沿研究的引用和批判性分析，角度非常独到，他不仅告诉你“是什么”，更深入地探讨了“为什么是这样”以及“它还有哪些局限性”，这种鼓励读者进行批判性思考的引导，是真正有价值的学术训练。读完一章，我常常会停下来，不是因为知识太难，而是因为作者提出的一个反问，让我开始重新审视自己过往对某些NLP范式的固有认知，这种思维上的碰撞与迭代，是任何快速入门指南都无法比拟的宝贵财富。

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Some good ideas w/o enough descriptions or explanations

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Except for the clear WRONG statement about hypothesis testing on page 114 (hence, one star off), this is a nice introduction and provides useful resources.

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