具体描述
●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1.5
●本书的内容安排第2章
●预备知识2.1
●概率论基本概念2.1.1
●概率2.1.2
●似然估计2.1.3
●条件概率2.1.4
●部分目录
内容简介
《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和*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、篇章分析、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。 《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》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。 宗成庆 著作 宗成庆，*国科学院自动化所研究员、博士生导师。1998年3月毕业于*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*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年两次在日本靠前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”项等用户评价
这本书在我看来，绝对是NLP领域的“硬核”入门书籍，适合那些想系统学习统计NLP理论的读者。它涵盖的内容非常全面，从语言学的基本概念，到概率论和数理统计在NLP中的应用，再到各种经典的统计模型，应有尽有。我印象最深刻的是，作者在讲解每个模型时，都会追溯其数学原理，并详细阐述其在NLP任务中的具体应用。比如，在介绍条件随机场（CRF）时，作者不仅给出了CRF的数学公式，还解释了它如何被用来解决序列标注问题，以及与隐马尔可夫模型（HMM）在原理上的差异。这种讲解方式，能够帮助读者真正理解模型的内在机制，而不是仅仅停留在表面。此外，书中还穿插了一些历史发展脉络的介绍，让我能够更好地理解NLP领域是如何一步步发展到今天的。这本书的语言风格严谨而清晰，虽然涉及很多数学公式，但作者的讲解总是力求易懂，并辅以大量的例子。对于我这种需要深入理解理论的读者来说，这本书无疑是宝藏。虽然需要花费一定的时间和精力去研读，但读完之后，绝对会让你对统计NLP有一个全新的认识。
评分我是一名在读博士生，研究方向是信息检索。在写博士论文的过程中，我发现自己对NLP的一些底层理论掌握得不够扎实，尤其是在评估模型性能和理解模型局限性方面，总感觉有些欠缺。在导师的推荐下，我开始阅读《统计自然语言处理（第2版）》。这本书的深度和广度都令我印象深刻。它不仅仅是列出各种模型，而是深入探讨了这些模型背后的统计学原理，以及它们是如何在NLP任务中得到应用的。我特别欣赏书中关于模型评估的部分，作者详细介绍了各种评估指标的含义、计算方法以及它们的适用范围。这对于我进行实验设计和结果分析至关重要。此外，书中对于模型的局限性分析也做得非常到位，让我能够更清晰地认识到不同模型的优缺点，从而在实际应用中做出更明智的选择。例如，在讨论N-gram模型时，作者深入分析了它在处理长距离依赖问题上的不足，以及如何通过其他模型来弥补。这本书让我对NLP的理解从“知其然”上升到了“知其所以然”的层面，为我的研究提供了坚实的理论支持。
评分作为一名文学专业的学生，跨领域学习NLP对我来说是一个不小的挑战。一开始，我完全被那些数学公式和统计模型吓到了，感觉自己根本无法理解。但是，《统计自然语言处理（第2版）》这本书，真的颠覆了我的看法。作者在写作时，仿佛知道我这样的“小白”会遇到什么困难。他从最基本的概念讲起，比如词频、逆文档频率（TF-IDF）是如何计算的，为什么它能够衡量一个词的重要性。然后，他会非常耐心地解释，为什么我们需要概率模型，以及如何用概率来描述语言现象。我尤其喜欢书中的一些类比和图示，它们能够非常直观地帮助我理解一些抽象的数学概念。比如，在讲解概率图模型时，作者画了很多清晰的图，让我能够一眼看出变量之间的依赖关系。而且，书中关于文本表示的部分，从One-hot编码到词向量，也讲得很清晰，让我能够理解不同表示方法的优缺点。虽然有些部分仍然需要我反复阅读和思考，但总体来说，这本书的门槛并没有想象中那么高。它让我对NLP产生了浓厚的兴趣，并且让我相信，即使没有深厚的数学背景，也能够在这个领域有所建树。这本书就像一位循循善诱的老师，引导我一步步走进NLP的世界。
评分这本书简直就是NLP领域的圣经！我是一名刚入行的NLP研究助理，之前对这个领域只是略知皮毛，看了很多零散的资料，总觉得不成体系。偶然听师兄推荐了这本《统计自然语言处理（第2版）》，一开始还有些犹豫，毕竟是“大部头”，担心太理论化，难以消化。但当我真正翻开它，尤其是看到前面几章对于语言学基础、概率论与数理统计在NLP中应用的详细阐述时，我的疑虑就烟消云散了。作者的讲解深入浅出，很多枯燥的数学概念通过NLP的实例来解释，一下子就变得生动起来。我尤其喜欢它在介绍模型时，不仅给出了公式，还详细解释了模型的思想来源、适用场景以及优缺点。这对于我这样需要快速建立理论框架的人来说，简直是雪中送炭。书中的例子非常贴切，能够帮助我理解抽象的概念是如何转化为实际应用的。而且，它涵盖的知识点非常广，从早期的N-gram模型到后来的隐马尔可夫模型，再到更复杂的条件随机场，几乎每一个重要的统计模型都有详细的介绍和推导。我常常会因为一个模型点开一个章节，然后就沉浸在作者的讲解中，不知不觉就看上好几个小时。这本书不仅是理论的宝库，更是实践的指南，它让原本我以为遥不可及的NLP技术，变得触手可及。
评分说实话，我当初买这本书，主要是被它在业内的口碑所吸引。作为一名多年从事文本数据分析的工程师，我一直关注着NLP的发展，但总觉得很多新方法更新换代太快，难以跟上。这本《统计自然语言处理（第2版）》的出现，像是一个定海神针，让我能够回过头来，把一些基础的、核心的理论吃透。我最欣赏的地方在于，作者并没有一股脑地堆砌最新的技术，而是非常扎实地从统计学的基本原理出发，层层递进地讲解。比如，关于语言模型的部分，它从朴素贝叶斯到马尔可夫假设，再到各种平滑技术，都讲得非常透彻。我之前一直对一些平滑技术（如拉普拉斯平滑、古德-图灵估计）的背后原理感到模糊，但通过这本书的讲解，我终于明白了它们是为了解决什么问题，又是如何工作的。而且，它不仅仅是理论讲解，还穿插了很多代码实现和算法伪码，这对于我这种需要动手实现的人来说，实在是太有价值了。很多时候，我会在书中看到一个算法，然后会尝试自己写一下，对照着书中的伪码进行验证。这种理论与实践相结合的学习方式，让我的理解更加深入。总而言之，这本书为我打下了坚实的统计NLP基础，让我能够更好地理解和应用各种新兴的NLP技术。
评分价格便宜，性价比高。
评分没有塑料纸袋包装，皮上有灰，稍微有点脏
评分哎呦不错哦
评分还不错，宗成庆写的很好
评分书拿到的时候封面已经破了...就是被撕破的那种...上面的膜也掉了一点
评分内容很充实，学习中！
评分不错。
评分书不错，虽然每章没有非常详细，但是基本点都讲到了，也交代清楚了，还是不错的，内容也比较丰富
评分很厚的一本书，要好好研读了，希望给我帮助吧
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