本文面向的读者对象是具有传统计算机科学知识背景的研究人员和科学工作者,主要介绍基于统计的语言处理技术——单词标注(word tagging)、基于概率上下文无关语法(PCFG,probabilistic context-free grammar)的剖析(parsing,又称为句法分析)、语法归纳(grammar induction)、句法排歧(syntactic disambiguation)、词义分类(semantic word classes)、词义排歧(word-sense disambiguation)等技术,同时还介绍了相关的数学知识,每一章还附有一定数量的练习题。本书在国外好评如潮,已经成为学习统计自然语言处理的不可缺少的入门书之一。
欧仁·查尼阿克(Eugene Charniak),美国布朗大学计算机科学系教授兼系主任。
胡凤国,中国传媒大学文学院副教授。
冯志伟,计算语言学家,专门从事语言学和计算机科学的跨学科研究,现为国家教育部语言文字应用研究所研究员、博士生导师、学术委员会委员。
“这是一本有趣的关于自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)统计模型的普及读物。书写得很好,富有趣味性,稍有点数学知识背景的读者都能读懂。它为读者精选了许多统计NLP方面的话题加以介绍。书中对隐马尔可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)的向前—向后算法(forward-backward algorithm)和概率上下文无关语法的内部—外部算法(inside-outside algorithm)进行了直观的描述,具有很强的可操作性……这是自然语言处理领域为数不多的既自成体系又浅显易懂的好书之一。”
——David M. Magerman
图目录1
第1章标准模型1
1.1两种技术1
1.2形态学和单词知识3
1.3句法和上下文无关语法5
1.4线图分析10
1.5意义和语义处理19
1.6练习21
第2章统计模型和英语的熵24
2.1概率论基础24
2.2统计模型28
2.3语音识别30
2.4熵31
2.5马尔可夫链37
2.6交叉熵38
2.7用交叉熵对模型进行评测40
2.8练习44
第3章隐马尔可夫模型及其两个应用45
3.1英语的三元语法模型45
3.2隐马尔可夫模型50
3.3词性标注53
3.4练习59
第4章隐马尔可夫模型的算法61
4.1寻找最可能的路径61
4.2HMM输出概率计算65
4.3HMM训练69
4.4练习80
第5章概率上下文无关语法83
5.1概率语法83
5.2 PCFG和句法歧义87
5.3 PCFG和语法归纳89
5.4 PCFG和非语法性91
5.5 PCFG和语言模型92
5.6 PCFG的基本算法94
5.7练习95
第6章PCFG的数学原理96
6.1PCFG的关系96
6.2PCFG为句子指派概率98
6.3PCFG训练106
6.4练习109
第7章概率语法学习111
7.1简单的方法为什么会失败112
7.2依存语法学习114
7.3通过括号语料库进行学习118
7.4部分语法的改进121
7.5练习126
第8章句法排歧127
8.1处理介词短语的简单方法127
8.2使用语义信息133
8.3关系从句依附问题135
8.4词汇/语义信息的统一应用139
8.5练习143
第9章词类和词义145
9.1聚类145
9.2根据下一个单词进行聚类146
9.3利用句法信息进行聚类151
9.4单词聚类中的问题155
9.5练习157
第10章词义及排歧159
10.1利用外部信息判定词义160
10.2不利用外部信息判定词义163
10.3意义和选择限制168
10.4讨论172
10.5练习174
参考文献175
符号表179
英中对照术语表181
中英对照术语表190
从一个长期在领域内摸爬滚打的实践者的角度来看,这本书最大的价值在于它提供了一种“高级视角”。很多入门书籍侧重于告诉你“怎么做”(How-to),而这本书则深入探讨了“为什么是这样”(Why-so)以及“在不同约束下如何取舍”(Trade-offs)。它成功地搭建起了一座连接纯理论研究与复杂工程应用的坚固桥梁。书中对于模型局限性的讨论尤其深刻,作者没有回避那些令人头疼的实际问题,比如数据稀疏性、计算资源的限制、模型的可解释性难题等,反而将这些挑战作为进一步深入探讨的切入点。读完这本书,我不再满足于跑出一个看起来不错的结果,而是开始反思模型的内在机制、潜在的偏差来源以及如何针对特定业务场景进行鲁棒性优化。它培养了一种更加审慎和系统化的研究态度,使我在面对新的技术挑战时,能够迅速地提取出适用的理论框架,而不是仅仅依赖于模仿现有的最佳实践。这本书无疑是提升专业视野和思维深度的绝佳资源。
评分这本书的结构组织能力,简直是教科书级别的典范。它不像很多技术书籍那样,为了显得内容多而把章节堆砌得杂乱无章,而是遵循着一种极其清晰的、自顶向下的逻辑流。章节之间的依赖关系被处理得近乎完美,每一个新概念的引入都建立在前面章节已经扎实掌握的基础上,有效地避免了知识的“断层”。我尤其欣赏它在实践指导上的细致入微。理论部分讲解完毕后,紧接着就是详尽的、步骤清晰的实现指南,这些指南往往是独立且可复现的。当我尝试按照书中的流程搭建自己的模型时,发现作者不仅给出了代码片段,更重要的是解释了为什么选择这种特定的实现路径,而不是其他看似更简洁的方案。这种对“过程透明化”的坚持,对于那些需要将理论转化为实际工程能力的读者来说,是无价的财富。它让我感觉自己不是在被动接收知识,而是在主动地参与知识的构建过程,极大地提升了我的工程实践能力。
评分这本书的叙事风格简直是一股清流,完全颠覆了我对技术类书籍那种刻板、干巴巴的印象。作者似乎有一种魔力,能将那些原本可能枯燥乏味的数学公式和算法推导,转化成一个个引人入胜的故事。他总能在关键节点插入一些历史背景或者实际应用的案例,让读者明白“我们为什么要学这个”以及“它在真实世界中是如何运作的”。比如,在讲解某一核心模型时,他没有直接抛出复杂的数学定义,而是先通过一个生活中的决策场景来铺垫,直到读者自然而然地产生“需要一个更精确工具”的渴望时,才精准地引入理论。这种“体验式学习”的教学方法,极大地降低了初学者的入门门槛。更难得的是,即便是对于那些已经有些基础的读者,书中穿插的那些精妙的思考角度和未曾留意过的细节,也让人有醍醐灌顶之感。这不再是一本冷冰冰的教材,而更像是一位经验丰富的导师,用最平易近人的方式,将深奥的智慧娓娓道来,让人读起来酣畅淋漓,充满了学习的乐趣和成就感。
评分这本书的封面设计简洁大气,那种深沉的蓝色调让人一看就觉得内容有料,不像有些书那样花里胡哨。我当初挑选它,很大程度上是被这种“内秀”的气质吸引的。翻开内页,首先映入眼帘的是清晰的字体排版,阅读起来非常舒适,即使是需要长时间盯着屏幕或纸张阅读的学术性内容,也不会让人感到视觉疲劳。装帧质量也相当不错,拿在手里有分量感,感觉是精心制作的出版物。我特别欣赏作者在章节划分上的逻辑性,每部分的过渡都显得非常自然流畅,仿佛在引导读者一步步深入一个复杂的世界。书中的图表和示例代码的呈现方式也值得称道,它们并非孤立地存在,而是紧密地服务于理论阐述,极大地增强了抽象概念的可视化和可操作性。这种对细节的关注,从纸张的选择到墨水的浓度,都体现出出版方对知识传播的尊重。读完第一遍后,我发现很多之前模糊的概念都得到了很好的梳理和强化,这种阅读体验是很多教科书难以比拟的。它不仅仅是知识的堆砌,更像是一次有组织的、充满引导性的探索之旅,让人在阅读过程中始终保持着求知的热情。
评分我非常关注学术著作的严谨性和前沿性,而这本读物在这两方面都做得相当出色。内容覆盖的深度和广度令人印象深刻,它既没有停留在基础理论的表面,也没有盲目追求最新、尚未完全成熟的技术点而牺牲了知识的稳定性。作者在核心理论部分的论述上,展现了极高的专业素养,对各种方法的假设条件、优缺点以及适用范围进行了细致的剖析和对比。这种“知其然,更知其所以然”的探讨方式,是区分优秀教材和普通参考书的关键。此外,书中对不同学派观点的平衡处理也值得称赞,它没有强行推销某一家之言,而是客观地呈现了业界对同一问题的不同理解和解决方案,鼓励读者形成批判性思维。阅读过程中,我多次停下来,对照其他资料进行交叉验证,发现书中的论述不仅准确无误,而且往往能提供更具洞察力的解释框架。这让我确信,这本书绝对不是简单地对现有知识的整合,而是融入了作者多年沉淀的深刻思考和实践经验的结晶,具有很高的长期参考价值。
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