基本信息

书名：自然语言处理综论(第二版)

：198.00元

作者：Daniel Jurafsky(D. 朱夫斯凯), James H. M

出版社：电子工业出版社

出版日期：2018-03-01

ISBN：9787121250583

字数：1372000

页码：816

版次：2

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

从本书*版出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。

本书*版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容，全面论述计算机自然语言处理，深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、
语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于*版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理*成就
的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。

本书四大特色：
覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本

内容提要

从本书*版出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。本书*版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容，全面论述计算机自然语言处理，深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于*版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理*成就的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书四大特色： 覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本内容简介本书全面论述了自然语言处理技术。本书在*版的基础上增加了自然语言处理的*成就，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书共分五个部分。*部分“词汇的计算机处理”，讲述单词的计算机处理，包括单词切分、单词的形态学、*小编辑距离、词类，以及单词计算机处理的各种算法，包括正则表达式、有限状态自动机、有限状态转录机、N元语法模型、隐马尔可夫模型、*熵模型等。第二部分“语音的计算机处理”，介绍语音学、语音合成、语音自动识别以及计算音系学。第三部分“句法的计算机处理”，介绍英语的形式语法，讲述句法剖析的主要算法，包括CKY剖析算法、Earley剖析算法、统计剖析，并介绍合一与类型特征结构、Chomsky层级分类、抽吸引理等分析工具。第四部分“语义和语用的计算机处理”，介绍语义的各种表示方法、计算语义学、词汇语义学、计算词汇语义学，并介绍同指、连贯等计算机话语分析问题。第五部分“应用”，讲述信息抽取、问答系统、自动文摘、对话和会话智能代理、机器翻译等自然语言处理的应用技术。本书写作风格深入浅出，实例丰富，引人入胜。本书可作为高等学校自然语言处理或计算语言学的本科生和研究生的教材，也可以作为从事人工智能、自然语言处理等领域的研究人员和技术人员的必备参考。

目录

第1章导论
1.1语音与语言处理中的知识
1.2歧义
1.3模型和算法
1.4语言、思维和理解
1.5学科现状与近期发展
1.6语音和语言处理简史
1.6.1基础研究：20世纪40年代和20世纪50年代
1.6.2两个阵营：1957年至1970年
1.6.3四个范型：1970年至1983年
1.6.4经验主义和有限状态模型的复苏：1983年至1993年
1.6.5不同领域的合流：1994年至1999年
1.6.6机器学习的兴起：2000年至2008年
1.6.7关于多重发现
1.6.8心理学的简要注记
1.7小结
1.8文献和历史说明
部分 词汇的计算机处理
第2章正则表达式与自动机
2.1正则表达式
2.1.1基本正则表达式模式
2.1.2析取、组合与优先关系
2.1.3一个简单的例子
2.1.4一个比较复杂的例子
2.1.5高级算符
2.1.6正则表达式中的替换、存储器与ELIZA
2.2有限状态自动机
2.2.1用FSA来识别羊的语言
2.2.2形式语言
2.2.3其他例子
2.2.4非确定FSA
2.2.5使用NFSA接收符号串
2.2.6识别就是搜索
2.2.7确定自动机与非确定自动机的关系
2.3正则语言与 FSA
2.4小结
2.5文献和历史说明
第3章 词与转录机
3.1英语形态学概观
3.1.1屈折形态学
3.1.2派生形态学
3.1.3附着
3.1.4非毗连形态学
3.1.5一致关系
3.2有限状态形态剖析
3.3有限状态词表的建造
3.4有限状态转录机
3.4.1定序转录机和确定性
3.5用于形态剖析的FST
3.6转录机和正词法规则
3.7把FST词表与规则相结合
3.8与词表无关的FST：Porter词干处理器
3.9单词和句子的词例还原
3.9.1中文的自动切词
3.10拼写错误的检查与更正
3.11小编辑距离
3.12人是怎样进行形态处理的
3.13小结
3.14文献和历史说明
第4章 N元语法
4.1语料库中单词数目的计算
4.2简单的（非平滑的）N元语法
4.3训练集和测试集
4.3.1N元语法及其对训练语料库的敏感性
4.3.2未知词：开放词汇与封闭词汇
4.4N元语法的评测：困惑度
4.5平滑
4.5.1Laplace平滑
4.5.2Good Turing打折法
4.5.3Good Turing估计的一些高级专题
4.6插值法
4.7回退法
4.7.1高级专题：计算Katz回退的α和P*
4.8实际问题：工具包和数据格式
4.9语言模型建模中的高级专题
4.9.1高级的平滑方法：Kneser Ney平滑法
4.9.2基于类别的N元语法
4.9.3语言模型的自适应和网络（Web）应用
4.9.4长距离信息的使用：简要的综述
4.10信息论背景
4.10.1用于比较模型的交叉熵
4.11高级问题：英语的熵和熵率均衡性
4.12小结
4.13文献和历史说明
第5章词类标注
5.1（大多数）英语词的分类
5.2英语的标记集
5.3词类标注
5.4基于规则的词类标注
5.5基于隐马尔可夫模型的词类标注
5.5.1计算可能的标记序列： 一个实例
5.5.2隐马尔可夫标注算法的形式化
5.5.3使用Viterbi算法来进行HMM标注
5.5.4把HMM扩充到三元语法
5.6基于转换的标注
5.6.1怎样应用TBL规则
5.6.2怎样学习TBL规则
5.7评测和错误分析
5.7.1错误分析
5.8词类标注中的高级专题
5.8.1实际问题：标记的不确定性与词例还原
5.8.2未知词
5.8.3其他语言中的词类标注
5.8.4标注算法的结合
5.9高级专题：拼写中的噪声信道模型
5.9.1上下文错拼更正
5.10小结
5.11文献和历史说明
第6章隐马尔可夫模型与大熵模型
6.1马尔可夫链
6.2隐马尔可夫模型
6.3似然度的计算：向前算法
6.4解码：Viterbi算法
6.5HMM的训练：向前向后算法
6.6大熵模型：背景
6.6.1线性回归
6.6.2逻辑回归
6.6.3逻辑回归：分类
6.6.4高级专题：逻辑回归的训练
6.7大熵模型
6.7.1为什么称为大熵
6.8大熵马尔可夫模型
6.8.1MEMM的解码和训练
6.9小结
6.10文献和历史说明
第二部分 语音的计算机处理
第7章语音学
7.1言语语音与语音标音法
7.2发音语音学
7.2.1发音器官
7.2.2辅音：发音部位
7.2.3辅音：发音方法
7.2.4元音
7.2.5音节
7.3音位范畴与发音变异
7.3.1语音特征
7.3.2语音变异的预测
7.3.3影响语音变异的因素
7.4声学语音学和信号
7.4.1波
7.4.2语音的声波
7.4.3频率与振幅：音高和响度
7.4.4从波形来解释音子
7.4.5声谱和频域
7.4.6声源滤波器模型
7.5语音资源
7.6高级问题：发音音系学与姿态音系学
7.7小结
7.8文献和历史说明
第8章 语音合成
8.1文本归一化
8.1.1句子的词例还原
8.1.2非标准词
8.1.3同形异义词的排歧
8.2语音分析
8.2.1查词典
8.2.2名称
8.2.3字位-音位转换
8.3韵律分析
8.3.1韵律的结构
8.3.2韵律的突显度
8.3.3音调
8.3.4更精巧的模型：ToBI
8.3.5从韵律标记计算音延
8.3.6从韵律标记计算F0
8.3.7文本分析的后结果：内部表示
8.4双音子波形合成
8.4.1建立双音子数据库的步骤
8.4.2双音子毗连和用于韵律的TD-PSOLA
8.5单元选择（波形）合成
8.6评测
8.7文献和历史说明
第9章语音自动识别
9.1语音识别的总体结构
9.2隐马尔可夫模型应用于语音识别
9.3特征抽取：MFCC矢量
9.3.1预加重
9.3.2加窗
9.3.3离散傅里叶变换
9.3.4Mel滤波器组和对数
9.3.5倒谱：逆向傅里叶变换
9.3.6Delta特征与能量
9.3.7总结：MFCC
9.4 声学似然度的计算
9.4.1矢量量化
9.4.2高斯概率密度函数
9.4.3概率、对数概率和距离函数
9.5词典和语言模型
9.6搜索与解码
9.7嵌入式训练
9.8评测：词错误率
9.9小结
9.10文献和历史说明
第10章语音识别：高级专题
10.1多遍解码：N佳表和格
10.2A*解码算法（“栈”解码算法）
10.3依赖于上下文的声学模型：三音子
10.4分辨训练
10.4.1大互信息估计
10.4.2基于后验分类器的声学模型
10.5语音变异的建模
10.5.1环境语音变异和噪声
10.5.2说话人变异和说话人适应
10.5.3发音建模：由于语类的差别而产生的变异
10.6元数据：边界、标点符号和不流利现象
10.7人的语音识别
10.8小结
10.9文献和历史说明
第11章计算音系学
11.1有限状态音系学
11.2高级有限状态音系学
11.2.1元音和谐
11.2.2模板式形态学
11.3计算优选理论
11.3.1优选理论中的有限状态转录机模型
11.3.2优选理论的随机模型
11.4音节切分
11.5音位规则和形态规则的机器学习
11.5.1音位规则的机器学习
11.5.2形态规则的机器学习
11.5.3优选理论中的机器学习
11.6小结
11.7文献和历史说明
第三部分句法的计算机处理
第12章英语的形式语法
12.1组成性
12.2上下文无关语法
12.2.1上下文无关语法的形式定义
12.3英语的一些语法规则
12.3.1句子一级的结构
12.3.2子句与句子
12.3.3名词短语
12.3.4一致关系
12.3.5动词短语和次范畴化
12.3.6助动词
12.3.7并列关系
12.4树库
12.4.1树库的例子：宾州树库课题
12.4.2作为语法的树库
12.4.3树库搜索
12.4.4中心词与中心词的发现
12.5语法等价与范式
12.6有限状态语法和上下文无关语法
12.7依存语法
12.7.1依存和中心词之间的关系
12.7.2范畴语法
12.8口语的句法
12.8.1不流畅现象与口语修正
12.8.2口语树库
12.9语法和人的语言处理
12.10小结
12.11文献和历史说明
第13章句法剖析
13.1剖析就是搜索
13.1.1自顶向下剖析
13.1.2自底向上剖析
13.1.3自顶向下剖析与自底向上剖析比较
13.2歧义
13.3面对歧义的搜索
13.4动态规划剖析方法
13.4.1CKY剖析
13.4.2Earley算法
13.4.3线图剖析
13.5局部剖析
13.5.1基于规则的有限状态组块分析
13.5.2基于机器学习的组块分析方法
13.5.3组块分析系统的评测
13.6小结
13.7文献和历史说明
第14章统计剖析
14.1概率上下文无关语法
14.1.1 PCFG用于排歧
14.1.2PCFG用于语言建模
14.2PCFG的概率CKY剖析
14.3PCFG规则概率的学习途径
14.4PCFG的问题
14.4.1独立性假设忽略了规则之间的结构依存关系
14.4.2缺乏对词汇依存关系的敏感性
14.5使用分离非符号的办法来改进PCFG
14.6概率词汇化的CFG
14.6.1Collins剖析器
14.6.2高级问题：Collins剖析器更多的细节
14.7剖析器的评测
14.8高级问题：分辨再排序
14.9高级问题：基于剖析器的语言模型
14.10人的剖析
14.11小结
14.12文献和历史说明
第15章特征与合一
15.1特征结构
15.2特征结构的合一
15.3语法中的特征结构
15.3.1一致关系
15.3.2中心语特征
15.3.3次范畴化
15.3.4长距离依存关系
15.4合一的实现
15.4.1合一的数据结构
15.4.2合一算法
15.5带有合一约束的剖析
15.5.1把合一结合到Earley剖析器中
15.5.2基于合一的剖析
15.6类型与继承
15.6.1高级问题：类型的扩充
15.6.2合一的其他扩充
15.7小结
15.8文献和历史说明
第16章语言和复杂性
16.1Chomsky 层级
16.2怎么判断一种语言不是正则的
16.2.1抽吸引理
16.2.2证明各种自然语言不是正则语言
16.3自然语言是上下文无关的吗
16.4计算复杂性和人的语言处理
16.5小结
16.6文献和历史说明
第四部分语义和语用的计算机处理
第17章意义的表示
17.1意义表示的计算要求
17.1.1可验证性
17.1.2无歧义性
17.1.3规范形式
17.1.4推理与变量
17.1.5表达能力
17.2模型论语义学
17.3一阶逻辑
17.3.1一阶逻辑基础
17.3.2变量和量词
17.3.3λ表示法
17.3.4一阶逻辑的语义
17.3.5推理
17.4事件与状态的表示
17.4.1时间表示
17.4.2体
17.5描述逻辑

作者介绍

Daniel Jurafsky现任斯坦福大学语言学系和计算机科学系副教授。在此之前，他曾在博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系和认知科学研究所任职。他出生于纽约州的Yonkers，1983年获语言学学士，1992年获计算机科学博士，两个学位都在伯克利加利福尼亚大学获得。他于1998年获得美国国家基金会CAREER奖，2002年获得Mac-Arthur奖。他发表过90多篇论文，内容涉及语音和语音处理的广泛领域。James H. Martin现任博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系教授，认知科学研究所研究员。他出生于纽约市，1981年获可伦比亚大学计算机科学学士，1988年获伯克利加利福尼亚大学计算机科学博士。他写过70多篇关于计算机科学的论著，出版过《隐喻解释的计算机模型》（A Computational Model of Metaphor Interpretation）一书。
冯志伟：先后在北京大学和中国科学技术大学研究生院两次研究生毕业，获双硕士学位。任中国科学技术信息研究所计算中心机器翻译研究组组长、教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室主任、杭州师范大学外国语学院高端特聘教授。长期从事语言学和计算机科学的跨学科研究，是我国计算语言学事业的开拓者之一。在中国，他是中国语文现代化学会副会长、中国应用语言学学会常务理事、中国人工智能学会理事、国家语言文字工作委员会21世纪语言文字规范（标准）审定委员会委员、全国科学技术名词审定委员会委员、全国术语标准化技术委员会委员、中国外语教育研究中心学术委员会委员、《数学辞海》总编辑委员会委员、《中国大百科全书》(《语言文字卷》)编辑委员会成员。在国际上，他是TELRI(Trans-European Language Resources Infrastructure)、LREC(Language Resources and Evaluation Conference)、COLING-2010（Computational Linguistics Conference）的顾问委员会委员，并担任IJCL(International Journal of Corpus Linguistics)、IJCC(International Journal of Chinese and Computing)等重要学术期刊编委以及英国Continuum出版公司系列丛书Research in Corpus and Discourse编委。承担国家自然科学基金项目和国家社会科学基金项目多项，出版专著30余部，发表论文300余篇。孙乐：1998年5月毕业于南京理工大学，获博士学位。1998年9月至2000年10月在中国科学院软件研究所从事博士后研究，博士后出站后留研究所工作至今，现为中国科学院软件研究所基础软件国家工程中心研究员，博士生导师。曾于2003年和2004年，先后在英国Birmingham大学、加拿大Montreal大学做访问学者，从事平行语料库和高精度信息检索方面的研究。目前主要研究方向：基于知识的自然语言理解、下一代信息检索模型、信息抽取与问答系统等。作为项目负责人承担国家自然科学基金项目、国家“863”项目和国际合作项目等10余项，在国内外重要学术刊物和会议上发表论文80多篇。

文摘

序言