统计自然语言处理基础
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出版社:电子工业出版社
出版日期:2005-1
ISBN:9787505399211
作者:Chris Manning,Hinrich Schütze
页数:418页
书籍目录
第一部分 基础知识
第一章 绪论
第二章 数学基础
第三章 语言学基础
第四章 基于语料库的工作
第二部分 词法
第五章 搭配
第六章 统计推理：稀疏数据集上的n元语法模型
第七章 语义消歧
第八章 词汇获取
第三部分 语法
第九章 马尔可夫模型
第十章 词性标注
第十一章 概率上下文无关文法
第十二章 概率句法分析
第四部分 应用与技术
第十三章 统计对齐和机器翻译
第十四章 聚类
第十五章 信息检索
第十六章 文本分类
编辑推荐
《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》不仅适合作为自然语言处理方向的研究生的教材，也非常适合作为自然语言处理相关领域的研究人员和技术人员的参考资料。
作者简介
《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著，被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》涵盖的内容十分广泛，分为四个部分，共16章，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。同时，《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》将理论与实践紧密联系在一起，在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用（如信息检索等）。在《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》的配套网站上提供了许多相关资源和工具，便于读者结合书中习题，在实践中获得提高。近年来，自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。
图书封面
发布书评
精彩书评 (总计4条)
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还行，但比想象的要差。缺点：书翻译的很蹩脚，写得也有些蹩脚。书里充满了概念。一个特点：文字多的地方，基本感觉易读性比较差，说来说去不知道在说什么了。公式多的反而好理解一些。不该省略的地方省略了不少。比如2.1.10 贝叶斯，贝叶斯大学学过的，但是33页那个讲的是什么玩意。 还有那个什么噪声信号模型，一看到那么多的符号，根本就不想读了。计算条件熵时（P39），log(4/3)非要写成 2-log3，本来很简单的东西，吐血的浪费读者时间。到处都是文字，不知道哪儿是重点。HMM部分介绍，跟《模式识别》里的易读性不是一个级别。如果做中文文字处理，这本书会让人有些失望。基本都是分析英语。优点：书的优点还是很明显的。也内容比较权威。如果Aho出的那本《编译原理》是一流的书，这本书的（可读性上）只能算二流。 -
这本书不是很厚，也没有自然语言处理综论介绍的全面。但就想要学习SNLP的人来说相当不错。同时书中除了自然语言处理中传统的如分词、标注等领域之外，在最后也涉及到了一些较为新型和更为交叉的领域。从SNLP这一领域做出了很好的诠释！ -
power law译成强法则，perplexity译成混乱度，碰到稍难一点的句子居然直接跳过不译，狂汗。现在还没看多少，感觉原书内容还是不错的，叙述比较完备，就是英文写得稍微难了点，不是特别简单易懂的写法。
精彩短评 (总计30条)
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入门经典；书中有翻译错误 -
第一遍没全看懂，还是回炉一遍好了 -
老书 翻翻 -
翻译能再烂点么 -
简短介绍，刚刚入门啊 -
翻译得还不错 -
读了前9章，涨涨基础。 -
学习中。。。 -
经典 -
翻译太渣..以及..原来只学概率是不够的T_T -
自然语言处理必读经典书籍 -
对NLP中问题有了基本认识 -
经典之作 -
看得稀里糊涂的。。 -
经典之作，必读 -
补充标注，这本书对写韩梅梅和了解一些nlp基础帮助很大，不过句法分析那里就不懂了，至少我不是靠看这本书懂的。后三章还是看看别的书比较好。 -
还是比较经典的，附带看看宗成庆那本 -
NLP 读过的第一本书 -
论文呐论文。 -
导论 -
只能说大概翻了一遍，真心把好几本书的统计和信息技术综合了，不错的书 -
经典入门书，就是比较老了。 -
挺好的。。。显蓝没看完- - ps求过 -
看着玩吧 之前粗略的看过一遍 -
其实我不懂统计学 -
超烂 -
:
H087/6432 -
NLP不错的入门书籍 -
上完了一学期的computational linguistic的课 就当我读过吧…… -
并没有全部看完，有些地方还看不懂。但我知道它挺不错，特别是对于NLP的入门或进阶者