中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宗成庆 著

图书标签:

• 自然语言处理
• 统计自然语言处理
• 中文信息处理
• 机器学习
• 文本分析
• 计算语言学
• 信息检索
• 数据挖掘
• 人工智能
• 语言模型

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302319115

版次：2

商品编码：11314362

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 中文信息处理丛书

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：570

字数：875000

正文语种：中文

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。

作者简介

　　宗成庆，中国科学院自动化所研究员、博士生导师。1998年3月毕业于中国科学院计算技术研究所，获博士学位。1998年5月至2000年4月在中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年两次在日本国际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”项目、国家支撑计划项目和中国科学院国际合作项目等10余项，发表论文100余篇，其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等专业国际期刊和顶端学术会议上发表论文40余篇，出版专著和译著各一部，获国家发明专利十余项。指导开发的多语言机器翻译系统已经在多个国家特定领域获得实际应用，并多次在国际评测中取得优异成绩。
　　目前任国际计算语言学委员会（International Committee on Computational Linguistics， ICCL）委员、国际计算语言学学会（ACL）汉语特别兴趣组（SIGHAN）候任主席（Chair-Elec），中国中文信息学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国计算机学会中文信息技术专委会副主任，曾于2008年至2012年期间担任亚洲自然语言处理联合会（AFNLP）执行理事。目前还担任国际学术期刊ACM TALIP副主编、IJCPOL副主编、IEEEIntelligent systems编委、Machine Translation编委、JCST编委和《自动化学报》副主编等多种学术职务，曾多次在ACL、COLING和EMNLP等顶端学术会议上担任重要职务。2008年获中国科学院集中教学突出贡献奖，2010年获中国科学院“朱李月华优秀教师”奖。享受政府特殊津贴。

目录

第1章 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 最大似然估计
2.1.3 条件概率
2.1.4 贝叶斯法则
2.1.5 随机变量
2.1.6 二项式分布
2.1.7 联合概率分布和条件概率分布
2.1.8 贝叶斯决策理论
2.1.9 期望和方差
2.2 信息论基本概念
2.2.1 熵
2.2.2 联合熵和条件熵
2.2.3 互信息
2.2.4 相对熵
2.2.5 交叉熵
2.2.6 困惑度
2.2.7 噪声信道模型
2.3 支持向量机
2.3.1 线性分类
2.3.2 线性不可分
2.3.3 构造核函数

第3章 形式语言与自动机
3.1 基本概念
3.1.1 图
3.1.2 树
3.1.3 字符串
3.2 形式语言
3.2.1 概述
3.2.2 形式语法的定义
3.2.3 形式语法的类型
3.2.4 CFG识别句子的派生树表示
3.3 自动机理论
3.3.1 有限自动机
3.3.2 正则文法与自动机的关系
3.3.3 上下文无关文法与下推自动机
3.3.4 图灵机
3.3.5 线性界限自动机
3.4 自动机在自然语言处理中的应用
3.4.1 单词拼写检查
3.4.2 单词形态分析
3.4.3 词性消歧

第4章 语料库与语言知识库
4.1 语料库技术
4.1.1 概述
4.1.2 语料库语言学的发展
4.1.3 语料库的类型
4.1.4 汉语语料库建设中的问题
4.1.5 典型语料库介绍
……

第5章 语言模型
第6章 概率图模型
第7章 自动分词、命名实体识别与词性标注
第8章 句法分析
第9章 语义分析
第10章 篇章分析
第11章 统计机器翻译
第12章 语音翻译
第13章 文本分类与情感分类
第14章 信息检索与问答系统
第15章 自动文摘与信息抽取
第16章 口语信息处理与人机对话系统
参考文献
自然语言处理及其相关领域的国际会议
名词术语索引

《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》 内容简介 本书是“中文信息处理丛书”中的重要一本，旨在系统、深入地介绍统计自然语言处理（Statistical Natural Language Processing, SNLP）的核心理论、关键技术与前沿进展。作为第二版，本书在继承第一版精髓的基础上，进行了全面的更新与扩展，以反映近年来统计自然语言处理领域的飞速发展和新的研究热点。本书面向的对象广泛，包括但不限于计算机科学、人工智能、语言学、信息检索、中文信息处理等相关领域的科研人员、研究生以及对这一领域感兴趣的业界专业人士。 核心内容概述 统计自然语言处理是利用统计学的方法和机器学习技术来处理和理解人类语言的学科。它摒弃了传统基于规则的方法所固有的繁琐和难以适应性，转而从大规模文本数据中学习语言的模式和规律。本书将从基础概念出发，层层递进，逐步讲解构成现代统计自然语言处理大厦的各个关键模块。 第一部分：基础理论与模型 本部分将为读者构建扎实的理论基础。首先，会回顾语言学中的基本概念，如词汇、语法、语义等，并阐述它们在统计模型中的表征方式。接着，将详细介绍概率论和统计学在自然语言处理中的应用，包括概率分布、最大似然估计、贝叶斯理论等，这些都是构建统计模型不可或缺的工具。 随后，本书将重点介绍支撑统计自然语言处理的几种核心模型。语言模型（Language Models）将是开篇之重，从简单的N-gram模型讲起，深入剖析其原理、优缺点以及平滑技术（如Add-one、Kneser-Ney平滑等）的重要性。随后，将引入隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs），详细讲解其在词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）和命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）等序列标注任务中的应用，包括前向算法、后向算法、维特比算法等核心求解方法。 此外，最大熵模型（Maximum Entropy Models）及其在文本分类、特征选择中的优势也将被详细阐述。条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）作为HMMs的推广，因其能够更好地处理复杂的依赖关系，在序列标注任务中表现出更强的能力，本书将对其进行深入分析，包括其概率图模型表示、训练与解码算法。 第二部分：关键技术与核心任务 本部分将聚焦于统计自然语言处理中的一系列核心技术和经典任务，这些是构建复杂NLP系统的基石。 词法分析（Lexical Analysis）：包括分词（Word Segmentation）、词性标注（POS Tagging）、未登录词识别（Out-of-Vocabulary Word Detection）等。分词是中文NLP的首要挑战，本书将深入探讨基于词典、基于统计模型（如HMM, CRF）以及深度学习等多种方法。词性标注是理解词语在句子中功能的重要一步，除了HMM和CRF，还将介绍基于感知机、最大熵等模型的方法。 句法分析（Syntactic Parsing）：包括依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）。本书将介绍基于规则、基于统计（如PCFG、Earley算法、CKY算法）以及近年来的基于神经网络的句法分析方法。句法结构是理解句子含义的关键，本书将详细分析不同句法表示方法的优劣及其在下游任务中的应用。 语义分析（Semantic Analysis）：这是理解句子和文本深层含义的关键。本书将涵盖词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）、语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）、指代消解（Coreference Resolution）等核心任务。对于WSD，将介绍基于统计模型（如Lesk算法）、基于知识库以及基于上下文相似度的方法。SRL旨在识别谓词与其论元之间的语义关系，本书将分析其模型构建与训练。指代消解则关注如何识别文本中指向同一实体的不同表述，我们将探讨基于规则、基于机器学习以及基于深度学习的解决方案。 信息抽取（Information Extraction, IE）：从非结构化文本中提取结构化信息是NLP的重要目标。本书将重点讲解命名实体识别（NER）、关系抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等技术。我们将深入分析这些任务的挑战，并介绍多种统计模型和机器学习方法，包括基于序列标注、基于图模型以及基于深度学习的先进方法。 文本分类与聚类（Text Classification and Clustering）：这是对文本进行组织和管理的基础技术。本书将介绍多种文本表示方法（如词袋模型、TF-IDF、词向量）以及经典的分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归）和聚类算法（如K-means、层次聚类）。尤其会关注在文本分类中如何有效利用特征工程以及模型调优。 机器翻译（Machine Translation, MT）：作为NLP中最具挑战性的任务之一，本书将从统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）讲起，详细阐述其核心组件，包括词对齐模型（如GIZA++）、短语抽取、解码算法（如束搜索）。同时，也会对神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）进行初步的介绍，为读者理解当前最先进的MT技术打下基础。 第三部分：高级主题与前沿进展 随着深度学习的崛起，统计自然语言处理也迎来了巨大的变革。本部分将重点介绍当前的研究热点和前沿技术。 词向量与分布式表示（Word Embeddings and Distributed Representations）：我们将深入讲解Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等词向量模型的原理、训练方法及其在下游任务中的应用。还会介绍如何通过预训练模型（如ELMo, BERT, GPT系列）获取上下文相关的词语表示，以及这些表示如何极大地提升了NLP任务的性能。 深度学习在NLP中的应用：本书将详细介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，包括LSTM和GRU）以及Transformer等模型在各种NLP任务中的应用。从情感分析、文本摘要到问答系统，我们将分析这些模型如何捕捉文本的局部和全局特征，以及如何构建更强大的NLP模型。 注意力机制（Attention Mechanisms）：注意力机制是近年来深度学习模型取得突破的关键。本书将详细解释不同类型的注意力机制（如自注意力、交叉注意力），以及它们如何在机器翻译、文本生成等任务中发挥关键作用。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）：本部分将深入探讨BERT、GPT等预训练语言模型的架构、训练范式以及如何通过微调（fine-tuning）来适应各种下游NLP任务。我们将分析这些模型带来的“通用NLP能力”以及它们对未来NLP研究方向的影响。 面向中文的特殊挑战与解决方案：本书将专门探讨中文在NLP领域面临的独特性，如分词、繁简转换、同音异义词、文化差异等。并将结合前面的理论和技术，分析如何针对中文特点设计更有效的模型和算法。 新兴应用领域：本书还将触及一些前沿的应用领域，例如：对话系统（Dialogue Systems）中的意图识别、槽填充、对话管理；文本摘要（Text Summarization）中的抽取式和生成式方法；问答系统（Question Answering Systems）的设计与实现；情感分析（Sentiment Analysis）的细粒度分析和多模态情感识别；以及知识图谱（Knowledge Graphs）的构建与应用等。 本书特色与价值 系统性与全面性：本书覆盖了统计自然语言处理的理论基础、核心技术、经典算法以及前沿进展，力求为读者提供一个全面、系统的学习框架。 理论与实践相结合：书中不仅深入剖析算法原理，还通过丰富的例子和案例分析，帮助读者理解理论在实际问题中的应用。 紧跟时代发展：本书充分体现了近年来以深度学习为代表的NLP技术革新，并着重介绍了最新的研究成果和模型。 面向中文处理：作为“中文信息处理丛书”的一部分，本书尤其关注中文NLP的特点和挑战，并提供相应的解决方案。 语言清晰，结构严谨：全书语言通俗易懂，结构逻辑清晰，便于读者理解和吸收。 本书的出版，旨在为所有投身于中文信息处理和自然语言处理领域的读者，提供一本权威、实用、前沿的学习和参考工具。通过学习本书，读者将能够深入理解统计自然语言处理的原理，掌握实现各类NLP任务的关键技术，并为进一步的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我学习中文信息处理的“圣经”！我之前看过的很多资料要么过于浅显，要么过于晦涩，总是找不到那种恰到好处的平衡。而这本《统计自然语言处理（第2版）》做到了！它既有足够的深度，能够满足我对专业知识的探索欲，又有清晰的讲解，让我不会迷失在技术细节中。我特别喜欢它在介绍一些前沿技术（比如深度学习在NLP中的应用）时，能够很自然地与之前的统计方法联系起来，展现出学科发展的脉络。书中的例子也非常丰富，涵盖了情感分析、机器翻译、问答系统等多个实际应用场景，让我能够直观地感受到统计自然语言处理的强大魅力。而且，这本书的排版也很好，图文并茂，阅读体验非常舒适。对于想要系统学习NLP，并将其应用于实际项目开发的读者来说，这本书绝对是必读书目。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的理论深度和广度都令人惊叹！它就像一本百科全书，几乎涵盖了统计自然语言处理的方方面面。我尤其欣赏书中对语言学理论和统计模型之间关系的阐述。作者并没有将它们割裂开来，而是巧妙地将语言学中的概念融入到统计模型的解释中，让我能够从更深层次理解自然语言的复杂性。比如，在讲解句法分析时，书中不仅介绍了概率上下文无关文法（PCFG），还讨论了如何将其与语言学理论相结合。此外，书中对一些新兴技术（如深度学习模型）的介绍也非常及时和专业，让我能够跟上技术发展的步伐。虽然这本书的内容非常扎实，但作者在讲解过程中并没有显得过于枯燥，而是通过精炼的语言和恰当的示例，让晦涩的理论变得更容易理解。对于想要在统计自然语言处理领域进行深入研究的读者，这本书绝对是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太让人惊喜了！我一直对中文信息处理这个领域非常感兴趣，但总是觉得入门有点难，各种术语和理论听起来云里雾里。直到我偶然发现了这本《统计自然语言处理（第2版）》，简直就像打开了新世界的大门。首先，这本书的结构设计得非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地深入到复杂的算法和模型。作者在讲解过程中，并没有直接扔给你一堆公式，而是通过清晰的逻辑和生动的例子，帮助我们理解为什么需要这些方法，它们又是如何工作的。我尤其喜欢书中对语言模型、文本分类、序列标注等核心问题的详细阐述，这些内容在实际应用中都太有用了！而且，它不仅讲了理论，还时不时地会提到一些实用的工具和库，让我感觉学习到的东西不仅仅是纸上谈兵，而是真的可以付诸实践的。读完之后，我对统计自然语言处理有了非常系统和深刻的认识，之前那些模糊的概念都变得清晰起来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在NLP领域摸爬滚打多年的老兵，我一直都在寻找一本能够全面、系统地梳理这个领域知识的书籍。《统计自然语言处理（第2版）》的出现，无疑大大满足了我的需求。这本书的视角非常宏观，不仅深入讲解了统计模型的核心思想，还对各种模型之间的联系和区别进行了深入的剖析。尤其让我印象深刻的是，作者在讨论一些经典问题时，能够清晰地梳理出不同方法的优劣，以及它们在不同场景下的适用性。书中对一些算法的分析非常透彻，例如在讨论条件随机场（CRF）时，作者详细讲解了它与隐马尔可夫模型（HMM）的对比，以及CRF在解决长距离依赖问题上的优势。这对于我这种已经有一定基础，但想要进一步深化理解的读者来说，是非常有价值的。它让我能够重新审视自己过去的知识体系，并发现一些之前可能忽略的细节。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始翻开这本书的时候，我心里还有点打鼓，担心里面的数学公式会把我吓跑。毕竟，统计和概率这些东西，我一直是又爱又恨。但这本书的处理方式真的太赞了！作者似乎非常理解读者的困境，他们会非常耐心地解释每一个数学概念的由来和作用，甚至会用一些非常形象的比喻来帮助我们理解，而不是简单地堆砌公式。我觉得这一点做得特别好，让我能够克服对数学的恐惧，更专注于理解背后的思想。书中对一些经典算法的推导也非常详细，跟着一步步做下来，你会发现原来复杂的模型并没有那么高不可攀。而且，作者在介绍算法时，还会穿插一些历史的演变，让你了解这些方法是如何一步步发展成熟的，这让学习过程更有深度和趣味性。对于想要深入理解统计模型背后原理的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

很厚，好书

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赞赞

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书的内容没有说的，但封面印刷文字未居中且书中有两至三页出现皱褶或损坏的情况

评分☆☆☆☆☆

好书，值得一读。包装严密，送货快。

评分☆☆☆☆☆

知乎某牛人推荐的这本书，感觉应该很不错。

评分☆☆☆☆☆

不错，很喜欢

评分☆☆☆☆☆

不是很好，太理论。需要具体案例结合

评分☆☆☆☆☆

质量不错，内容也很充实，真心值得一读。

评分☆☆☆☆☆

各方面都覆盖到了，但是写的很枯燥，和经典书籍还是不能比，只能给及格分