中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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宗成慶 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 統計自然語言處理
• 中文信息處理
• 機器學習
• 文本分析
• 計算語言學
• 信息檢索
• 數據挖掘
• 人工智能
• 語言模型

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302319115

版次：2

商品編碼：11314362

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 中文信息處理叢書

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：570

字數：875000

正文語種：中文

內容簡介

　　《中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版）》全麵介紹瞭統計自然語言處理的基本概念、理論方法和新研究進展，內容包括形式語言與自動機及其在自然語言處理中的應用、語言模型、隱馬爾可夫模型、語料庫技術、漢語自動分詞與詞性標注、句法分析、詞義消歧、篇章分析、統計機器翻譯、語音翻譯、文本分類、信息檢索與問答係統、自動文摘和信息抽取、口語信息處理與人機對話係統等，既有對基礎知識和理論模型的介紹，也有對相關問題的研究背景、實現方法和技術現狀的詳細闡述。
　　《中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版）》可作為高等院校計算機、信息技術等相關專業的高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供從事自然語言處理、數據挖掘和人工智能等研究的相關人員參考。

作者簡介

　　宗成慶，中國科學院自動化所研究員、博士生導師。1998年3月畢業於中國科學院計算技術研究所，獲博士學位。1998年5月至2000年4月在中國科學院自動化研究所從事博士後研究，博士後齣站以後留在自動化所工作至今。2006年至2013年擔任模式識彆國傢重點實驗室副主任。曾於1999年和2001年兩次在日本國際電氣通信基礎技術研究所（ATR）做客座研究員。2004年10月至2005年2月在法國格勒諾布爾（Grenoble）信息與應用數學研究院（IMAG）做短期高訪。
　　主要從事自然語言處理、機器翻譯和文本分類等相關技術的研究和教學工作，作為項目負責人主持國傢自然科學基金項目、國傢“863”項目、國傢支撐計劃項目和中國科學院國際閤作項目等10餘項，發錶論文100餘篇，其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等專業國際期刊和頂端學術會議上發錶論文40餘篇，齣版專著和譯著各一部，獲國傢發明專利十餘項。指導開發的多語言機器翻譯係統已經在多個國傢特定領域獲得實際應用，並多次在國際評測中取得優異成績。
　　目前任國際計算語言學委員會（International Committee on Computational Linguistics， ICCL）委員、國際計算語言學學會（ACL）漢語特彆興趣組（SIGHAN）候任主席（Chair-Elec），中國中文信息學會常務理事、中國人工智能學會理事、中國計算機學會中文信息技術專委會副主任，曾於2008年至2012年期間擔任亞洲自然語言處理聯閤會（AFNLP）執行理事。目前還擔任國際學術期刊ACM TALIP副主編、IJCPOL副主編、IEEEIntelligent systems編委、Machine Translation編委、JCST編委和《自動化學報》副主編等多種學術職務，曾多次在ACL、COLING和EMNLP等頂端學術會議上擔任重要職務。2008年獲中國科學院集中教學突齣貢獻奬，2010年獲中國科學院“硃李月華優秀教師”奬。享受政府特殊津貼。

目錄

第1章 緒論
1.1 基本概念
1.1.1 語言學與語音學
1.1.2 自然語言處理
1.1.3 關於“理解”的標準
1.2 自然語言處理研究的內容和麵臨的睏難
1.2.1 自然語言處理研究的內容
1.2.2 自然語言處理涉及的幾個層次
1.2.3 自然語言處理麵臨的睏難
1.3 自然語言處理的基本方法及其發展
1.3.1 自然語言處理的基本方法
1.3.2 自然語言處理的發展
1.4 自然語言處理的研究現狀
1.5 本書的內容安排

第2章 預備知識
2.1 概率論基本概念
2.1.1 概率
2.1.2 最大似然估計
2.1.3 條件概率
2.1.4 貝葉斯法則
2.1.5 隨機變量
2.1.6 二項式分布
2.1.7 聯閤概率分布和條件概率分布
2.1.8 貝葉斯決策理論
2.1.9 期望和方差
2.2 信息論基本概念
2.2.1 熵
2.2.2 聯閤熵和條件熵
2.2.3 互信息
2.2.4 相對熵
2.2.5 交叉熵
2.2.6 睏惑度
2.2.7 噪聲信道模型
2.3 支持嚮量機
2.3.1 綫性分類
2.3.2 綫性不可分
2.3.3 構造核函數

第3章 形式語言與自動機
3.1 基本概念
3.1.1 圖
3.1.2 樹
3.1.3 字符串
3.2 形式語言
3.2.1 概述
3.2.2 形式語法的定義
3.2.3 形式語法的類型
3.2.4 CFG識彆句子的派生樹錶示
3.3 自動機理論
3.3.1 有限自動機
3.3.2 正則文法與自動機的關係
3.3.3 上下文無關文法與下推自動機
3.3.4 圖靈機
3.3.5 綫性界限自動機
3.4 自動機在自然語言處理中的應用
3.4.1 單詞拼寫檢查
3.4.2 單詞形態分析
3.4.3 詞性消歧

第4章 語料庫與語言知識庫
4.1 語料庫技術
4.1.1 概述
4.1.2 語料庫語言學的發展
4.1.3 語料庫的類型
4.1.4 漢語語料庫建設中的問題
4.1.5 典型語料庫介紹
……

第5章 語言模型
第6章 概率圖模型
第7章 自動分詞、命名實體識彆與詞性標注
第8章 句法分析
第9章 語義分析
第10章 篇章分析
第11章 統計機器翻譯
第12章 語音翻譯
第13章 文本分類與情感分類
第14章 信息檢索與問答係統
第15章 自動文摘與信息抽取
第16章 口語信息處理與人機對話係統
參考文獻
自然語言處理及其相關領域的國際會議
名詞術語索引

《中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版）》 內容簡介 本書是“中文信息處理叢書”中的重要一本，旨在係統、深入地介紹統計自然語言處理（Statistical Natural Language Processing, SNLP）的核心理論、關鍵技術與前沿進展。作為第二版，本書在繼承第一版精髓的基礎上，進行瞭全麵的更新與擴展，以反映近年來統計自然語言處理領域的飛速發展和新的研究熱點。本書麵嚮的對象廣泛，包括但不限於計算機科學、人工智能、語言學、信息檢索、中文信息處理等相關領域的科研人員、研究生以及對這一領域感興趣的業界專業人士。 核心內容概述 統計自然語言處理是利用統計學的方法和機器學習技術來處理和理解人類語言的學科。它摒棄瞭傳統基於規則的方法所固有的繁瑣和難以適應性，轉而從大規模文本數據中學習語言的模式和規律。本書將從基礎概念齣發，層層遞進，逐步講解構成現代統計自然語言處理大廈的各個關鍵模塊。 第一部分：基礎理論與模型 本部分將為讀者構建紮實的理論基礎。首先，會迴顧語言學中的基本概念，如詞匯、語法、語義等，並闡述它們在統計模型中的錶徵方式。接著，將詳細介紹概率論和統計學在自然語言處理中的應用，包括概率分布、最大似然估計、貝葉斯理論等，這些都是構建統計模型不可或缺的工具。 隨後，本書將重點介紹支撐統計自然語言處理的幾種核心模型。語言模型（Language Models）將是開篇之重，從簡單的N-gram模型講起，深入剖析其原理、優缺點以及平滑技術（如Add-one、Kneser-Ney平滑等）的重要性。隨後，將引入隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs），詳細講解其在詞性標注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）和命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）等序列標注任務中的應用，包括前嚮算法、後嚮算法、維特比算法等核心求解方法。 此外，最大熵模型（Maximum Entropy Models）及其在文本分類、特徵選擇中的優勢也將被詳細闡述。條件隨機場（Conditional Random Fields, CRFs）作為HMMs的推廣，因其能夠更好地處理復雜的依賴關係，在序列標注任務中錶現齣更強的能力，本書將對其進行深入分析，包括其概率圖模型錶示、訓練與解碼算法。 第二部分：關鍵技術與核心任務 本部分將聚焦於統計自然語言處理中的一係列核心技術和經典任務，這些是構建復雜NLP係統的基石。 詞法分析（Lexical Analysis）：包括分詞（Word Segmentation）、詞性標注（POS Tagging）、未登錄詞識彆（Out-of-Vocabulary Word Detection）等。分詞是中文NLP的首要挑戰，本書將深入探討基於詞典、基於統計模型（如HMM, CRF）以及深度學習等多種方法。詞性標注是理解詞語在句子中功能的重要一步，除瞭HMM和CRF，還將介紹基於感知機、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）。本書將介紹基於規則、基於統計（如PCFG、Earley算法、CKY算法）以及近年來的基於神經網絡的句法分析方法。句法結構是理解句子含義的關鍵，本書將詳細分析不同句法錶示方法的優劣及其在下遊任務中的應用。 語義分析（Semantic Analysis）：這是理解句子和文本深層含義的關鍵。本書將涵蓋詞義消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）、語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）、指代消解（Coreference Resolution）等核心任務。對於WSD，將介紹基於統計模型（如Lesk算法）、基於知識庫以及基於上下文相似度的方法。SRL旨在識彆謂詞與其論元之間的語義關係，本書將分析其模型構建與訓練。指代消解則關注如何識彆文本中指嚮同一實體的不同錶述，我們將探討基於規則、基於機器學習以及基於深度學習的解決方案。 信息抽取（Information Extraction, IE）：從非結構化文本中提取結構化信息是NLP的重要目標。本書將重點講解命名實體識彆（NER）、關係抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等技術。我們將深入分析這些任務的挑戰，並介紹多種統計模型和機器學習方法，包括基於序列標注、基於圖模型以及基於深度學習的先進方法。 文本分類與聚類（Text Classification and Clustering）：這是對文本進行組織和管理的基礎技術。本書將介紹多種文本錶示方法（如詞袋模型、TF-IDF、詞嚮量）以及經典的分類算法（如樸素貝葉斯、支持嚮量機、邏輯迴歸）和聚類算法（如K-means、層次聚類）。尤其會關注在文本分類中如何有效利用特徵工程以及模型調優。 機器翻譯（Machine Translation, MT）：作為NLP中最具挑戰性的任務之一，本書將從統計機器翻譯（Statistical Machine Translation, SMT）講起，詳細闡述其核心組件，包括詞對齊模型（如GIZA++）、短語抽取、解碼算法（如束搜索）。同時，也會對神經機器翻譯（Neural Machine Translation, NMT）進行初步的介紹，為讀者理解當前最先進的MT技術打下基礎。 第三部分：高級主題與前沿進展 隨著深度學習的崛起，統計自然語言處理也迎來瞭巨大的變革。本部分將重點介紹當前的研究熱點和前沿技術。 詞嚮量與分布式錶示（Word Embeddings and Distributed Representations）：我們將深入講解Word2Vec（Skip-gram, CBOW）、GloVe等詞嚮量模型的原理、訓練方法及其在下遊任務中的應用。還會介紹如何通過預訓練模型（如ELMo, BERT, GPT係列）獲取上下文相關的詞語錶示，以及這些錶示如何極大地提升瞭NLP任務的性能。 深度學習在NLP中的應用：本書將詳細介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN，包括LSTM和GRU）以及Transformer等模型在各種NLP任務中的應用。從情感分析、文本摘要到問答係統，我們將分析這些模型如何捕捉文本的局部和全局特徵，以及如何構建更強大的NLP模型。 注意力機製（Attention Mechanisms）：注意力機製是近年來深度學習模型取得突破的關鍵。本書將詳細解釋不同類型的注意力機製（如自注意力、交叉注意力），以及它們如何在機器翻譯、文本生成等任務中發揮關鍵作用。 預訓練語言模型（Pre-trained Language Models）：本部分將深入探討BERT、GPT等預訓練語言模型的架構、訓練範式以及如何通過微調（fine-tuning）來適應各種下遊NLP任務。我們將分析這些模型帶來的“通用NLP能力”以及它們對未來NLP研究方嚮的影響。 麵嚮中文的特殊挑戰與解決方案：本書將專門探討中文在NLP領域麵臨的獨特性，如分詞、繁簡轉換、同音異義詞、文化差異等。並將結閤前麵的理論和技術，分析如何針對中文特點設計更有效的模型和算法。 新興應用領域：本書還將觸及一些前沿的應用領域，例如：對話係統（Dialogue Systems）中的意圖識彆、槽填充、對話管理；文本摘要（Text Summarization）中的抽取式和生成式方法；問答係統（Question Answering Systems）的設計與實現；情感分析（Sentiment Analysis）的細粒度分析和多模態情感識彆；以及知識圖譜（Knowledge Graphs）的構建與應用等。 本書特色與價值 係統性與全麵性：本書覆蓋瞭統計自然語言處理的理論基礎、核心技術、經典算法以及前沿進展，力求為讀者提供一個全麵、係統的學習框架。 理論與實踐相結閤：書中不僅深入剖析算法原理，還通過豐富的例子和案例分析，幫助讀者理解理論在實際問題中的應用。 緊跟時代發展：本書充分體現瞭近年來以深度學習為代錶的NLP技術革新，並著重介紹瞭最新的研究成果和模型。 麵嚮中文處理：作為“中文信息處理叢書”的一部分，本書尤其關注中文NLP的特點和挑戰，並提供相應的解決方案。 語言清晰，結構嚴謹：全書語言通俗易懂，結構邏輯清晰，便於讀者理解和吸收。 本書的齣版，旨在為所有投身於中文信息處理和自然語言處理領域的讀者，提供一本權威、實用、前沿的學習和參考工具。通過學習本書，讀者將能夠深入理解統計自然語言處理的原理，掌握實現各類NLP任務的關鍵技術，並為進一步的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在NLP領域摸爬滾打多年的老兵，我一直都在尋找一本能夠全麵、係統地梳理這個領域知識的書籍。《統計自然語言處理（第2版）》的齣現，無疑大大滿足瞭我的需求。這本書的視角非常宏觀，不僅深入講解瞭統計模型的核心思想，還對各種模型之間的聯係和區彆進行瞭深入的剖析。尤其讓我印象深刻的是，作者在討論一些經典問題時，能夠清晰地梳理齣不同方法的優劣，以及它們在不同場景下的適用性。書中對一些算法的分析非常透徹，例如在討論條件隨機場（CRF）時，作者詳細講解瞭它與隱馬爾可夫模型（HMM）的對比，以及CRF在解決長距離依賴問題上的優勢。這對於我這種已經有一定基礎，但想要進一步深化理解的讀者來說，是非常有價值的。它讓我能夠重新審視自己過去的知識體係，並發現一些之前可能忽略的細節。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的太讓人驚喜瞭！我一直對中文信息處理這個領域非常感興趣，但總是覺得入門有點難，各種術語和理論聽起來雲裏霧裏。直到我偶然發現瞭這本《統計自然語言處理（第2版）》，簡直就像打開瞭新世界的大門。首先，這本書的結構設計得非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地深入到復雜的算法和模型。作者在講解過程中，並沒有直接扔給你一堆公式，而是通過清晰的邏輯和生動的例子，幫助我們理解為什麼需要這些方法，它們又是如何工作的。我尤其喜歡書中對語言模型、文本分類、序列標注等核心問題的詳細闡述，這些內容在實際應用中都太有用瞭！而且，它不僅講瞭理論，還時不時地會提到一些實用的工具和庫，讓我感覺學習到的東西不僅僅是紙上談兵，而是真的可以付諸實踐的。讀完之後，我對統計自然語言處理有瞭非常係統和深刻的認識，之前那些模糊的概念都變得清晰起來。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始翻開這本書的時候，我心裏還有點打鼓，擔心裏麵的數學公式會把我嚇跑。畢竟，統計和概率這些東西，我一直是又愛又恨。但這本書的處理方式真的太贊瞭！作者似乎非常理解讀者的睏境，他們會非常耐心地解釋每一個數學概念的由來和作用，甚至會用一些非常形象的比喻來幫助我們理解，而不是簡單地堆砌公式。我覺得這一點做得特彆好，讓我能夠剋服對數學的恐懼，更專注於理解背後的思想。書中對一些經典算法的推導也非常詳細，跟著一步步做下來，你會發現原來復雜的模型並沒有那麼高不可攀。而且，作者在介紹算法時，還會穿插一些曆史的演變，讓你瞭解這些方法是如何一步步發展成熟的，這讓學習過程更有深度和趣味性。對於想要深入理解統計模型背後原理的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我學習中文信息處理的“聖經”！我之前看過的很多資料要麼過於淺顯，要麼過於晦澀，總是找不到那種恰到好處的平衡。而這本《統計自然語言處理（第2版）》做到瞭！它既有足夠的深度，能夠滿足我對專業知識的探索欲，又有清晰的講解，讓我不會迷失在技術細節中。我特彆喜歡它在介紹一些前沿技術（比如深度學習在NLP中的應用）時，能夠很自然地與之前的統計方法聯係起來，展現齣學科發展的脈絡。書中的例子也非常豐富，涵蓋瞭情感分析、機器翻譯、問答係統等多個實際應用場景，讓我能夠直觀地感受到統計自然語言處理的強大魅力。而且，這本書的排版也很好，圖文並茂，閱讀體驗非常舒適。對於想要係統學習NLP，並將其應用於實際項目開發的讀者來說，這本書絕對是必讀書目。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的理論深度和廣度都令人驚嘆！它就像一本百科全書，幾乎涵蓋瞭統計自然語言處理的方方麵麵。我尤其欣賞書中對語言學理論和統計模型之間關係的闡述。作者並沒有將它們割裂開來，而是巧妙地將語言學中的概念融入到統計模型的解釋中，讓我能夠從更深層次理解自然語言的復雜性。比如，在講解句法分析時，書中不僅介紹瞭概率上下文無關文法（PCFG），還討論瞭如何將其與語言學理論相結閤。此外，書中對一些新興技術（如深度學習模型）的介紹也非常及時和專業，讓我能夠跟上技術發展的步伐。雖然這本書的內容非常紮實，但作者在講解過程中並沒有顯得過於枯燥，而是通過精煉的語言和恰當的示例，讓晦澀的理論變得更容易理解。對於想要在統計自然語言處理領域進行深入研究的讀者，這本書絕對是不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

二手就二手您給我捋平瞭擦乾淨再發啊

評分☆☆☆☆☆

書很厚，值得慢慢看。質量也不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，是一本好書，值得看看～

評分☆☆☆☆☆

這本書買對瞭，，，，有木有，，很好很不錯，紙質，，反正是正版，就那樣吧，內容超級贊

評分☆☆☆☆☆

很經典也很理論。

評分☆☆☆☆☆

大傢都推薦的好書。一共買瞭兩本

評分☆☆☆☆☆

京東快遞沒的說，確實很快。書是被推薦來的，也很不錯。就是紙質差點兒

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

好好學習天天嚮上好好學習天天嚮上