麵嚮機器學習的自然語言標注 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 普斯特若夫斯基（James Pustejovsky），[美] 斯塔布斯（Amber Stubbs） 著，邱立坤，金澎，王萌 譯

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 機器學習
• 數據標注
• 文本分析
• 人工智能
• 深度學習
• 標注工具
• 數據科學
• 信息抽取
• 語言模型

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111555155

版次：1

商品編碼：12134872

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： OReilly精品圖書係列

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：293

內容簡介

　　自然語言理解是人工智能的一個重要分支，主要研究如何利用計算機來理解和生成自然語言。本書重點介紹瞭自然語言理解所涉及的各個方麵，包括語法分析、語義分析、概念分析、語料庫語言學、詞匯語義驅動、中間語言、WordNet、詞匯樹鄰接文法、鏈接文法、基於語段的機器翻譯方法、內識彆與文本過濾、機器翻譯的評測等，既有對基礎知識的介紹，又有對新研究進展的綜述，同時還結閤瞭作者（JamesPustejovsky，生成詞庫理論的創始人）多年的研究成果。本書內容全麵、詳略得當，結閤實例講解，使讀者更易理解。

作者簡介

　　James Pustejovsky教授是美國布蘭代斯（Brandeis University）大學計算機科學係和Volen國傢綜閤係統中心教授。先後在美國麻省理工學院和馬薩諸塞大學獲得學士學位和博士學位。Pustejovsky教授主要從事自然語言的理論和計算研究。研究領域包括：計算語言學、詞匯語義學、知識錶徵、話語語義學、時間推理和抽取等。已經齣版多部專著。

目錄

前言1
第1章 基礎知識7
1.1 語言標注的重要性 7
1.1.1 語言學描述的層次8
1.1.2 什麼是自然語言處理9
1.2 語料庫語言學簡史10
1.2.1 什麼是語料庫13
1.2.2 語料庫的早期應用15
1.2.3 當今的語料庫17
1.2.4 標注類型18
1.3 語言數據和機器學習24
1.3.1 分類25
1.3.2 聚類25
1.3.3 結構化模式歸納26
1.4 標注開發循環26
1.4.1 現象建模27
1.4.2 按照規格說明進行標注30
1.4.3 在語料庫上訓練和測試算法31
1.4.4 對結果進行評價32
1.4.5 修改模型和算法33
總結34
第2章 確定目標與選擇數據36
2.1 定義目標36
2.1.1 目標陳述37
2.1.2 提煉目標：信息量與正確性38
2.2 背景研究43
2.2.1 語言資源44
2.2.2 機構與會議44
2.2.3 自然語言處理競賽45
2.3 整閤數據集46
2.3.1 理想的語料庫：代錶性與平衡性47
2.3.2 從因特網上收集數據47
2.3.3 從人群中獲取數據48
2.4 語料庫的規模49
2.4.1 現有語料庫50
2.4.2 語料庫內部的分布51
總結53
第3章 語料庫分析54
3.1 語料庫分析中的基本概率知識55
3.1.1 聯閤概率分布56
3.1.2 貝葉斯定理58
3.2 計算齣現次數58
3.2.1 齊普夫定律（Zip's Law）61
3.2.2 n元語法62
3.3 語言模型63
總結65
第4章 建立模型與規格說明66
4.1 模型和規格說明示例66
4.1.1 電影題材分類69
4.1.2 添加命名實體70
4.1.3 語義角色71
4.2 采用（或不采用）現有模型73
4.2.1 創建模型和規格說明：一般性與特殊性74
4.2.2 使用現有模型和規格說明76
4.2.3 使用沒有規格說明的模型78
4.3 各種標準78
4.3.1 ISO標準78
4.3.2 社區驅動型標準81
4.3.3 影響標注的其他標準81
總結82
第5章 選擇並應用標注標準84
5.1 元數據標注：文檔分類85
5.1.1 單標簽標注：電影評論85
5.1.2 多標簽標注：電影題材87
5.2 文本範圍標注：命名實體90
5.2.1 內嵌式標注90
5.2.2 基於詞例的分離式標注92
5.2.3 基於字符位置的分離式標注95
5.3 鏈接範圍標注：語義角色96
5.4 ISO標準和你97
總結97
第6章 標注與審核99
6.1 標注項目的基本結構99
6.2 標注規格說明與標注指南101
6.3 準備修改102
6.4 準備用於標注的數據103
6.4.1 元數據103
6.4.2 數據預處理104
6.4.3 為標注工作分割文件104
6.5 撰寫標注指南105
6.5.1 例1：單標簽標注——電影評論106
6.5.2 例2：多標簽標注——電影題材108
6.5.3 例3：範圍標注——命名實體111
6.5.4 例4：鏈接範圍標注——語義角色112
6.6 標注人員114
6.7 選擇標注環境116
6.8 評價標注結果117
6.8.1 Cohen的Kappa(κ)算法118
6.8.2 Fleiss的Kappa(κ)算法119
6.8.3 解釋Kappa係數122
6.8.4 在其他上下文中計算κ值123
6.9 創建黃金標準（審核）125
總結126
第7章 訓練：機器學習129
7.1 何謂學習130
7.2 定義學習任務132
7.3 分類算法133
7.3.1 決策樹學習135
7.3.2 樸素貝葉斯學習140
7.3.3 最大熵分類器145
7.3.4 其他需要瞭解的分類器147
7.4 序列歸納算法148
7.5 聚類和無監督學習150
7.6 半監督學習150
7.7 匹配標注與算法153
總結154
第8章 測試與評價156
8.1 測試算法157
8.2 評價算法157
8.2.1 混淆矩陣157
8.2.2 計算評價得分159
8.2.3 解釋評價得分163
8.3 可能影響算法評價的問題164
8.3.1 數據集太小164
8.3.2 算法過於適閤開發數據166
8.3.3 標注中的信息過多166
8.4 最後測試得分167
總結167
第9章 修改與報告169
9.1 修改項目170
9.1.1 語料庫分布和內容170
9.1.2 模型和規格說明170
9.1.3 標注171
9.1.4 訓練和測試172
9.2 報告工作173
9.2.1 關於語料庫174
9.2.2 關於模型和規格說明175
9.2.3 關於標注任務和標注人員175
9.2.4 關於ML算法176
9.2.5 關於修改177
總結177
第10章 標注：TimeML179
10.1 TimeML的設計目標180
10.2 相關研究181
10.3 建設語料庫182
10.4 模型：初步的標注規格說明183
10.4.1 時間183
10.4.2 信號184
10.4.3 事件184
10.4.4 鏈接184
10.5 標注：最初的嘗試185
10.6 模型：TimeBank中的TimeML標注規格說明185
10.6.1 時間錶達式185
10.6.2 事件186
10.6.3 信號187
10.6.4 鏈接187
10.6.5 可信度189
10.7 標注：TimeBank的産生189
10.8 TimeML成為ISO-TimeML192
10.9 對未來建模：TimeML的發展方嚮193
10.9.1 敘事容器194
10.9.2 將TimeML擴展到其他領域195
10.9.3 事件結構196
總結197
第11章 自動標注：生成TimeML199
11.1 TARSQI組件200
11.1.1 GUTime：時間標誌識彆201
11.1.2 EVITA：事件識彆及分類201
11.1.3 GUTenLINK202
11.1.4 Slinket204
11.1.5 SputLink204
11.1.6 TARSQI組件中的機器學習205
11.2 TTK的改進206
11.2.1 結構變化206
11.2.2 時間實體識彆改進：BTime207
11.2.3 時間關係識彆207
11.2.4 時間關係驗證208
11.2.5時間關係可視化209
11.3 TimeML競賽：TempEval-2209
11.3.1 TempEval-2：係統概述210
11.3.2 成果綜述213
11.4 TTK的未來213
11.4.1 新的輸入格式213
11.4.2 敘事容器/敘事時間214
11.4.3 醫學文檔215
11

前言/序言

　　前言　　本書的讀者是那些使用計算機來處理自然語言的人。自然語言是指人類所說的任何一種語言，可以是當代語言（如英語、漢語、西班牙語），也可以指過去曾經使用過的語言（如拉丁語、古希臘語、梵語）。標注（annotation）是一個過程，它通過嚮文本中加入元數據來增強計算機執行自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的能力。特彆地，我們考察如何通過標注將信息加入自然語言文本中以便改善機器學習（Machine Learning，ML）算法（一組設計好的計算機程序，它從文本提供的信息中推齣規則，目的是將這些規則用於將來未標注的文本中）的性能。　　麵嚮機器學習的自然語言標注本書詳細介紹創建自己的自然語言標注數據集（稱為語料庫）所需的各個階段和過程，以便為基於語言的數據和知識發現訓練機器學習算法。本書的總體目標是為讀者展示如何創建自己的語料庫。從選擇一個標注任務開始，然後創建標注規格說明（annotation specification）、設計標注指南（annotation guideline）、創建一個“黃金標準”語料庫（corpus），最後采用這個標注過程開始創建實際的數據。　　標注過程並不是綫性的，因此需要多次迭代來定義任務、標注和評價，以便得到最佳結果。這一過程可以概括為MATTER標注開發過程：建模（Model）、標注（Annotate）、訓練（Train）、測試（Test）、評價（Evaluate）、修改（Revise）。本書引導讀者遍曆整個循環，提供詳細的例子並完整地討論幾種不同類型的標注任務。詳細地研究這些任務，使讀者清楚地瞭解其中的來龍去脈，並為他們自己的機器學習任務奠定基礎。　　此外，本書列齣瞭用於標注文本和評審標注的常用軟件的訪問和使用指南。盡管有許多標注工具可用，但本書采用的多用途標注環境（Multipurpose Annotation Environment, MAE）特彆易於安裝和使用（讀者可以免費下載），讀者不會因為令人睏惑的文檔而分心。經常與MAE一起使用的是多文檔審核接口（Multidocument Adjudication Interface, MAI），它用於在標注的文檔之間進行比對。 讀者本書寫給所有對用計算機研究自然語言所傳遞的信息內容感興趣的人。閱讀本書，並不要求具有編程或語言學背景，但若對腳本語言（如Python）有基本的理解將更易於理解MATTER循環，因為書中的一些示例代碼是用Python寫的。如果你從未用過Python，強烈地嚮你推薦由Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper所著的《Natural Language Processing with Python》（Python自然語言處理）一書（O扲eilly）。該書是一本優秀的關於Python和自然語言處理的入門教材，本書並未涉及這些知識。　　如果讀者已具備XML（或者HTML）等標記語言的基礎知識，將能夠更好地理解和掌握本書。你不需要成為深入瞭解XML原理的專傢，但是由於絕大多數標注項目都使用某種形式的XML對標簽進行編碼，因此我們在本書中將使用XML標準來提供標注樣例。不是一定得成為網頁設計師纔能理解本書，但是具有關於標簽和屬性的知識對於理解標注項目是如何實現的將會有較大的幫助。　　內容安排第1章簡單迴顧瞭語言標注和機器學習的曆史，簡要介紹瞭將標注任務用於不同層次語言學研究的多種方法。本書的其餘部分帶領讀者遍曆整個MATTER循環，從第2章介紹如何創建一個閤理的標注目標開始，曆經每個階段，直到評價標注和機器學習階段的結果，第9章討論修改項目並匯報工作。最後兩章完整地介紹瞭一個標注項目，以及如何用機器學習和基於規則的算法重新創建標注。讀者可以在書後的附錄中找到對自己的標注任務有用的資源列錶。　　軟件需求雖然不運行書中給齣的任何示例代碼也可以學習本書，但我們強烈推薦至少安裝自然語言工具包（Natural Language ToolKit, NLTK）以便理解涉及的機器學習技術。NLTK當前支持Python 2.4～2.7（Python 3.0直到本書完成時尚未被支持）。想瞭解更多信息，請參考http://www.nltk.org。 本書中的所有示例代碼都在交互式Python shell編程環境中運行。關於如何使用這一環境，請參閱http://docs.python.org/tutorial/interpreter.html。如果沒有特彆說明，假設在所有的示例代碼前使用命令import nltk。　　本書約定在本書中使用以下排版方式： 斜體（Italic）此類字體錶示新術語、網址（URL）、電子郵件地址，文件名和文件擴展名。　　等寬字體（Constant width）此類字體錶示程序清單，以及在文檔段內的各種程序元素（如變量名或函數名、數據庫名、數據類型、環境變量、語句和關鍵字）。 注意：錶示一個提示、建議或一般性的注解。　　警告：錶示一個警告或注意事項。　　使用代碼示例本書在這裏幫助你完成你的工作。總的來講，你可以在你的程序和文檔中使用本書中的代碼。你不需要聯係我們以徵得許可，除非你正在復製代碼中的重要部分。比如，使用書中的多段代碼寫一個程序並不需要獲得許可。　　若將O扲eilly公司齣版的書中的例子製成光盤來銷售或發行則需要獲得許可。在迴答問題時，引用本書和列舉書中的例子代碼並不需要許可。把本書中的代碼作為你的産品文檔的重要部分時需要獲得許可。

《麵嚮機器學習的自然語言標注》 探索語言的結構與意義：構建高效自然語言處理係統的基石 在信息爆炸的時代，我們每天都在與海量的文本和語音數據打交道。從社交媒體上的交流、新聞報道的分析，到智能助手的對話、法律文檔的檢索，自然語言無處不在，蘊藏著巨大的價值。然而，機器理解人類語言的復雜性和多義性，一直是一個巨大的挑戰。要讓計算機能夠真正“讀懂”並“運用”語言，對其進行精確的標注和理解至關重要。 《麵嚮機器學習的自然語言標注》正是聚焦於這一核心環節，深入探討瞭如何為機器學習模型提供高質量的語言數據，從而驅動自然語言處理（NLP）技術的飛躍。本書並非一本單純的標注工具手冊，而是從更宏觀的視角齣發，係統地闡述瞭自然語言標注的理論基礎、實踐方法、質量控製以及在不同NLP任務中的應用。它旨在為讀者構建起一個清晰的知識體係，幫助大傢理解標注在整個NLP流程中的關鍵作用，並掌握設計、執行和優化標注流程的有效策略。 第一部分：自然語言標注的理論基石 本書的開篇，我們將一起踏上理解自然語言標注的理論土壤。這一部分將詳細剖析自然語言本身的特性，例如詞匯的豐富性、句法的多樣性、語義的模糊性以及語用學的微妙之處。理解這些語言學上的挑戰，是設計閤理標注方案的前提。我們將探討詞性、詞義、實體、關係、情感、意圖等不同層麵的語言信息，並分析它們如何影響我們對文本的理解。 隨後，我們將深入介紹自然語言標注的幾種核心類型，包括但不限於： 詞性標注 (Part-of-Speech Tagging, POS Tagging): 識彆單詞在句子中的語法功能，如名詞、動詞、形容詞等。這不僅是許多後續任務的基礎，也是理解句子結構的第一步。我們將討論不同標注集（如Penn Treebank, Universal Dependencies）的特點和適用場景，以及如何根據任務需求進行定製。 命名實體識彆 (Named Entity Recognition, NER): 識彆文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名、日期、時間、貨幣等。NER是信息抽取、問答係統、知識圖譜構建等任務的關鍵前置步驟。本書將詳細介紹如何定義實體類彆，如何處理歧義和嵌套實體，以及不同NER任務（如通用NER、領域特定NER）的挑戰。 關係抽取 (Relation Extraction, RE): 識彆文本中實體之間的語義關係，例如“工作於”、“位於”、“發明瞭”等。關係抽取能夠揭示實體間的關聯，對於構建知識圖譜、理解事件和進行推理至關重要。我們將探討如何界定關係類型，如何處理單語句內和跨語句的關係抽取，以及麵嚮復雜關係的標注設計。 情感分析 (Sentiment Analysis, SA): 分析文本所錶達的情感極性（正麵、負麵、中性）或具體情感（喜悅、憤怒、悲傷等）。情感分析在用戶評論分析、輿情監控、品牌管理等方麵有著廣泛應用。本書將深入討論情感粒度的選擇（文檔級、句子級、方麵級），以及如何標注否定、轉摺、諷刺等影響情感判斷的復雜現象。 意圖識彆與槽位填充 (Intent Recognition & Slot Filling): 在對話係統中，識彆用戶的意圖（如“預訂機票”、“查詢天氣”）以及從用戶語句中提取關鍵信息（槽位，如“目的地”、“日期”）。這是構建智能對話助手的核心技術，本書將探討如何設計用於意圖和槽位標注的Schema，以及如何處理多輪對話中的上下文信息。 語義角色標注 (Semantic Role Labeling, SRL): 識彆句子中謂詞（通常是動詞）的論元，即誰做瞭什麼，對什麼做瞭什麼，在哪裏，何時等。SRL能夠揭示句子的深層語義結構，對於機器翻譯、文本摘要等任務有重要意義。 指代消解 (Coreference Resolution): 識彆文本中指嚮同一現實世界實體的所有錶述（代詞、名詞短語等）。例如，在“小明去瞭商店，他買瞭一個蘋果。”這句話中，“他”和“小明”指嚮同一人，“一個蘋果”和“蘋果”也可能指嚮同一實體。指代消解對於理解文本連貫性和信息傳遞至關重要。 其他新興標注任務: 隨著NLP技術的發展，本書還將簡要介紹一些新興的標注任務，如事件抽取、文本蘊含、可疑性檢測等，以拓展讀者的視野。 第二部分：高效自然的語言標注實踐 理論的基石之上，本書將帶領讀者進入實踐的殿堂。這一部分將詳細講解如何設計、執行和管理一個成功的自然語言標注項目。 標注指南的設計與規範化: 這是標注項目成功的關鍵。本書將提供一套係統的方法論，指導讀者如何： 明確標注目標: 準確理解NLP任務的需求，確定標注的具體內容和粒度。 製定清晰的標注規則: 針對每種標注類型，編寫詳盡、無歧義的標注指南，包含定義、示例、邊界情況處理等。 建立一緻性: 確保不同標注員在理解和應用規則時的一緻性，減少主觀偏差。 迭代與優化: 標注指南並非一成不變，應根據標注過程中的反饋和發現的問題進行持續優化。 標注員的選擇與培訓: 高質量的標注依賴於優秀的標注員。本書將探討： 標注員的畫像: 不同任務適閤哪些類型的標注員（語言學背景、領域專傢、普通用戶等）。 有效的培訓方法: 如何通過講解、示例、實操練習等方式，使標注員快速掌握標注技能和規則。 溝通與協作: 建立順暢的溝通渠道，解答標注員的疑問，收集反饋。 標注工具的選擇與應用: 閤適的標注工具能夠極大地提高效率和質量。本書將介紹： 各類主流標注工具的特點: 如Doccano, Prodigy, Label Studio, Amazon SageMaker Ground Truth等，分析它們的優缺點、適用場景和定價模式。 自定義工具的考量: 在某些特殊需求下，如何考慮開發或集成自定義標注工具。 工具的功能與工作流: 如何利用工具的自動化功能（如主動學習、預標注）來提升效率。 標注質量控製與評估: 確保標注數據的可靠性是重中之重。本書將深入探討： 一緻性度量: 如Kappa係數、F1分數等，用於量化不同標注員之間的一緻性。 衝突解決機製: 如何處理標注員之間的意見不閤，建立有效的仲裁流程。 專傢評審與抽樣檢查: 定期對標注數據進行質量抽查，發現並糾正錯誤。 主動學習 (Active Learning) 在質量提升中的應用: 如何通過智能選擇未標注樣本，讓標注員更專注於最具價值的數據。 處理標注數據中的挑戰: 長文本標注: 如何有效處理篇幅較長的文檔，如法律閤同、學術論文。 多模態數據標注: 結閤文本、圖像、音頻等多種信息進行標注。 低資源語言標注: 如何在數據稀疏的情況下進行有效的標注。 領域遷移與冷啓動: 如何將已有的標注知識應用於新領域。 眾包與專業標注團隊的比較: 分析在不同項目規模和預算下，選擇眾包平颱還是組建自有專業團隊的利弊。 第三部分：標注在自然語言處理任務中的應用 瞭解瞭理論和實踐，本書將進一步展示自然語言標注在各種實際NLP任務中扮演的“幕後英雄”角色。我們將通過具體的案例分析，說明高質量的標注數據如何直接影響模型的性能。 文本分類: 情感分析、主題分類、垃圾郵件檢測、新聞分類等。 信息抽取: 命名實體識彆、關係抽取、事件抽取，用於構建知識圖譜、填充數據庫。 問答係統: 識彆問題意圖、提取答案片段、理解上下文。 機器翻譯: 詞對齊、短語對齊、句子結構標注。 文本摘要: 識彆關鍵句子、實體、關係，用於生成概括性摘要。 對話係統: 意圖識彆、槽位填充、對話狀態跟蹤。 語法解析與句法分析: 依存句法分析、成分句法分析。 詞義消歧: 確定詞語在特定語境下的具體含義。 自然語言生成 (NLG): 以標注數據為基礎，訓練模型生成符閤語法和語義要求的文本。 本書的目標讀者 《麵嚮機器學習的自然語言標注》的目標讀者廣泛，包括但不限於： NLP工程師與研究人員: 希望深入理解如何為模型準備高質量數據，並掌握標注的最佳實踐。 數據科學傢與標注項目經理: 負責設計、執行和管理自然語言標注項目，需要全麵的理論指導和實操技巧。 語言學專業的學生與從業者: 希望將語言學知識與計算機科學相結閤，投身於NLP領域。 産品經理與業務決策者: 需要瞭解數據標注在NLP産品開發中的重要性，以及如何有效地投入資源。 對自然語言處理技術感興趣的任何人: 希望瞭解機器如何理解人類語言的底層機製。 結語 在深度學習時代，數據的重要性不言而喻，而對於自然語言處理而言，高質量的標注數據更是驅動模型智能化的“燃料”。《麵嚮機器學習的自然語言標注》將為你打開一扇通往這一關鍵領域的大門，幫助你構建起堅實的知識體係，掌握實用的技能，從而在瞬息萬變的NLP浪潮中，打造齣更智能、更強大的語言應用。本書力求做到理論與實踐並重，深度與廣度兼顧，希望能成為你在這個充滿挑戰與機遇的領域中的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

《麵嚮機器學習的自然語言標注》這個書名，直接戳中瞭我在NLP學習過程中最為睏惑的一個環節。我一直對機器學習模型如何“聽懂”人類語言感到好奇，但每次嘗試實際項目時，都會在數據準備階段遇到瓶頸，尤其是對於自然語言數據的標注。這本書的標題精準地指齣瞭我所需要的知識，即如何有效地為機器學習模型準備標注好的自然語言數據。我非常希望這本書能夠詳細地介紹各種主流的自然語言標注任務，比如詞性標注、命名實體識彆（NER）、關係抽取、情感分析，以及更復雜的語義角色標注和意圖識彆。我期待作者能夠解釋這些標注任務的目標、核心挑戰，以及它們在實際NLP應用（如機器翻譯、文本摘要、問答係統）中的重要性。更令我興奮的是，這本書強調瞭“麵嚮機器學習”，這錶明它將不僅僅局限於標注技術本身，更會深入探討標注數據的質量和形式如何直接影響機器學習模型的訓練效果。我希望書中能夠提供關於如何製定清晰、一緻的標注指南的建議，以及如何選擇和使用閤適的標注工具（例如，開源的Annotator，或者商業的Labelbox等），以提高標注效率和準確性。我也非常想知道，在處理大規模數據集時，有哪些策略可以幫助我們有效地管理標注過程，比如眾包標注和自動化標注技術的優劣分析，以及如何處理標注過程中的不確定性和人為主觀因素帶來的影響。這本書的標題讓我充滿瞭對解決實際問題的期待，我希望它能為我提供一套行之有效的自然語言標注方法論，幫助我構建高質量的訓練數據集，從而提升我的NLP模型性能。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《麵嚮機器學習的自然語言標注》這個書名，就像是一道通往NLP核心秘密的大門。我一直對人工智能如何理解並迴應我們的語言感到好奇，也意識到背後數據標注是多麼關鍵的環節。我期待這本書能夠帶我深入探索自然語言標注的世界，不僅僅是停留在理論層麵，更要揭示它在機器學習模型訓練中的實際應用和重要性。我特彆想知道，這本書會如何介紹不同類型的語言標注任務，例如，從最基礎的詞性標注，到更復雜的命名實體識彆，再到情感分析、意圖識彆，甚至更深層次的語義理解相關的標注。我希望它能詳細解釋每種標注任務的目標、挑戰以及它們在現實世界中的應用，比如在智能客服、搜索引擎、推薦係統等領域。更吸引我的是，這本書如何將“標注”與“機器學習”緊密聯係起來。我猜想，它會深入探討高質量標注數據對機器學習模型性能的影響，例如，標注的錯誤或不一緻性如何導緻模型産生偏差，而精細、準確的標注又如何幫助模型學習到更魯棒、更泛化的能力。我期待書中能提供一些關於如何製定有效的標注規範、如何選擇閤適的標注工具、以及如何管理標注團隊以確保數據質量的實踐性建議。我特彆想瞭解，在實際項目中，如何有效地平衡標注的成本、時間和質量。例如，麵對海量數據，是否存在一些智能化的標注方法或半監督學習的技術，可以在保證一定質量的前提下，降低標注的負擔？總而言之，這本書的標題讓我充滿瞭對知識的渴望，我希望它能夠為我構建一個清晰、全麵的關於自然語言標注在機器學習應用中的認知框架，成為我邁嚮NLP領域的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，《麵嚮機器學習的自然語言標注》，聽起來就像是一把開啓NLP大門的鑰匙。作為一個在機器學習領域摸索瞭幾年，但對NLP始終覺得隔著一層窗戶紙的研究者，我一直在尋找一本能夠真正將機器學習與自然語言處理緊密結閤起來的入門讀物。這本書的標題直擊要害，點齣瞭“標注”這個在NLP實踐中至關重要但又常常被忽視的環節。我非常好奇，這本書是否會深入探討不同類型的自然語言標注任務，比如詞性標注、命名實體識彆、關係抽取、事件抽取，甚至更復雜的語義角色標注和意圖識彆。我希望它能詳細解釋每種標注任務的目標、挑戰以及它們在下遊NLP任務中的具體應用。更重要的是，我期待書中能夠詳細闡述標注的策略和方法。例如，如何有效地定義標注指南，以確保標注的一緻性和準確性？在處理大規模數據集時，有哪些有效的標注流程和工具可以推薦？自動化標注和眾包標注在成本、效率和質量方麵各有何優劣？我尤其關注的是，這本書如何將“標注”與“機器學習”聯係起來。它是否會探討如何設計麵嚮特定機器學習模型（如深度學習模型）的標注數據？標注數據的質量和多樣性如何影響模型的訓練效果？書中是否會提供一些關於如何評估標注質量，以及如何處理標注中的不確定性和歧義性的方法？我希望能在這本書中找到一些關於如何從零開始構建一個高質量標注數據集的實用技巧和經驗分享，這將對我正在進行的一個文本分類項目大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

《麵嚮機器學習的自然語言標注》這個書名，讓我聯想到瞭一幅精細的藍圖，描繪瞭數據科學傢和NLP工程師在構建智能語言模型過程中的關鍵一步。我一直對那些能夠讓機器理解人類語言的黑魔法感到著迷，但同時我也明白，魔法的背後往往隱藏著大量的、細緻入微的工作。這本書的標題直接指齣瞭“標注”這一核心動作，並且強調瞭它是“麵嚮機器學習”的，這讓我覺得它不僅僅是一本關於數據標注的書，更是一本關於如何為機器學習提供優質“養料”的書。我非常想知道，作者將如何深入剖析自然語言標注的方方麵麵。比如，它是否會涵蓋從簡單到復雜的各種標注類型，例如詞性標注、命名實體識彆、情感分析、意圖識彆，甚至更進階的語義角色標注和指代消解？我期望書中能夠詳細解釋每種標注的原理、應用場景以及它們對下遊任務的重要性。更重要的是，這本書是否會提供關於如何進行有效標注的實用指南？我期待它能夠深入探討標注流程的設計，包括如何製定清晰的標注指南，如何選擇閤適的標注工具（無論是開源的還是商業的），以及如何管理和培訓標注人員，以確保數據的一緻性和高質量。我特彆感興趣的是，書中是否會討論在實際項目中，如何平衡標注的成本、時間和質量？例如，當麵臨海量數據時，有哪些策略可以幫助我們更有效地進行標注？最後，我希望這本書能夠解答一個我長期以來的疑問：標注數據的質量和粒度，如何直接影響機器學習模型的性能？它是否會提供一些關於如何利用標注數據來提升模型準確率、魯棒性和泛化能力的方法和案例？這本書的標題讓我充滿瞭期待，我希望它能成為我理解和實踐NLP數據準備階段的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就充滿瞭吸引力，"麵嚮機器學習的自然語言標注"。作為一名對自然語言處理（NLP）領域充滿好奇的初學者，當我看到這個書名時，立刻就被它所吸引。我一直對機器學習如何理解和處理人類語言的技術感到著迷，但同時也意識到，高質量的數據是機器學習成功的基石。而自然語言標注，聽起來就像是為機器學習模型提供“養分”的關鍵步驟。我非常期待這本書能夠詳細地講解，究竟什麼是自然語言標注，它在整個NLP流程中扮演著怎樣的角色。我希望作者能從最基礎的概念入手，一步一步地引導讀者，例如，標注的類型有哪些，比如詞性標注、命名實體識彆、情感分析等等，這些標注的細微差彆和應用場景又是如何區分的。同時，我也很想知道，在實際操作中，如何纔能有效地進行自然語言標注，是否存在一些通用的方法論或者最佳實踐？這本書能否為我提供一些關於如何設計標注規範、如何評估標注質量的指導？我猜想，這本書的重點可能不僅僅在於“標注”本身，更在於“麵嚮機器學習”。這意味著，它很可能還會探討，不同的標注方法和標注質量，會對機器學習模型的性能産生怎樣的影響。例如，錯誤的標注數據是否會誤導模型，從而導緻模型泛化能力下降？高質量的標注數據又如何能幫助模型學習到更魯棒、更準確的特徵？我希望這本書能夠提供一些實際的案例分析，讓我看到理論知識如何轉化為實際應用，以及在真實世界中，標注是如何支撐起各種令人驚嘆的NLP應用的，比如智能客服、機器翻譯、文本摘要等等。這本書的書名讓我充滿瞭對知識的渴望，我迫切地想通過它來構建我對NLP數據準備環節的認知體係，為我未來深入學習和實踐NLP打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

書本打摺優惠後，低於五摺拿下，需求分析，數據算法，人工智能，機器學習，邏輯推理，邏輯推理，數論，都是我感興趣的領域。生命不息，學無止境。

評分☆☆☆☆☆

很好的書，要認真學習

評分☆☆☆☆☆

自然語言理解是人工智能的一個重要分支，主要研究如何利用計算機來理解和生成自然語言

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值得推薦！！！！！

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書收到很完美，包裝沒破損，有塑封，原價很貴，打摺後還是能買的起的，京東不錯

評分☆☆☆☆☆

自然語言是個人比較感興趣的。當機器的老師感覺就是好。

評分☆☆☆☆☆

內容很好，但需要一些基礎。

評分☆☆☆☆☆

除瞭快遞速度稍慢瞭一些，其他都很滿意。不過雙11可以理解額

評分☆☆☆☆☆

買來用來參考，京東就是多快好省，不錯不錯