统计自然语言处理入门教程

"统计自然语言处理基础" 统计自然语言处理是计算机科学领域的一个重要分支，它结合了概率论、统计学和计算机科学的理论，旨在理解、生成和处理人类语言。《统计自然语言处理基础》是由Christopher D. Manning和Hinrich Schütze合著的经典教材，为学习者提供了深入理解这一领域的基础知识。 本书分为两大部分，首先介绍了统计自然语言处理的基本概念和技术，然后详细探讨了处理自然语言时的关键问题。 第一部分“预备知识”包括： 1. 引言：阐述了统计自然语言处理的重要性，以及它在人工智能和语言学中的应用。 2. 数学基础：涵盖了概率论和统计学的基础知识，如条件概率、联合概率、最大似然估计等，这些是理解和构建统计模型的关键。 3. 语言学基础：讲解了基本的语言学概念，如词法、句法和语义，为后续的分析提供语言学背景。 4. 基于语料库的工作：讨论了如何利用大规模文本数据进行统计建模，强调了语料库在统计自然语言处理中的核心作用。 第二部分“词语”深入探讨了与词语相关的统计方法： 5. 二元组合（Collocations）：解释了如何识别和评估词语间的共现模式，如短语和习惯表达，这对于理解语言的连贯性和流畅性至关重要。 6. 统计推断：讲述了如何运用统计模型来推断未知词汇的概率分布，例如，通过N-gram模型预测给定单词序列的可能性。 后续章节可能会涵盖更复杂的话题，如词性标注、命名实体识别、句法分析、机器翻译、情感分析等。这些内容都是建立在初步介绍的基础上，逐步引入更高级的统计方法和深度学习技术，以解决实际的语言处理任务。 本书适合对自然语言处理感兴趣的计算机科学家、语言学家或相关专业学生，不仅提供了理论知识，还包含了大量的实例和练习，帮助读者掌握并应用统计自然语言处理的工具和技术。通过学习，读者能够构建自己的统计语言模型，并解决实际语言数据中的各种挑战。