自然语言处理与语音识别入门:核心技术概览
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更新于2024-07-17
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《语音与语言处理》是一本介绍自然语言处理、计算语言学以及语音识别领域的入门教材,第三版草案由丹尼尔·朱拉夫斯基(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·H·马丁(James H. Martin)合著,两位作者分别来自斯坦福大学和科罗拉多大学博尔德分校。该书版权日期为2018年,最新版本更新至2018年8月12日,欢迎读者提出宝贵意见和修正错漏。
本书的主要内容涵盖了多个核心主题,从基础知识到前沿技术:
1. **介绍**:首先引导读者了解自然语言处理的背景和重要性,为后续章节打下基础。
2. **正则表达式与文本规范化**:讲解如何处理文本数据,包括常用的字符串操作和规范化技术,如编辑距离。
3. **n-gram语言模型**:介绍基于统计的词序列模型,用于预测文本的概率分布。
4. **朴素贝叶斯与情感分类**:通过实例演示简单概率模型在文本分类任务中的应用,特别是情感分析。
5. **逻辑回归**:探讨线性回归在NLP中的应用,特别是在预测任务中的作用。
6. **向量语义**:介绍词汇表征的演变,如何利用词向量表示文本的语义关系。
7. **神经网络与神经语言模型**:深入讲解深度学习在语言处理中的应用,如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。
8. **词性标注**:介绍如何识别句子中每个单词的词性,是构建语法模型的基础。
9. **递归神经网络**:探讨递归结构在处理语法结构时的优势。
10. **英语形式语法**:介绍英语句子的句法规则,为后续的句法分析提供理论框架。
11. **句法解析**:区分句法分析的多种方法,包括统计语法分析和依存句法分析。
12. **统计句法分析**:侧重于基于概率的句法树构造算法。
13. **依存句法分析**:详细解释词语之间的依存关系及其在语义理解中的作用。
14. **句子意义的表示**:讨论如何将文本转化为形式化的语义表示,如语义角色标注。
15. **计算语义学**:探讨词汇和短语的意义表示,以及如何量化它们的相似度。
16. **语义解析**:将自然语言表达转化为机器可理解的形式,以便执行复杂的查询或推理。
17. **信息抽取**:提取文本中的关键信息,如命名实体、事件等。
18. **语义角色标注**:识别动作的发起者、承受者等语义角色。
19. **词义计算**:研究如何处理同义词和多义词,提高理解和生成的准确性。
20. **情感和情绪提取词典**:利用情感词典支持情感分析和情绪识别。
21. **核心ference分辨率和实体链接**:解决指称消解问题,即同一实体在文本中的不同称呼如何关联。
22. **篇章连贯性**:研究文本段落间的逻辑关系和上下文一致性。
23. **机器翻译**:探讨跨语言的自然语言处理技术,包括翻译模型的构建和评估。
《语音与语言处理》不仅涵盖了基础理论,还涉及了当前最热门的技术,对于希望进入这个领域学习或从事NLP工作的读者来说,是一本不可或缺的参考书籍。
2019-01-22 上传
2019-07-11 上传
2023-03-29 上传
2023-04-06 上传
2023-03-29 上传
2024-10-16 上传
2023-05-12 上传
2023-02-15 上传
2023-03-30 上传
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