MIT经典:统计自然语言处理基础
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更新于2024-09-19
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"本书是麻省理工学院(MIT)出版的《统计自然语言处理基础》(Foundations of Statistical Natural Language Processing),由Christopher D. Manning和Hinrich Schutze合著,是统计自然语言处理领域的经典教材,特别关注信息检索相关领域。"
本书深入探讨了自然语言处理(NLP)中的统计方法,适用于对计算语言学感兴趣的学者和研究人员。书中涵盖了数学基础、语言学基本知识、基于语料库的工作方法等多个方面,旨在为读者提供扎实的理论基础和实践经验。
第一部分“预备知识”包含以下章节:
1. 引言:简要介绍统计自然语言处理的重要性和研究范围,以及本书的主要内容和目标。
2. 数学基础:讲解在统计自然语言处理中必要的概率论、统计学和矩阵论知识,为后续章节的深入学习打下基础。
3. 语言学基础:概述了语言的基本结构,如词汇、语法和句法,以便理解自然语言的复杂性。
4. 基于语料库的工作:介绍了如何利用大规模文本数据进行统计分析,包括语料库的构建和使用。
第二部分“词语”则专注于词汇层面的处理:
5. 词组(Collocations):讨论了词与词之间的组合模式,如固定搭配和短语,以及如何通过统计方法来识别和理解这些模式。
6. 统计推断:讲解如何利用统计模型来推断词的意义、共现关系和概率分布,为词性标注、词义消歧等任务提供方法。
书中的其他章节可能涉及主题建模、信息检索、机器翻译、情感分析等主题,进一步阐述统计方法在NLP中的应用。书中还包括了参考文献和索引,方便读者深入研究特定话题。
这本书对于理解自然语言处理中的统计方法和信息检索技术至关重要,无论是对学术研究还是实际应用,都是不可多得的参考资料。通过学习本书,读者可以掌握如何利用统计工具解决实际的自然语言处理问题,并对NLP领域有更全面的理解。
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2008-02-01 上传
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ghostzms
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