《自然语言处理:语音、语言与计算语言学及语音识别入门》第三版是一本经典且权威的英文原著,由斯坦福大学的Daniel Jurafsky教授和科罗拉多大学博尔德分校的James H. Martin教授合著。该书于2018年版权修订,初稿日期为2018年8月15日,欢迎读者提出宝贵意见和纠正错漏。本书全面覆盖了自然语言处理(NLP)领域的关键概念和技术,旨在为学习者提供一个深入理解自然语言处理理论和实践的坚实基础。 全书共分为23章,从介绍自然语言处理的基本概念开始,逐步深入到各个子领域: 1. **引言**:概述自然语言处理的目标和历史,介绍研究背景和应用前景。 2. **正则表达式与文本规范化**:介绍文本处理中的基础工具,包括字符串匹配和格式转换。 3. **n-gram语言模型**:讲解如何通过统计方法预测文本序列的概率,是基本的语言模型基础。 4. **朴素贝叶斯分类与情感分析**:介绍基于概率的简单分类算法及其在情绪判断中的应用。 5. **逻辑回归**:一种常用的统计学习方法,用于预测任务中的变量关系。 6. **向量语义**:探讨词向量表示和它们在理解语义关系中的作用。 7. **神经网络和神经语言模型**:涉及深度学习在NLP中的应用,如循环神经网络(RNN)和更复杂的架构。 8. **词性标注**:识别文本中单词的语法类别,是语言处理中的基础任务。 9. **递归神经网络**:深度学习在处理序列数据中的另一种形式,如句法结构的建模。 10. **英语的句法规则**:介绍英语句子的结构规则和分析方法。 11. **句法解析**:识别句子成分和短语结构,如依存句法分析。 12. **统计句法分析**:使用概率方法进行自动解析的探讨。 13. **依存关系解析**:关注词汇之间的依赖关系,以捕捉句子的深层结构。 14. **句子意义的表示**:探讨如何量化和表达文本的抽象意义。 15. **计算语义**:利用计算机处理语言中的意义和概念。 16. **语义解析**:将自然语言转化为机器可理解的形式,如逻辑表达式或知识图谱查询。 17. **信息抽取**:从文本中提取结构化的信息,如命名实体和事件。 18. **语义角色标注**:确定句子中词汇在句子结构中的具体作用。 19. **词义计算**:处理多义词和同义词,提高语言理解的精确度。 20. **情感和情绪词典**:利用词典资源支持情感和情绪分析。 21. **核心ference解析和实体链接**:解决文本中提及同一事物的不同表达问题。 22. **篇章连贯性**:研究如何理解文本的上下文关联。 23. **机器翻译**:介绍自然语言处理在跨语言交流中的应用,如将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。 这本书不仅适合研究生和专业研究人员,也适合对自然语言处理感兴趣的开发者、工程师和语言技术爱好者。它不仅提供了理论知识,还包含了许多实用的技术和案例,有助于读者在实际项目中应用所学知识。
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