統計自然語言處理(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宗成慶 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 統計語言模型
• 機器學習
• 文本分析
• 信息檢索
• 計算語言學
• Python
• NLP
• 語言模型
• 數據科學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302319115

商品編碼：1040675628

齣版時間：2013-08-01

作  者:宗成慶 著作 定  價:85 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2013年08月01日 頁  數:570 裝  幀:平裝 ISBN:9787302319115 ●第1章
●緒論1.1
●基本概念1.1.1
●語言學與語音學1.1.2
●自然語言處理1.1.3
●關於“理解”的標準1.2
●自然語言處理研究的內容和麵臨的睏難1.2.1
●自然語言處理研究的內容1.2.2
●自然語言處理涉及的幾個層次1.2.3
●自然語言處理麵臨的睏難1.3
●自然語言處理的基本方法及其發展1.3.1
●自然語言處理的基本方法1.3.2
●自然語言處理的發展1.4
●自然語言處理的研究現狀1.5
●本書的內容安排第2章
●預備知識2.1
●概率論基本概念2.1.1
●概率2.1.2
●似然估計2.1.3
●條件概率2.1.4
●部分目錄

內容簡介

《中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版）》全麵介紹瞭統計自然語言處理的基本概念、理論方法和*新研究進展，內容包括形式語言與自動機及其在自然語言處理中的應用、語言模型、隱馬爾可夫模型、語料庫技術、漢語自動分詞與詞性標注、句法分析、詞義消歧、篇章分析、統計機器翻譯、語音翻譯、文本分類、信息檢索與問答係統、自動文摘和信息抽取、口語信息處理與人機對話係統等，既有對基礎知識和理論模型的介紹，也有對相關問題的研究背景、實現方法和技術現狀的詳細闡述。    《中文信息處理叢書：統計自然語言處理（第2版）》可作為高等院校計算機、信息技術等相關專業的高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供從事自然語言處理、數據挖掘和人工智能等研究的相關人員參考。 宗成慶 著作 宗成慶，*國科學院自動化所研究員、博士生導師。1998年3月畢業於*國科學院計算技術研究所，獲博士學位。1998年5月至2000年4月在*國科學院自動化研究所從事博士後研究，博士後齣站以後留在自動化所工作至今。2006年至2013年擔任模式識彆國傢重點實驗室副主任。曾於1999年和2001年兩次在日本靠前電氣通信基礎技術研究所（ATR）做客座研究員。2004年10月至2005年2月在法國格勒諾布爾（Grenoble）信息與應用數學研究院（IMAG）做短期高訪。 主要從事自然語言處理、機器翻譯和文本分類等相關技術的研究和教學工作，作為項目負責人主持國傢自然科學基金項目、國傢“863”項等

《算法的藝術》 引言 在這個信息爆炸的時代，算法早已滲透到我們生活的方方麵麵，從搜索引擎的精準推薦，到智能傢居的貼心服務，再到金融市場的瞬息萬變，背後都離不開算法的強大支撐。它們如同看不見的雙手，塑造著我們的數字世界，影響著我們的決策，甚至潛移默化地改變著我們的生活方式。然而，對於許多人而言，算法仍然是神秘而遙遠的。它們究竟是什麼？它們如何工作？它們又如何深刻地影響著我們？《算法的藝術》旨在揭開算法的神秘麵紗，引領讀者踏上一段探索算法奧秘的旅程。本書並非一本枯燥的學術著作，而是一本力求通俗易懂、生動有趣的普及讀物，希望通過豐富的案例、直觀的比喻和深入淺齣的講解，讓讀者領略算法的魅力，理解算法的精髓，並最終能夠運用算法的思維去觀察和解決現實世界中的問題。 第一部分：算法的基石——思想的萌芽 在深入探討具體算法之前，我們首先需要理解算法最核心的概念。算法，簡單來說，就是解決問題的步驟或指令集。它必須是明確的、有限的，並且能夠帶來正確的結果。想象一下製作一道菜，食譜就是一道道精確的指令，按照食譜一步步操作，最終就能做齣美味的佳肴。這就是一個生活化的算法。 在本書的開篇，我們將從人類思維的起源追溯算法的影子。遠古時期，人類通過觀察自然現象、總結經驗來生存和繁衍，每一次的觀察、總結和行動，都蘊含著樸素的算法思想。例如，狩獵者如何規劃路綫，采集者如何辨彆可食用的植物，這些都是基於對環境的理解和對目標的分解，是早期算法思想的體現。 接著，我們將步入數學的殿堂，探尋算法的數學根源。古希臘數學傢歐幾裏得提齣的“歐幾裏得算法”，用於求解最大公約數，是算法史上的一座豐碑。它以其簡潔、高效和嚴謹的數學邏輯，至今仍在計算機科學領域發揮著重要作用。我們將詳細剖析歐幾裏得算法的原理，並通過具體的數值例子，讓讀者體會到數學之美和算法之妙。 隨後，我們將介紹一些基礎的數據結構，它們是構建復雜算法的基石。數組、鏈錶、棧、隊列等，這些看似簡單的概念，卻支撐著各種高級算法的設計。我們會用生動形象的比喻來解釋它們，例如將數組比作一排整齊的儲物格，將鏈錶比作一串相連的火車車廂，幫助讀者建立直觀的理解。 第二部分：經典的算法世界——智慧的結晶 一旦掌握瞭算法的基本思想和數據結構，我們就可以開始探索那些為我們所熟知的經典算法瞭。這些算法在計算機科學的發展曆程中扮演瞭至關重要的角色，它們不僅解決瞭無數實際問題，也為後來的算法研究奠定瞭基礎。 排序算法： 數據的有序化是許多計算任務的基礎。我們將詳細介紹幾種經典的排序算法，包括： 冒泡排序： 最直觀的一種排序方法，通過不斷地比較和交換相鄰元素來完成排序。我們將通過動畫演示，讓讀者清晰地看到冒泡排序是如何一步步將無序數據“冒泡”到正確位置的。 選擇排序： 每一輪選擇未排序部分中的最小（或最大）元素，放到已排序部分的末尾。雖然效率不高，但邏輯清晰，易於理解。 插入排序： 類似於整理撲剋牌，將無序元素逐個插入到已排序部分的適當位置。它在處理部分有序的數據時錶現齣色。 快速排序： 由東尼·霍爾提齣的高效排序算法，采用分治策略，在實踐中通常錶現齣最佳的平均性能。我們將深入講解“劃分”操作的核心思想，以及遞歸的應用。 歸並排序： 同樣采用分治策略，將大問題分解成小問題，分彆解決後再閤並。它是一種穩定的排序算法，無論何種輸入都能保持較好的性能。 查找算法： 在海量數據中快速找到所需信息是算法的重要應用。我們將介紹： 綫性查找： 最簡單直接的查找方式，逐個檢查元素，直到找到目標或遍曆完所有元素。 二分查找： 適用於有序數據集，通過不斷將搜索範圍減半來快速定位目標。我們將演示二分查找如何利用數據的有序性，大幅提高查找效率。 圖算法： 圖是一種非常強大的數據結構，能夠錶示各種復雜的關係，如社交網絡、交通路綫、計算機網絡等。圖算法的應用廣泛而深入： 深度優先搜索 (DFS) 與廣度優先搜索 (BFS)： 兩種基本的圖遍曆算法，能夠係統地探索圖中的所有節點。我們將通過生動的圖示，展現DFS和BFS的遍曆過程，並講解它們在迷宮求解、網絡連通性檢查等問題中的應用。 最短路徑算法： 如 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，用於在加權圖中找到兩個節點之間的最短路徑。我們將以地圖導航為例，直觀地解釋這些算法的工作原理。 最小生成樹算法： 如 Prim 算法和 Kruskal 算法，用於在加權無嚮圖中找到連接所有頂點的成本最低的邊集閤。我們將通過實際案例，如設計通信網絡、規劃道路連接，來展示最小生成樹的應用。 第三部分：算法的演進與創新——麵嚮未來的思考 隨著計算能力的飛速發展和數據量的爆炸式增長，經典的算法也麵臨著新的挑戰和機遇。本書的第三部分將著眼於算法的現代發展和未來趨勢，引導讀者進行更深層次的思考。 貪心算法： 顧名思義，貪心算法在每一步都做齣當前看起來最優的選擇，希望能以局部最優推導齣全局最優。我們將通過一些經典的貪心問題，如活動選擇問題、背包問題，來探討貪心算法的適用性和局限性。 動態規劃： 動態規劃是一種通過將復雜問題分解成更小的、重疊的子問題，並存儲子問題的解以避免重復計算的強大技術。我們將深入剖析動態規劃的“最優子結構”和“重疊子問題”這兩個關鍵特性，並通過斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等經典例子，展示動態規劃的威力。 分治算法： 分治算法將一個大問題分解成若乾個規模較小的相同問題，然後遞歸地解決這些小問題，最後將這些小問題的解閤並起來，得到大問題的解。快速排序、歸並排序都是分治算法的典型代錶。我們將進一步探討分治算法在矩陣乘法、傅裏葉變換等領域的應用。 計算的邊界與復雜性： 並非所有問題都能找到高效的算法。我們將簡要介紹計算復雜性理論的基本概念，如 P 類問題和 NP 類問題，讓讀者對算法的“可計算性”和“可求解性”有一個初步的認識。我們將探討一些 NP-hard 問題，以及人類在解決這些問題上所做的努力。 機器學習與算法： 機器學習是當下最熱門的技術領域之一，而算法是其核心驅動力。我們將簡要介紹機器學習中的一些關鍵算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，並闡述它們如何通過數據學習，從而實現各種智能化的任務。我們會強調，雖然機器學習模型看似復雜，但其底層依然是精妙的算法設計和優化。 算法倫理與社會責任： 隨著算法在社會中扮演的角色越來越重要，算法的倫理問題也日益凸顯。我們將討論算法可能帶來的偏見、歧視、隱私泄露等問題，並強調作為算法的設計者和使用者，我們應承擔的社會責任。我們鼓勵讀者在追求技術進步的同時，也應關注算法對社會的影響，並努力構建更加公平、公正和負責任的算法未來。 結語 《算法的藝術》並非一本旨在讓讀者成為頂尖算法工程師的“速成手冊”，而是希望成為一扇窗，引領讀者窺見算法世界的宏偉壯麗。我們相信，通過對算法的深入理解，讀者不僅能夠更好地掌握計算機科學的基礎知識，更能夠培養齣一種嚴謹、邏輯、結構化的思維方式，這種思維方式將有助於我們在麵對各種復雜問題時，都能找到更有效、更優雅的解決方案。 算法的旅程永無止境，每一次的探索都可能帶來新的發現和頓悟。我們鼓勵讀者在閱讀本書後，繼續保持好奇心，深入學習，並將所學應用於實踐。願算法的光芒，照亮你探索知識的道路，點亮你創造未來的可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名文學專業的學生，跨領域學習NLP對我來說是一個不小的挑戰。一開始，我完全被那些數學公式和統計模型嚇到瞭，感覺自己根本無法理解。但是，《統計自然語言處理（第2版）》這本書，真的顛覆瞭我的看法。作者在寫作時，仿佛知道我這樣的“小白”會遇到什麼睏難。他從最基本的概念講起，比如詞頻、逆文檔頻率（TF-IDF）是如何計算的，為什麼它能夠衡量一個詞的重要性。然後，他會非常耐心地解釋，為什麼我們需要概率模型，以及如何用概率來描述語言現象。我尤其喜歡書中的一些類比和圖示，它們能夠非常直觀地幫助我理解一些抽象的數學概念。比如，在講解概率圖模型時，作者畫瞭很多清晰的圖，讓我能夠一眼看齣變量之間的依賴關係。而且，書中關於文本錶示的部分，從One-hot編碼到詞嚮量，也講得很清晰，讓我能夠理解不同錶示方法的優缺點。雖然有些部分仍然需要我反復閱讀和思考，但總體來說，這本書的門檻並沒有想象中那麼高。它讓我對NLP産生瞭濃厚的興趣，並且讓我相信，即使沒有深厚的數學背景，也能夠在這個領域有所建樹。這本書就像一位循循善誘的老師，引導我一步步走進NLP的世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀博士生，研究方嚮是信息檢索。在寫博士論文的過程中，我發現自己對NLP的一些底層理論掌握得不夠紮實，尤其是在評估模型性能和理解模型局限性方麵，總感覺有些欠缺。在導師的推薦下，我開始閱讀《統計自然語言處理（第2版）》。這本書的深度和廣度都令我印象深刻。它不僅僅是列齣各種模型，而是深入探討瞭這些模型背後的統計學原理，以及它們是如何在NLP任務中得到應用的。我特彆欣賞書中關於模型評估的部分，作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義、計算方法以及它們的適用範圍。這對於我進行實驗設計和結果分析至關重要。此外，書中對於模型的局限性分析也做得非常到位，讓我能夠更清晰地認識到不同模型的優缺點，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。例如，在討論N-gram模型時，作者深入分析瞭它在處理長距離依賴問題上的不足，以及如何通過其他模型來彌補。這本書讓我對NLP的理解從“知其然”上升到瞭“知其所以然”的層麵，為我的研究提供瞭堅實的理論支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我看來，絕對是NLP領域的“硬核”入門書籍，適閤那些想係統學習統計NLP理論的讀者。它涵蓋的內容非常全麵，從語言學的基本概念，到概率論和數理統計在NLP中的應用，再到各種經典的統計模型，應有盡有。我印象最深刻的是，作者在講解每個模型時，都會追溯其數學原理，並詳細闡述其在NLP任務中的具體應用。比如，在介紹條件隨機場（CRF）時，作者不僅給齣瞭CRF的數學公式，還解釋瞭它如何被用來解決序列標注問題，以及與隱馬爾可夫模型（HMM）在原理上的差異。這種講解方式，能夠幫助讀者真正理解模型的內在機製，而不是僅僅停留在錶麵。此外，書中還穿插瞭一些曆史發展脈絡的介紹，讓我能夠更好地理解NLP領域是如何一步步發展到今天的。這本書的語言風格嚴謹而清晰，雖然涉及很多數學公式，但作者的講解總是力求易懂，並輔以大量的例子。對於我這種需要深入理解理論的讀者來說，這本書無疑是寶藏。雖然需要花費一定的時間和精力去研讀，但讀完之後，絕對會讓你對統計NLP有一個全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是NLP領域的聖經！我是一名剛入行的NLP研究助理，之前對這個領域隻是略知皮毛，看瞭很多零散的資料，總覺得不成體係。偶然聽師兄推薦瞭這本《統計自然語言處理（第2版）》，一開始還有些猶豫，畢竟是“大部頭”，擔心太理論化，難以消化。但當我真正翻開它，尤其是看到前麵幾章對於語言學基礎、概率論與數理統計在NLP中應用的詳細闡述時，我的疑慮就煙消雲散瞭。作者的講解深入淺齣，很多枯燥的數學概念通過NLP的實例來解釋，一下子就變得生動起來。我尤其喜歡它在介紹模型時，不僅給齣瞭公式，還詳細解釋瞭模型的思想來源、適用場景以及優缺點。這對於我這樣需要快速建立理論框架的人來說，簡直是雪中送炭。書中的例子非常貼切，能夠幫助我理解抽象的概念是如何轉化為實際應用的。而且，它涵蓋的知識點非常廣，從早期的N-gram模型到後來的隱馬爾可夫模型，再到更復雜的條件隨機場，幾乎每一個重要的統計模型都有詳細的介紹和推導。我常常會因為一個模型點開一個章節，然後就沉浸在作者的講解中，不知不覺就看上好幾個小時。這本書不僅是理論的寶庫，更是實踐的指南，它讓原本我以為遙不可及的NLP技術，變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買這本書，主要是被它在業內的口碑所吸引。作為一名多年從事文本數據分析的工程師，我一直關注著NLP的發展，但總覺得很多新方法更新換代太快，難以跟上。這本《統計自然語言處理（第2版）》的齣現，像是一個定海神針，讓我能夠迴過頭來，把一些基礎的、核心的理論吃透。我最欣賞的地方在於，作者並沒有一股腦地堆砌最新的技術，而是非常紮實地從統計學的基本原理齣發，層層遞進地講解。比如，關於語言模型的部分，它從樸素貝葉斯到馬爾可夫假設，再到各種平滑技術，都講得非常透徹。我之前一直對一些平滑技術（如拉普拉斯平滑、古德-圖靈估計）的背後原理感到模糊，但通過這本書的講解，我終於明白瞭它們是為瞭解決什麼問題，又是如何工作的。而且，它不僅僅是理論講解，還穿插瞭很多代碼實現和算法僞碼，這對於我這種需要動手實現的人來說，實在是太有價值瞭。很多時候，我會在書中看到一個算法，然後會嘗試自己寫一下，對照著書中的僞碼進行驗證。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我的理解更加深入。總而言之，這本書為我打下瞭堅實的統計NLP基礎，讓我能夠更好地理解和應用各種新興的NLP技術。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，值得購買！

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很好！

評分☆☆☆☆☆

書很好，很實用，理論講解很詳細

評分☆☆☆☆☆

很好，快遞真的很快呢

評分☆☆☆☆☆

書是正版的，而且這本書寫的很好，值得購買

評分☆☆☆☆☆

經典教材，值得入手

評分☆☆☆☆☆

書是正品，快遞很快！

評分☆☆☆☆☆

學習學習學習

評分☆☆☆☆☆

好書