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郑捷著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121307652

商品编码：11269370145

出版时间：2017-01-01

NLP汉语自然语言处理原理与实践 作  者:郑捷 著 定  价:98 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年01月01日 页  数:532 装  帧:平装 ISBN:9787121307652 ●第1章中文语言的机器处理
●1.1历史回顾
●1.1.1从科幻到现实
●1.1.2早期的探索
●1.1.3规则派还是统计派
●1.1.4从机器学习到认知计算
●1.2现代自然语言系统简介
●1.2.1NLP流程与开源框架
●1.2.2哈工大NLP平台及其演示环境
●1.2.3StanfordNLP团队及其演示环境
●1.2.4NLTK开发环境
●1.3整合中文分词模块
●1.3.1安装LtpPython组件
●1.3.2使用Ltp3.3进行中文分词
●1.3.3使用结巴分词模块
●1.4整合词性标注模块
●1.4.1Ltp3.3词性标注
●1.4.2安装StanfordNLP并编写Python接口类
●1.4.3执行Stanford词性标注
●1.5整合命名实体识别模块
●部分目录

内容简介

本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是，本书是迄今为止靠前本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。 郑捷 著 郑捷，研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率为85%~95%）的统一架构的NLP认知系统，已经出版专著《机器学习算法原理与编程实践》，希望能与在NLP这方面有兴趣的读者一起学习交流。

《深入理解语言：从符号到智能的演进》 一部追溯语言本质、揭示智能奥秘的鸿篇巨著。 本书并非一本介绍具体技术或工具的“应用手册”，而是一次对“语言”这一人类最核心智能工具的深刻哲学与科学探索。它将带领读者穿越古今，从语言的起源、符号的诞生，一路攀登至智能的峰峦，追问语言如何塑造思维，思维又如何驱动语言的革新。我们将深入探讨，理解语言不仅仅是掌握一套规则或词汇，更是解锁人类认知能力的关键。 第一部分：语言的诞生——从混沌到秩序的黎明 在人类文明伊始，语言如何从自然的声响、肢体的姿态中孕育而出？我们将追溯那些模糊的考古线索和演化生物学的洞见，探讨早期人类交流的可能形态。从简单的感叹、指代，到复杂的意图表达，语言的萌芽是一个漫长而充满偶然性的过程。 早期交流的猜想： 想象一下，在没有文字的远古时代，人们如何通过模拟自然界的声音、重复简单的音节来传递信息？我们审视早期人类的工具制造、社会组织，推测其对早期语言发展的潜在影响。 符号的革命： 文字的出现是人类历史上划时代的飞跃。本书将深入剖析“符号”的概念，探讨符号如何从具象的图画演变为抽象的象形、表意，最终发展出表音的音节和字母。我们将分析不同古老文字系统的演变轨迹，例如楔形文字、古埃及象形文字、甲骨文等，以及它们如何承载和传播知识。 语法框架的构建： 语言并非杂乱无章的词语堆砌，而是遵循着内在的逻辑结构。我们将探讨原始语法是如何在人类交流中自然形成的，例如主谓宾的顺序、时态、语态的演变。这部分将不拘泥于某种特定语言，而是着眼于普遍性的语法原则，以及它们如何帮助我们组织复杂思想，表达细微情感。 第二部分：语言的演变——文化、思维与社会交织的河流 语言是活的，它随着人类社会的发展、文化的变迁而不断演化。本书将深入剖析语言在不同历史时期、不同文化背景下的形态变化，以及这些变化如何反映出人类思维模式的差异。 语意的迁徙与分化： 一个词语的含义是如何随着时间推移而发生演变的？我们将以大量生动的语言学案例，展示语意的“引申”、“转移”、“狭义化”和“广义化”。例如，“红色”从一种颜色，如何与革命、警告、热情等概念紧密联系；“平台”从物理的台阶，如何演变为互联网上的信息集散地。 方言与语言的生命力： 为什么会有如此多姿多彩的方言？我们将探讨地理、社会、历史等因素如何导致语言的分化，以及方言在保留地方文化、传承地方记忆方面的独特价值。同时，也将审视全球化背景下，语言交流的融合与冲突。 语言与思维的“萨丕尔-沃尔夫假说” revisited： 语言真的决定思维吗？我们将批判性地回顾“萨丕尔-沃尔夫假说”，并结合认知科学和跨文化研究的最新成果，探讨语言对我们观察世界、形成概念、做出判断的影响。例如，不同语言在颜色、空间、时间上的表达差异，如何影响母语者的认知。 第三部分：语言的奥秘——结构、意义与沟通的深层解析 语言的精妙之处在于其内在的结构和无穷的生成力。本部分将深入语言学的核心领域，揭示语言的复杂系统是如何运作的。 语音学的奇迹： 从人类声带发出微弱的气流，到形成丰富多样的音素，再到组合成有意义的词语，语音学的世界充满了精妙的物理学和生理学原理。我们将解析发音器官的协同工作，以及不同语言音系的独特性。 形态学的迷宫： 词语是如何构成的？从词根、词缀，到词的屈折变化，形态学揭示了语言组织词汇的内在规则。我们将分析不同语言的形态学特征，例如黏着语、屈折语、孤立语等，以及它们如何影响语言的表达效率。 句法的魔术： 词语如何组合成句子，并表达出复杂的意义？我们将深入剖析句法的层次结构，包括短语、从句、递归等概念。本部分将不局限于某个具体的句法理论，而是从更宏观的角度，展示句法作为信息组织和传递的关键机制。 语义学的无限空间： 词语和句子所承载的意义，是如何被理解和传递的？我们将探索词义的构成、词语之间的语义关系（同义、反义、上下位关系等），以及句子意义的构成原理。这部分也将触及语用学的范畴，探讨语境对意义解读的重要影响。 第四部分：语言的未来——智能、连接与认知的边界 随着人工智能技术的飞速发展，语言的边界正在被重新定义。本书将展望语言的未来，探讨其在人机交互、知识传播、乃至拓展人类智能方面的潜力。 计算语言学的兴起： 机器是如何“理解”和“生成”语言的？我们将简要回顾计算语言学的历史，从早期的规则系统到如今的深度学习模型，探讨机器语言处理能力的发展历程。 智能代理的诞生： 语音助手、智能翻译、文本生成等技术，正以前所未有的速度改变着我们的生活。我们将探讨这些技术背后的语言学原理，以及它们如何通过模仿和学习人类语言，实现与人类的有效交互。 语言的界限： 当机器的语言能力越来越强，人类语言的独特性何在？我们将进一步探讨语言在情感表达、创造力、以及深层理解方面的不可替代性。这部分也可能触及一些哲学思考：智能的本质是什么？语言在其中扮演何种角色？ 《深入理解语言：从符号到智能的演进》 是一次对人类最伟大创造——语言——的深度回溯与前瞻。它适合任何对语言的本质、人类的思维，以及智能的奥秘充满好奇的读者。无论您是语言爱好者、文学研究者、哲学探索者，还是对人工智能的未来充满憧憬的科技从业者，都能在这本书中获得启发与思考。它将帮助您跳出具体的语言工具，用更广阔的视野，去理解语言作为人类文明基石的深刻意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应是它的厚度。对于一本深入讲解“原理与实践”的书籍来说，这厚度似乎是理所应当的。我是一名在一家互联网公司从事算法岗位的工程师，NLP是我们部门日常工作中不可或缺的一部分。虽然日常工作已经积累了一些经验，但总觉得在理论基础方面存在一些欠缺，有时候遇到一些棘手的问题，会感觉力不从心，无法从根源上解决。这本书的出现，让我看到了系统性学习和提升的机会。 书中对于NLP技术发展脉络的梳理，让我印象深刻。从早期的统计语言模型，到后来深度学习的兴起，再到如今大规模预训练模型的时代，作者都进行了详实的阐述。这种历史性的视角，不仅帮助我理解了当前技术的优势所在，也让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。尤其是在讲解Transformer模型时，作者没有止步于其架构本身，而是深入剖析了其自注意力机制的数学原理，以及它如何克服了RNN在处理长序列时的瓶颈。这种深入的讲解，让我恍然大悟，原来很多看似神奇的技术，背后都有着严谨的数学和逻辑支撑。 在“实践”的部分，作者选择了非常具有代表性的NLP任务，并且提供了清晰的代码实现。我尤其关注了书中关于文本生成和对话系统的章节。我们在实际工作中也经常会遇到类似的需求，但往往是东拼西凑地学习各种开源库的用法。而这本书则提供了一个更加系统化的方法论，从数据准备、模型选择到评估调优，都给出了非常详尽的指导。作者还分享了一些在实际项目中遇到的常见问题和解决方案，这些宝贵的经验对于我这样的工程实践者来说，价值连城。 这本书最大的特点在于，它并没有回避复杂的概念，而是用一种我能够理解的方式将其阐释清楚。例如，在讲解词向量时，作者不仅介绍了Word2Vec和GloVe，还深入讨论了它们在语义和句法上的捕捉能力。在处理汉语文本时，作者也专门辟出章节讲解了分词算法（如HMM、CRF）以及如何处理汉语的词序和语义信息。这些内容，让我对汉语NLP的独特性有了更深的认识，也为我优化现有的汉语处理流程提供了新的思路。 这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师。它引导我不仅要学会“怎么做”，更要理解“为什么这么做”。通过阅读和实践，我感觉自己的NLP知识体系更加完整和扎实。我能够更自信地分析和解决实际问题，也对未来NLP技术的发展有了更深入的思考。这本书绝对是NLP领域从业者和研究者的必读之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上“NLP汉语自然语言处理原理与实践”几个字，在收到它之前就让我充满了期待。我是一名在校的学生，正在攻读计算机科学专业，对于自然语言处理（NLP）这个领域一直有着浓厚的兴趣。在学习过程中，我接触过一些零散的NLP资料，但总感觉缺少一条清晰的主线，无法将碎片化的知识串联起来，更不用说深入理解其背后的原理了。这本书的出现，恰好填补了我的这个空白。 打开书的第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的表达所吸引。虽然书名中带有“原理”二字，但我一点也没有感到枯燥乏味。相反，作者循序渐进地引导我理解NLP的核心概念，从最基础的文本预处理，到词向量的表示，再到各种经典的NLP模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及后来更具影响力的Transformer架构。作者不仅仅是罗列公式和算法，而是深入浅出地解释了每种技术背后的思想和设计理念，让我不仅知其然，更知其所以然。 尤其是书中的“实践”部分，更是让我爱不释手。作者提供了大量的代码示例，涵盖了常用的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。这些示例代码不仅贴近实际应用，而且经过精心设计，能够帮助读者快速上手。我尝试着跟着书中的代码，自己动手实现了一些小项目，每一次成功运行都让我充满成就感。通过实践，我更能体会到理论知识的价值，也更清晰地认识到NLP在实际场景中的应用潜力。 这本书的另一个亮点在于其对汉语NLP的侧重。作为中文使用者，我一直觉得市面上很多NLP书籍都以英文为主要语言，对汉语的特性和处理方法涉及不够。而这本书恰恰弥补了这一不足，它详细讲解了针对汉语的特殊挑战，例如分词、词性标注、篇章分析等。作者分享了许多处理汉语文本的经验和技巧，让我对汉语NLP有了更深刻的理解，也为我未来深入研究汉语NLP打下了坚实的基础。 总而言之，这本书是一本非常优秀的NLP入门与进阶教材。它兼具理论深度与实践广度，语言流畅易懂，逻辑清晰严谨。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获益匪浅。我强烈推荐这本书给所有对NLP感兴趣的朋友，相信它一定能成为你探索NLP世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，一本好的技术书籍，最重要的是能够引发我的思考，并且在学习过程中不断给我带来“原来如此”的顿悟。这本书正是这样一本让我爱不释手的好书。我是一名对人工智能领域充满好奇心的在校研究生，NLP是我研究方向的重要组成部分。此前，我阅读过一些相关的英文文献和书籍，但总觉得在理解某些深层原理时，语言的障碍以及文化背景的差异，让我在理解上存在一些隔阂。这本书的出现，恰好填补了这一空白。 首先，它对NLP基本概念的梳理非常到位。从最基础的文本表示，到信息检索、文本分类、序列标注等经典任务，作者都进行了细致入微的讲解。我尤其欣赏作者在介绍不同模型时的逻辑。比如，在介绍RNN时，作者不仅说明了其循环结构如何处理序列信息，还巧妙地引出了其在处理长序列时的梯度消失问题，从而自然地过渡到了LSTM和GRU的出现。这种“由浅入深，由点及面”的讲解方式，让我能够清晰地把握不同技术之间的演进关系。 书中的“实践”部分，对于我来说更是如同宝藏。作者提供的代码示例，都经过了精心的设计和验证，非常适合我进行实验和验证。我尤其对书中关于注意力机制的讲解和实现印象深刻。在阅读英文文献时，我对注意力机制的理解总是停留在表面，而这本书则深入剖析了其数学原理，以及如何将其应用于机器翻译、文本摘要等任务。我按照书中的指导，自己动手实现了一个简单的注意力模型，效果非常显著，这让我对NLP模型有了全新的认识。 而且，这本书对汉语NLP的关注，对我来说意义重大。在国内，很多NLP研究都聚焦于汉语。而这本书深入探讨了汉语的独特性，例如分词的复杂性，以及词语的多义性。作者还分享了针对汉语文本的一些预处理技巧和模型选择的建议。这让我能够更好地理解和处理汉语数据，为我未来的研究打下了坚实的基础。 这本书的行文风格非常吸引人，作者的语言既专业又生动，不像一些技术书籍那样枯燥乏味。即使是复杂的数学公式，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释。阅读这本书，就像是在与一位经验丰富的学者对话，不断地学习和进步。我非常期待通过这本书，能够更深入地理解NLP的奥秘，并在我的研究领域取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的学生，专业是信息科学。一直以来，我对计算机科学中的很多领域都感到好奇，但NLP（自然语言处理）这个领域，是我一直以来都非常感兴趣的。我喜欢阅读，也喜欢思考文字背后的含义，而NLP恰好能够将我的兴趣与技术结合起来。这本书的出现，让我觉得找到了一个能够系统学习NLP的绝佳途径。 这本书的结构非常合理，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者深入理解NLP的奥秘。作者在讲解基本概念时，非常注重逻辑性和清晰度，让我能够轻松地理解那些看似复杂的术语。例如，在介绍词向量时，作者不仅说明了其作用，还详细讲解了不同词向量模型的原理，以及它们在不同任务中的表现。我跟着书中的讲解，自己动手实现了一个简单的词向量模型，这让我对词向量的理解更加深刻。 更令我惊喜的是，这本书在“实践”部分提供了大量的代码示例，并且这些示例都非常贴合实际应用。我尝试着跟着书中的代码，实现了一个简单的文本情感分析器，能够准确地判断出文本的情感倾向。这个过程让我体会到了NLP技术的强大之处，也让我对未来的研究方向有了更清晰的认识。 此外，这本书对汉语NLP的侧重，也让我感到非常欣喜。作为一名中文母语者，我一直觉得市面上很多NLP书籍都以英文为主，对于汉语的特性和处理方法涉及不够。这本书则专门辟出章节讲解了汉语分词、词性标注等问题，并且分享了许多针对汉语的优化技巧。这让我能够更好地理解和处理汉语数据，也为我未来的研究提供了更具体的方向。 这本书的语言风格非常吸引人，作者的讲解既有学术的严谨性，又不失活泼生动的色彩。即使是复杂的算法和数学概念，作者也能用通俗易懂的方式解释清楚，让我能够在轻松愉快的氛围中学习。我非常期待通过这本书，能够更深入地理解NLP的奥秘，并在我的学习和研究领域取得更大的进步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在人工智能领域探索多年的爱好者，我深知“原理”与“实践”结合的重要性。这本书的标题就精准地抓住了这一点。我一直对NLP充满热情，但有时候会觉得市面上的一些书籍，要么过于理论化，让人望而却步；要么过于偏重实践，但缺乏对背后原理的深入剖析。这本书则完美地平衡了这一点，既有扎实的理论基础，又有贴合实际的实践指导。 从“原理”的角度看，这本书的讲解非常系统和深入。作者首先为我构建了一个完整的NLP知识框架，从文本的预处理，到特征提取，再到各种模型的设计。我特别喜欢作者在介绍词向量部分时，不仅讲解了Word2Vec和GloVe，还深入分析了它们的优缺点，以及如何选择合适的词向量模型。这种深度分析，让我能够更好地理解不同模型的设计思想，并根据具体任务进行选择。 在“实践”方面，这本书也做得非常出色。作者提供的代码示例，都非常贴近实际应用场景，涵盖了文本分类、情感分析、命名实体识别等多个重要任务。我尝试着跟着书中的代码，实现了一个简单的文本分类器，并且能够有效地识别出不同类别的文本。这个过程让我体会到了NLP技术的强大之处，也让我对未来的发展有了更多的憧憬。 令人惊喜的是，这本书对汉语NLP的关注，让我感到格外亲切。作为一名中文使用者，我一直觉得市面上很多NLP教程都以英文为主，对于汉语的特性和处理方法涉及不够。这本书则专门辟出章节讲解了汉语分词、词性标注等问题，并且分享了许多针对汉语的优化技巧。这让我能够更好地理解和处理汉语数据，也为我未来的研究提供了更具体的方向。 这本书的讲解方式也很独特，作者的语言既有学术的严谨性，又不失活泼生动的色彩。即使是复杂的算法和数学概念，作者也能用通俗易懂的方式解释清楚，让我能够在轻松愉快的氛围中学习。我非常庆幸能够读到这样一本高质量的书籍，它不仅提升了我的NLP理论知识，更激发了我对NLP实践的兴趣。