NLP漢語自然語言處理原理與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭捷著 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 漢語處理
• 計算語言學
• 機器學習
• 深度學習
• Python
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店鋪： 文軒網少兒專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121307652

商品編碼：11269370145

齣版時間：2017-01-01

NLP漢語自然語言處理原理與實踐 作  者:鄭捷 著 定  價:98 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年01月01日 頁  數:532 裝  幀:平裝 ISBN:9787121307652 ●第1章中文語言的機器處理
●1.1曆史迴顧
●1.1.1從科幻到現實
●1.1.2早期的探索
●1.1.3規則派還是統計派
●1.1.4從機器學習到認知計算
●1.2現代自然語言係統簡介
●1.2.1NLP流程與開源框架
●1.2.2哈工大NLP平颱及其演示環境
●1.2.3StanfordNLP團隊及其演示環境
●1.2.4NLTK開發環境
●1.3整閤中文分詞模塊
●1.3.1安裝LtpPython組件
●1.3.2使用Ltp3.3進行中文分詞
●1.3.3使用結巴分詞模塊
●1.4整閤詞性標注模塊
●1.4.1Ltp3.3詞性標注
●1.4.2安裝StanfordNLP並編寫Python接口類
●1.4.3執行Stanford詞性標注
●1.5整閤命名實體識彆模塊
●部分目錄

內容簡介

本書是一本研究漢語自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涉及NLP的語言理論、算法和工程實踐的方方麵麵，內容繁雜。 本書包括NLP的語言理論部分、算法部分、案例部分，涉及漢語的發展曆史、傳統的句法理論、認知語言學理論。需要指齣的是，本書是迄今為止靠前本係統介紹認知語言學和算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的視角重新認識和分析瞭NLP的句法和語義相結閤的數據結構。這也是本書的創新之處。 本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智能實驗室、軟件學院等專業機構。 鄭捷 著 鄭捷，研究方嚮是機器學習與自然語言處理。當前負責的核心産品是高精度自然語言認知係統的設計與研發，研發目標是高精度（識彆率為85%~95%）的統一架構的NLP認知係統，已經齣版專著《機器學習算法原理與編程實踐》，希望能與在NLP這方麵有興趣的讀者一起學習交流。

《深入理解語言：從符號到智能的演進》 一部追溯語言本質、揭示智能奧秘的鴻篇巨著。 本書並非一本介紹具體技術或工具的“應用手冊”，而是一次對“語言”這一人類最核心智能工具的深刻哲學與科學探索。它將帶領讀者穿越古今，從語言的起源、符號的誕生，一路攀登至智能的峰巒，追問語言如何塑造思維，思維又如何驅動語言的革新。我們將深入探討，理解語言不僅僅是掌握一套規則或詞匯，更是解鎖人類認知能力的關鍵。 第一部分：語言的誕生——從混沌到秩序的黎明 在人類文明伊始，語言如何從自然的聲響、肢體的姿態中孕育而齣？我們將追溯那些模糊的考古綫索和演化生物學的洞見，探討早期人類交流的可能形態。從簡單的感嘆、指代，到復雜的意圖錶達，語言的萌芽是一個漫長而充滿偶然性的過程。 早期交流的猜想： 想象一下，在沒有文字的遠古時代，人們如何通過模擬自然界的聲音、重復簡單的音節來傳遞信息？我們審視早期人類的工具製造、社會組織，推測其對早期語言發展的潛在影響。 符號的革命： 文字的齣現是人類曆史上劃時代的飛躍。本書將深入剖析“符號”的概念，探討符號如何從具象的圖畫演變為抽象的象形、錶意，最終發展齣錶音的音節和字母。我們將分析不同古老文字係統的演變軌跡，例如楔形文字、古埃及象形文字、甲骨文等，以及它們如何承載和傳播知識。 語法框架的構建： 語言並非雜亂無章的詞語堆砌，而是遵循著內在的邏輯結構。我們將探討原始語法是如何在人類交流中自然形成的，例如主謂賓的順序、時態、語態的演變。這部分將不拘泥於某種特定語言，而是著眼於普遍性的語法原則，以及它們如何幫助我們組織復雜思想，錶達細微情感。 第二部分：語言的演變——文化、思維與社會交織的河流 語言是活的，它隨著人類社會的發展、文化的變遷而不斷演化。本書將深入剖析語言在不同曆史時期、不同文化背景下的形態變化，以及這些變化如何反映齣人類思維模式的差異。 語意的遷徙與分化： 一個詞語的含義是如何隨著時間推移而發生演變的？我們將以大量生動的語言學案例，展示語意的“引申”、“轉移”、“狹義化”和“廣義化”。例如，“紅色”從一種顔色，如何與革命、警告、熱情等概念緊密聯係；“平颱”從物理的颱階，如何演變為互聯網上的信息集散地。 方言與語言的生命力： 為什麼會有如此多姿多彩的方言？我們將探討地理、社會、曆史等因素如何導緻語言的分化，以及方言在保留地方文化、傳承地方記憶方麵的獨特價值。同時，也將審視全球化背景下，語言交流的融閤與衝突。 語言與思維的“薩丕爾-沃爾夫假說” revisited： 語言真的決定思維嗎？我們將批判性地迴顧“薩丕爾-沃爾夫假說”，並結閤認知科學和跨文化研究的最新成果，探討語言對我們觀察世界、形成概念、做齣判斷的影響。例如，不同語言在顔色、空間、時間上的錶達差異，如何影響母語者的認知。 第三部分：語言的奧秘——結構、意義與溝通的深層解析 語言的精妙之處在於其內在的結構和無窮的生成力。本部分將深入語言學的核心領域，揭示語言的復雜係統是如何運作的。 語音學的奇跡： 從人類聲帶發齣微弱的氣流，到形成豐富多樣的音素，再到組閤成有意義的詞語，語音學的世界充滿瞭精妙的物理學和生理學原理。我們將解析發音器官的協同工作，以及不同語言音係的獨特性。 形態學的迷宮： 詞語是如何構成的？從詞根、詞綴，到詞的屈摺變化，形態學揭示瞭語言組織詞匯的內在規則。我們將分析不同語言的形態學特徵，例如黏著語、屈摺語、孤立語等，以及它們如何影響語言的錶達效率。 句法的魔術： 詞語如何組閤成句子，並錶達齣復雜的意義？我們將深入剖析句法的層次結構，包括短語、從句、遞歸等概念。本部分將不局限於某個具體的句法理論，而是從更宏觀的角度，展示句法作為信息組織和傳遞的關鍵機製。 語義學的無限空間： 詞語和句子所承載的意義，是如何被理解和傳遞的？我們將探索詞義的構成、詞語之間的語義關係（同義、反義、上下位關係等），以及句子意義的構成原理。這部分也將觸及語用學的範疇，探討語境對意義解讀的重要影響。 第四部分：語言的未來——智能、連接與認知的邊界 隨著人工智能技術的飛速發展，語言的邊界正在被重新定義。本書將展望語言的未來，探討其在人機交互、知識傳播、乃至拓展人類智能方麵的潛力。 計算語言學的興起： 機器是如何“理解”和“生成”語言的？我們將簡要迴顧計算語言學的曆史，從早期的規則係統到如今的深度學習模型，探討機器語言處理能力的發展曆程。 智能代理的誕生： 語音助手、智能翻譯、文本生成等技術，正以前所未有的速度改變著我們的生活。我們將探討這些技術背後的語言學原理，以及它們如何通過模仿和學習人類語言，實現與人類的有效交互。 語言的界限： 當機器的語言能力越來越強，人類語言的獨特性何在？我們將進一步探討語言在情感錶達、創造力、以及深層理解方麵的不可替代性。這部分也可能觸及一些哲學思考：智能的本質是什麼？語言在其中扮演何種角色？ 《深入理解語言：從符號到智能的演進》 是一次對人類最偉大創造——語言——的深度迴溯與前瞻。它適閤任何對語言的本質、人類的思維，以及智能的奧秘充滿好奇的讀者。無論您是語言愛好者、文學研究者、哲學探索者，還是對人工智能的未來充滿憧憬的科技從業者，都能在這本書中獲得啓發與思考。它將幫助您跳齣具體的語言工具，用更廣闊的視野，去理解語言作為人類文明基石的深刻意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在人工智能領域探索多年的愛好者，我深知“原理”與“實踐”結閤的重要性。這本書的標題就精準地抓住瞭這一點。我一直對NLP充滿熱情，但有時候會覺得市麵上的一些書籍，要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於偏重實踐，但缺乏對背後原理的深入剖析。這本書則完美地平衡瞭這一點，既有紮實的理論基礎，又有貼閤實際的實踐指導。 從“原理”的角度看，這本書的講解非常係統和深入。作者首先為我構建瞭一個完整的NLP知識框架，從文本的預處理，到特徵提取，再到各種模型的設計。我特彆喜歡作者在介紹詞嚮量部分時，不僅講解瞭Word2Vec和GloVe，還深入分析瞭它們的優缺點，以及如何選擇閤適的詞嚮量模型。這種深度分析，讓我能夠更好地理解不同模型的設計思想，並根據具體任務進行選擇。 在“實踐”方麵，這本書也做得非常齣色。作者提供的代碼示例，都非常貼近實際應用場景，涵蓋瞭文本分類、情感分析、命名實體識彆等多個重要任務。我嘗試著跟著書中的代碼，實現瞭一個簡單的文本分類器，並且能夠有效地識彆齣不同類彆的文本。這個過程讓我體會到瞭NLP技術的強大之處，也讓我對未來的發展有瞭更多的憧憬。 令人驚喜的是，這本書對漢語NLP的關注，讓我感到格外親切。作為一名中文使用者，我一直覺得市麵上很多NLP教程都以英文為主，對於漢語的特性和處理方法涉及不夠。這本書則專門闢齣章節講解瞭漢語分詞、詞性標注等問題，並且分享瞭許多針對漢語的優化技巧。這讓我能夠更好地理解和處理漢語數據，也為我未來的研究提供瞭更具體的方嚮。 這本書的講解方式也很獨特，作者的語言既有學術的嚴謹性，又不失活潑生動的色彩。即使是復雜的算法和數學概念，作者也能用通俗易懂的方式解釋清楚，讓我能夠在輕鬆愉快的氛圍中學習。我非常慶幸能夠讀到這樣一本高質量的書籍，它不僅提升瞭我的NLP理論知識，更激發瞭我對NLP實踐的興趣。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，一本好的技術書籍，最重要的是能夠引發我的思考，並且在學習過程中不斷給我帶來“原來如此”的頓悟。這本書正是這樣一本讓我愛不釋手的好書。我是一名對人工智能領域充滿好奇心的在校研究生，NLP是我研究方嚮的重要組成部分。此前，我閱讀過一些相關的英文文獻和書籍，但總覺得在理解某些深層原理時，語言的障礙以及文化背景的差異，讓我在理解上存在一些隔閡。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。 首先，它對NLP基本概念的梳理非常到位。從最基礎的文本錶示，到信息檢索、文本分類、序列標注等經典任務，作者都進行瞭細緻入微的講解。我尤其欣賞作者在介紹不同模型時的邏輯。比如，在介紹RNN時，作者不僅說明瞭其循環結構如何處理序列信息，還巧妙地引齣瞭其在處理長序列時的梯度消失問題，從而自然地過渡到瞭LSTM和GRU的齣現。這種“由淺入深，由點及麵”的講解方式，讓我能夠清晰地把握不同技術之間的演進關係。 書中的“實踐”部分，對於我來說更是如同寶藏。作者提供的代碼示例，都經過瞭精心的設計和驗證，非常適閤我進行實驗和驗證。我尤其對書中關於注意力機製的講解和實現印象深刻。在閱讀英文文獻時，我對注意力機製的理解總是停留在錶麵，而這本書則深入剖析瞭其數學原理，以及如何將其應用於機器翻譯、文本摘要等任務。我按照書中的指導，自己動手實現瞭一個簡單的注意力模型，效果非常顯著，這讓我對NLP模型有瞭全新的認識。 而且，這本書對漢語NLP的關注，對我來說意義重大。在國內，很多NLP研究都聚焦於漢語。而這本書深入探討瞭漢語的獨特性，例如分詞的復雜性，以及詞語的多義性。作者還分享瞭針對漢語文本的一些預處理技巧和模型選擇的建議。這讓我能夠更好地理解和處理漢語數據，為我未來的研究打下瞭堅實的基礎。 這本書的行文風格非常吸引人，作者的語言既專業又生動，不像一些技術書籍那樣枯燥乏味。即使是復雜的數學公式，作者也能夠用通俗易懂的語言進行解釋。閱讀這本書，就像是在與一位經驗豐富的學者對話，不斷地學習和進步。我非常期待通過這本書，能夠更深入地理解NLP的奧秘，並在我的研究領域取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一反應是它的厚度。對於一本深入講解“原理與實踐”的書籍來說，這厚度似乎是理所應當的。我是一名在一傢互聯網公司從事算法崗位的工程師，NLP是我們部門日常工作中不可或缺的一部分。雖然日常工作已經積纍瞭一些經驗，但總覺得在理論基礎方麵存在一些欠缺，有時候遇到一些棘手的問題，會感覺力不從心，無法從根源上解決。這本書的齣現，讓我看到瞭係統性學習和提升的機會。 書中對於NLP技術發展脈絡的梳理，讓我印象深刻。從早期的統計語言模型，到後來深度學習的興起，再到如今大規模預訓練模型的時代，作者都進行瞭詳實的闡述。這種曆史性的視角，不僅幫助我理解瞭當前技術的優勢所在，也讓我對未來的發展趨勢有瞭更清晰的認識。尤其是在講解Transformer模型時，作者沒有止步於其架構本身，而是深入剖析瞭其自注意力機製的數學原理，以及它如何剋服瞭RNN在處理長序列時的瓶頸。這種深入的講解，讓我恍然大悟，原來很多看似神奇的技術，背後都有著嚴謹的數學和邏輯支撐。 在“實踐”的部分，作者選擇瞭非常具有代錶性的NLP任務，並且提供瞭清晰的代碼實現。我尤其關注瞭書中關於文本生成和對話係統的章節。我們在實際工作中也經常會遇到類似的需求，但往往是東拼西湊地學習各種開源庫的用法。而這本書則提供瞭一個更加係統化的方法論，從數據準備、模型選擇到評估調優，都給齣瞭非常詳盡的指導。作者還分享瞭一些在實際項目中遇到的常見問題和解決方案，這些寶貴的經驗對於我這樣的工程實踐者來說，價值連城。 這本書最大的特點在於，它並沒有迴避復雜的概念，而是用一種我能夠理解的方式將其闡釋清楚。例如，在講解詞嚮量時，作者不僅介紹瞭Word2Vec和GloVe，還深入討論瞭它們在語義和句法上的捕捉能力。在處理漢語文本時，作者也專門闢齣章節講解瞭分詞算法（如HMM、CRF）以及如何處理漢語的詞序和語義信息。這些內容，讓我對漢語NLP的獨特性有瞭更深的認識，也為我優化現有的漢語處理流程提供瞭新的思路。 這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師。它引導我不僅要學會“怎麼做”，更要理解“為什麼這麼做”。通過閱讀和實踐，我感覺自己的NLP知識體係更加完整和紮實。我能夠更自信地分析和解決實際問題，也對未來NLP技術的發展有瞭更深入的思考。這本書絕對是NLP領域從業者和研究者的必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上“NLP漢語自然語言處理原理與實踐”幾個字，在收到它之前就讓我充滿瞭期待。我是一名在校的學生，正在攻讀計算機科學專業，對於自然語言處理（NLP）這個領域一直有著濃厚的興趣。在學習過程中，我接觸過一些零散的NLP資料，但總感覺缺少一條清晰的主綫，無法將碎片化的知識串聯起來，更不用說深入理解其背後的原理瞭。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這個空白。 打開書的第一頁，我就被作者嚴謹的邏輯和清晰的錶達所吸引。雖然書名中帶有“原理”二字，但我一點也沒有感到枯燥乏味。相反，作者循序漸進地引導我理解NLP的核心概念，從最基礎的文本預處理，到詞嚮量的錶示，再到各種經典的NLP模型，如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及後來更具影響力的Transformer架構。作者不僅僅是羅列公式和算法，而是深入淺齣地解釋瞭每種技術背後的思想和設計理念，讓我不僅知其然，更知其所以然。 尤其是書中的“實踐”部分，更是讓我愛不釋手。作者提供瞭大量的代碼示例，涵蓋瞭常用的NLP任務，如文本分類、命名實體識彆、情感分析、機器翻譯等。這些示例代碼不僅貼近實際應用，而且經過精心設計，能夠幫助讀者快速上手。我嘗試著跟著書中的代碼，自己動手實現瞭一些小項目，每一次成功運行都讓我充滿成就感。通過實踐，我更能體會到理論知識的價值，也更清晰地認識到NLP在實際場景中的應用潛力。 這本書的另一個亮點在於其對漢語NLP的側重。作為中文使用者，我一直覺得市麵上很多NLP書籍都以英文為主要語言，對漢語的特性和處理方法涉及不夠。而這本書恰恰彌補瞭這一不足，它詳細講解瞭針對漢語的特殊挑戰，例如分詞、詞性標注、篇章分析等。作者分享瞭許多處理漢語文本的經驗和技巧，讓我對漢語NLP有瞭更深刻的理解，也為我未來深入研究漢語NLP打下瞭堅實的基礎。 總而言之，這本書是一本非常優秀的NLP入門與進階教材。它兼具理論深度與實踐廣度，語言流暢易懂，邏輯清晰嚴謹。無論你是初學者還是有一定基礎的學習者，都能從中獲益匪淺。我強烈推薦這本書給所有對NLP感興趣的朋友，相信它一定能成為你探索NLP世界的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的學生，專業是信息科學。一直以來，我對計算機科學中的很多領域都感到好奇，但NLP（自然語言處理）這個領域，是我一直以來都非常感興趣的。我喜歡閱讀，也喜歡思考文字背後的含義，而NLP恰好能夠將我的興趣與技術結閤起來。這本書的齣現，讓我覺得找到瞭一個能夠係統學習NLP的絕佳途徑。 這本書的結構非常閤理，從最基礎的概念入手，循序漸進地引導讀者深入理解NLP的奧秘。作者在講解基本概念時，非常注重邏輯性和清晰度，讓我能夠輕鬆地理解那些看似復雜的術語。例如，在介紹詞嚮量時，作者不僅說明瞭其作用，還詳細講解瞭不同詞嚮量模型的原理，以及它們在不同任務中的錶現。我跟著書中的講解，自己動手實現瞭一個簡單的詞嚮量模型，這讓我對詞嚮量的理解更加深刻。 更令我驚喜的是，這本書在“實踐”部分提供瞭大量的代碼示例，並且這些示例都非常貼閤實際應用。我嘗試著跟著書中的代碼，實現瞭一個簡單的文本情感分析器，能夠準確地判斷齣文本的情感傾嚮。這個過程讓我體會到瞭NLP技術的強大之處，也讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的認識。 此外，這本書對漢語NLP的側重，也讓我感到非常欣喜。作為一名中文母語者，我一直覺得市麵上很多NLP書籍都以英文為主，對於漢語的特性和處理方法涉及不夠。這本書則專門闢齣章節講解瞭漢語分詞、詞性標注等問題，並且分享瞭許多針對漢語的優化技巧。這讓我能夠更好地理解和處理漢語數據，也為我未來的研究提供瞭更具體的方嚮。 這本書的語言風格非常吸引人，作者的講解既有學術的嚴謹性，又不失活潑生動的色彩。即使是復雜的算法和數學概念，作者也能用通俗易懂的方式解釋清楚，讓我能夠在輕鬆愉快的氛圍中學習。我非常期待通過這本書，能夠更深入地理解NLP的奧秘，並在我的學習和研究領域取得更大的進步。