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《统计自然语言处理》电子书封面

统计自然语言处理

  • 发布时间:2020年05月07日 09:20:58
  • 作者:宗成庆
  • 大小:171 MB
  • 类别:自然语言电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:原书第2版
  • 评分:8.9

    统计自然语言处理 PDF 原书第2版

      给大家带来的一篇关于自然语言相关的电子书资源,介绍了关于统计、自然语言方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小171 MB,宗成庆编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.4。

      内容介绍

      《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》全方位详细介绍了统计自然语言解决的基本要素、基础理论方式 和*研究成果,內容包含形式语言与自动机以及在自然语言解决中的运用、语言模型、隐马尔可夫实体模型、词库技术性、中文全自动词性标注与词性标注、句法分析、词意消歧、章节剖析、统计翻译机器、在线翻译、文本分类、信息搜索与问答网站、全自动摘要和信息抽取、英语口语信息资源管理与人机对换系统软件等,具有对基本知识和理论模型的详细介绍,也是有对相关难题的选题背景、完成方式 和技术性现况的详尽论述。

      《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》可做为高等学校电子计算机、信息科技等相关技术专业的高学段本科毕业或硕士研究生的教材内容或教材,也能够从业自然语言解决、大数据挖掘和人工智能技术等科学研究的相关工作人员参照。

      目录

      • 第1章 绪论
      • 1.1 基本概念
      • 1.1.1 语言学与语音学
      • 1.1.2 自然语言处理
      • 1.1.3 关于“理解”的标准
      • 1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
      • 1.2.1 自然语言处理研究的内容
      • 1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次
      • 1.2.3 自然语言处理面临的困难
      • 1.3 自然语言处理的基本方法及其发展
      • 1.3.1 自然语言处理的基本方法
      • 1.3.2 自然语言处理的发展
      • 1.4 自然语言处理的研究现状
      • 1.5 本书的内容安排
      • 第2章 预备知识
      • 2.1 概率论基本概念
      • 2.1.1 概率
      • 2.1.2 最大似然估计
      • 2.1.3 条件概率
      • 2.1.4 贝叶斯法则
      • 2.1.5 随机变量
      • 2.1.6 二项式分布
      • 2.1.7 联合概率分布和条件概率分布
      • 2.1.8 贝叶斯决策理论
      • 2.1.9 期望和方差
      • 2.2 信息论基本概念
      • 2.2.1 熵
      • 2.2.2 联合熵和条件熵
      • 2.2.3 互信息
      • 2.2.4 相对熵
      • 2.2.5 交叉熵
      • 2.2.6 困惑度
      • 2.2.7 噪声信道模型
      • 2.3 支持向量机
      • 2.3.1 线性分类
      • 2.3.2 线性不可分
      • 2.3.3 构造核函数
      • 第3章 形式语言与自动机
      • 3.1 基本概念
      • 3.1.1 图
      • 3.1.2 树
      • 3.1.3 字符串
      • 3.2 形式语言
      • 3.2.1 概述
      • 3.2.2 形式语法的定义
      • 3.2.3 形式语法的类型
      • 3.2.4 CFG识别句子的派生树表示
      • 3.3 自动机理论
      • 3.3.1 有限自动机
      • 3.3.2 正则文法与自动机的关系
      • 3.3.3 上下文无关文法与下推自动机
      • 3.3.4 图灵机
      • 3.3.5 线性界限自动机
      • 3.4 自动机在自然语言处理中的应用
      • 3.4.1 单词拼写检查
      • 3.4.2 单词形态分析
      • 3.4.3 词性消歧
      • 第4章 语料库与语言知识库
      • 4.1 语料库技术
      • 4.1.1 概述
      • 4.1.2 语料库语言学的发展
      • 4.1.3 语料库的类型
      • 4.1.4 汉语语料库建设中的问题
      • 4.1.5 典型语料库介绍
      • ……
      • 第5章 语言模型
      • 第6章 概率图模型
      • 第7章 自动分词、命名实体识别与词性标注
      • 第8章 句法分析
      • 第9章 语义分析
      • 第10章 篇章分析
      • 第11章 统计机器翻译
      • 第12章 语音翻译
      • 第13章 文本分类与情感分类
      • 第14章 信息检索与问答系统
      • 第15章 自动文摘与信息抽取
      • 第16章 口语信息处理与人机对话系统
      • 参考文献
      • 自然语言处理及其相关领域的国际会议
      • 名词术语索引

      学习笔记

      Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

      本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP)。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。 我们生活中经常会接触的自然语言处理的应用,包括语音识别,语音翻译,理解句意,理解特定词语的同义词,以及写出语法正确,句意通畅的句子和段落。 NLP的作用 正如大家所知,每天博客,社交网站和网页会产生数亿字节的海量数据。 有很……

      Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解

      本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例,Python实现,下面我们一起看看具体内容。 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既有联系也有区别。 1、词干提取(stemming) 定义:Stemmingistheprocessforreducinginflected(orsometimesderived)wordstotheirstem,baseorrootform—generallyawrittenwordform. 解释一下,Stemming是抽取词的词干或词根形式(不一定能够表达完整语义)。 NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口,即Porterstemmer,LancasterStemmer和SnowballStemmer。 PorterStemmer基于Porter词干提取……

      Python编程使用NLTK进行自然语言处理详解

      自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱(NLTK,NaturalLanguageToolkit)是一个基于Python语言的类库,它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时,恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。 NLTK NaturalLanguageToolkit,自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 NLTK是一个开源的项目,包含:Python模块,数据集和教程,用于NLP的研究和开发 。 NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。 NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程……

      以上就是本次介绍的自然语言电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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