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出版者:清华大学出版社

作者:王晓龙

出品人:

页数:170 页

译者:

出版时间:2005年4月1日

价格:23.0

装帧:平装

isbn号码:9787302100898

丛书系列:

图书标签:

自然语言处理
nlp
计算机
NLP
语言学
计算语言学
计算机科学
算法
自然语言处理
计算机科学
人工智能
机器学习
文本分析
语言模型
深度学习
语义理解
编程语言
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具体描述

本书分数学基础、汉语自动分词技术、基于数学统计的语言模型、基于语言理解的处理方法、音字转换技术、自动文摘技术、信息检索技术、文字识别技术几个章章全面阐述了自然语言处理技术的基本原理和实用方法，反映了信号与信息处理技术的前沿内容，具有较高的学术意义与应用价值。

《人工智能的崛起：重塑我们的世界》在人类文明的长河中，总有一些技术革命以其颠覆性的力量，深刻地改变着我们认识世界、改造世界的方式。从蒸汽机的轰鸣到互联网的连接，再到基因编辑的微观操纵，每一次技术的飞跃都预示着一个新时代的到来。《人工智能的崛起：重塑我们的世界》一书，正是聚焦于当下正在发生，并将持续塑造未来的——人工智能浪潮。本书并非对某一特定技术领域进行深度剖析，而是以宏观的视角，系统性地展现人工智能从概念萌芽到如今蓬勃发展的全景图。它探讨了人工智能的核心驱动力——强大的计算能力、海量的数据积累以及日益精进的算法模型，并深入浅出地解析了这些要素是如何协同作用，推动着人工智能不断突破技术瓶颈，逼近甚至超越人类在某些领域的智能表现。内容概述：第一部分：智的黎明——人工智能的起源与演进历史的回响：回溯人工智能概念的诞生，从图灵的思考到早期符号主义和连接主义的争鸣，勾勒出这条漫长而曲折的探索之路。书中将重点介绍那些奠定基石的理论和实践，以及在早期阶段遇到的挑战和瓶颈。计算的飞跃：详细阐述摩尔定律下的硬件革新，以及GPU、TPU等专用计算芯片的出现如何为海量数据的处理和复杂模型的训练提供了可能。这部分将带领读者理解“算力”作为人工智能发展基石的重要性。数据的洪流：探讨互联网时代带来的数据爆炸，以及数据清洗、标注、管理等关键环节在人工智能训练中的核心作用。书中将揭示数据如何成为“新石油”，驱动着智能算法的不断进化。算法的革新：深入介绍机器学习、深度学习等关键算法的原理与发展。从支持向量机到神经网络，再到卷积神经网络、循环神经网络和Transformer架构，本书将清晰地展示算法层面的突破是如何一次次引领人工智能迈向新高度。第二部分：智能的触角——人工智能的应用场景无处不在的助手：聚焦于智能语音助手、智能推荐系统、智能家居等在日常生活中的应用，探讨它们如何通过理解和预测用户需求，提升生活便捷性。产业的赋能者：剖析人工智能在制造业（智能制造、工业机器人）、金融（量化交易、风险控制）、医疗（辅助诊断、药物研发）等领域的实际应用，展示其如何提升效率、降低成本、优化决策。未来的描绘者：展望自动驾驶、智能机器人、虚拟现实与增强现实的融合等前沿应用，探讨人工智能将如何重塑交通、服务、娱乐等行业，甚至改变我们与物理世界的互动方式。创造的伙伴：探讨人工智能在内容生成（文本、图像、音乐、代码）、艺术创作等领域的潜力，以及它如何成为人类创造力的延伸和辅助。第三部分：文明的交响——人工智能的伦理与未来智能的边界：深入探讨人工智能发展所带来的伦理挑战，包括数据隐私、算法偏见、就业结构变化、以及对人类社会公平性的潜在影响。安全的考量：关注人工智能的安全性问题，例如“黑箱”模型的解释性、对抗性攻击的风险，以及如何构建可靠、可信赖的人工智能系统。共生的愿景：探讨人类与人工智能和谐共存的可能性，以及如何通过教育、政策和技术创新，引导人工智能朝着服务人类、促进社会福祉的方向发展。人类的未来：思考人工智能对人类自身定义、意识本质的深层影响，以及我们作为智能生命，将如何在一个日益智能化的世界中继续前行。《人工智能的崛起：重塑我们的世界》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的人工智能认知框架。它不回避技术细节，但更侧重于宏观趋势的解读和对未来社会影响的审视。本书适合任何对人工智能感兴趣的读者，无论是初学者还是行业从业者，都能从中获得启发，更好地理解我们正身处其中的这场智能革命。

作者简介

目录信息

目录
第1章引言 1
第2章数学基础 7
2.1 初等概率理论 7
2.1.1 基本概念 7
2.1.2 条件概率与独立 9
2.1.3 全概率公式与贝叶斯公式 10
2.1.4 随机变量 12
2.1.5 多维随机变量 13
2.1.6 数学期望与方差 15
2.1.7 常用分布 16
2.2 信息论基础 18
2.2.1 信息熵 18
2.2.2 联合熵和条件熵 20
2.2.3 互信息 20
2.2.4 相关熵 21
2.2.5 语言与熵 22
2.2.6 噪声信道模型 23
2.3 粗糙集 25
2.3.1 信息系统 25
2.3.2 不可分辨关系 25
2.3.3 集合近似 26
2.3.4 约简 27
2.3.5 属性依从 28
2.3.6 决策规则合成 29
2.4 小结 29
第3章汉语自动分词技术 31
3.1 引言 31
3.2 分词规范 33
3.3 常用的分词方法 35
3.3.1 正向最大匹配分词 35
3.3.2 反向最大匹配分词 35
3.3.3 基于统计的词网格分词 36
3.4 歧义的分类和识别 36
3.4.1 歧义的分类 36
3.4.2 歧义的抽取和消歧 37
3.5 新词的识别 39
3.5.1 统计构词能力 40
3.5.2 汉字构词模式 40
3.5.3 未登录词识别算法 41
3.6 关于分词的若干统计结果 41
3.7 语言单位的统计分布规律 (Zipf定律) 42
3.8 小结 44
第4章基于数学统计的语言模型 47
4.1 统计语言模型概述 47
4.2 现有的主要统计语言模型 48
4.2.1 上下文无关模型 48
4.2.2 N元文法模型 49
4.2.3 N|POS模型 50
4.2.4 基于决策树的语言模型 51
4.2.5 动态、自适应、基于缓存的语言模型 51
4.3 数据平滑技术 52
4.3.1 数据平滑算法的评价标准 53
4.3.2 常见平滑方法 53
4.4 隐马尔科夫模型 57
4.4.1 随机过程 57
4.4.2 马尔科夫链和马尔科夫性 57
4.4.3 马尔科夫模型 58
4.4.4 隐马尔科夫模型 58
4.5 最大熵模型 62
4.5.1 模型介绍 62
4.5.2 模型评价 64
4.5.3 最大熵语言建模 64
4.6 小结 65
第5章基于语言理解的处理方法 69
5.1 引言 69
5.2 常用的基于语言理解的分类标注体系 70
5.2.1 词性分类体系 70
5.2.2 词义分类体系 72
5.3 常用的基于语言理解的语法理论 74
5.3.1 常用的语法理论 75
5.3.2 浅层语法分析技术 82
5.4 语料库多级加工 84
5.4.1 语料库的多级加工 85
5.4.2 分词 86
5.4.3 词性标注 86
5.4.4 词性标注的HMM模型 88
5.4.5 Viterbi词性标注算法 89
5.4.6 语法分析 90
5.4.7 概率上下文无关文法 93
5.4.8 语料库的应用 95
5.5 小结 96
第6章音字转换技术 99
6.1 引言 99
6.2 声音语句输入 100
6.2.1 声音语句输入的提出 100
6.2.2 声音语句的推理 101
6.2.3 声音语句输入的系统实现 102
6.3 汉字智能拼音键盘输入 103
6.4 拼音输入的多种表达形式 104
6.4.1 拼音助学和提示输入 104
6.4.2 简拼快速输入 105
6.4.3 用户自定义简拼 105
6.4.4 模糊拼音输入 105
6.4.5 面向数字键盘的数字拼音输入 105
6.5 拼音预处理 106
6.5.1 拼音流的切分 106
6.5.2 拼音纠错 108
6.6 音字转换的实现方法 109
6.6.1 基于理解的方法 109
6.6.2 基于语用统计的方法 109
6.6.3 基于模板匹配的方法 110
6.6.4 基于上下文关联的音字转换 110
6.7 小结 111
第7章自动文摘技术 113
7.1 引言 113
7.2 文本的内部表示方法 115
7.3 基于浅层分析的文摘技术 116
7.3.1 建立特征库 117
7.3.2 文摘句抽取 119
7.4 基于实体分析的文摘技术 120
7.4.1 特征提取 120
7.4.2 文摘抽取 122
7.5 基于话语结构的文摘技术 122
7.5.1 基于词汇衔接的文摘方法 123
7.5.2 基于话语树的文摘方法 124
7.6 文摘系统评测方法 126
7.7 关键词自动抽取 127
7.8 小结 129
第8章信息检索技术 131
8.1 信息检索综述 131
8.1.1 信息检索的定义与术语 131
8.1.2 信息检索系统 132
8.1.3 信息检索系统的评价 134
8.1.4 信息检索简史 136
8.2 信息检索的统计模型 137
8.2.1 基于统计的信息检索模型 137
8.2.2 布尔模型 138
8.2.3 向量空间模型 139
8.2.4 概率模型 142
8.3 信息检索中的自然语言处理方法 143
8.4 文本自动分类技术 146
8.4.1 问题的提出 146
8.4.2 分类预处理 146
8.4.3 向量空间简化方法 147
8.4.4 分类方法 149
8.5 小结 154
第9章文字识别技术 157
9.1 引言 157
9.2 联机手写体汉字识别的国内外研究概况 158
9.2.1 国外研究概况 158
9.2.2 国内研究概况 159
9.3 联机手写体汉字识别方法综述 160
9.3.1 基于统计的识别方法 160
9.3.2 基于结构的识别方法 161
9.3.3 基于神经元网络的识别方法 162
9.3.4 基于机器学习的识别方法 162
9.4 典型联机手写体汉字识别系统 163
9.4.1 汉王中文手写体汉字识别系统 163
9.4.2 豪文中文手写体汉字识别系统 163
9.5 联机手写体汉字识别后处理系统 164
9.5.1 手写体汉字识别模型 164
9.5.2 P(I|S)估计 165
9.5.3 P(S)估计 166
9.5.4 基于词网格的手写体汉字识别的语言学解码方法 166
9.5.5 联机手写体汉字识别后处理系统 167
9.6 小结 169
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《计算机自然语言处理》这本书，坦白说，是抱着一种“试试看”的心态买来的，没想到，竟然带来了不小的惊喜。我主要关注的是它在实际应用层面的一些思考，比如这本书里是如何阐述文本分类、信息抽取等技术如何落地到具体业务场景的。它没有过多地纠缠于那些复杂的数学公式和算法的底层实现（这对我来说是好事，我更看重的是“能做什么”），而是侧重于介绍不同方法的原理、适用范围以及优缺点。尤其是一些案例分析，让我印象深刻，比如书中提到的一些智能问答系统是如何构建的，以及搜索引擎背后所依赖的NLP技术。这些内容都让我觉得，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的实践者在分享他的心得。它的语言风格也比较直接，不绕弯子，我能很快地抓住重点。我尤其喜欢它在章节末尾提出的思考题，能够引导我去进一步的探索和实践。虽然这本书的篇幅不算短，但我感觉阅读过程是流畅的，很少有卡顿的地方，这对于一个平时阅读效率不算太高的人来说，是非常难得的。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机自然语言处理》真的让我眼前一亮。我一直觉得，要理解一个领域，最关键的是要抓住它的“灵魂”，也就是它最核心的解决问题的思路。这本书在这方面做得非常好。它并没有上来就堆砌一堆技术名词，而是先从“人机交互”这个大方向切入，解释为什么需要计算机来理解和处理自然语言，以及它所面临的挑战。然后，它循序渐进地介绍了各种技术，包括传统的基于规则的方法，到统计学方法，再到如今大放异彩的深度学习方法。我最喜欢的是它对于不同方法之间的“权衡”的讨论，比如什么时候应该选择统计方法，什么时候深度学习更占优势，以及它们各自的优缺点是什么。这种批判性的思维方式，让我能够更深刻地理解这个领域的发展逻辑，而不仅仅是记住一些孤立的技术点。这本书让我感觉，作者不仅懂技术，更懂如何教学，如何引导读者去思考。

评分☆☆☆☆☆

《计算机自然语言处理》这本书，我主要是冲着它的“实操性”来的。我是一个动手能力比较强的人，喜欢在学习过程中看到实际的代码和例子。这本书在这方面做得相当不错，虽然它是一本偏理论的书籍，但其中穿插了大量的伪代码和算法流程图，甚至还提供了一些可以通过编程实现的简单案例。我尝试着跟着书中的例子，在自己的电脑上复现了一些基础的NLP任务，比如文本预处理、词向量的构建等。这个过程让我对理论知识有了更直观的理解，不再是纸上谈兵。我尤其喜欢它在介绍每个算法时，都会附带说明它的计算复杂度和性能指标，这对于我这种追求效率的读者来说非常重要。这本书让我觉得，学习NLP不再是枯燥的理论堆砌，而是可以通过实践不断验证和优化的过程。

评分☆☆☆☆☆

这次新入手的这本《计算机自然语言处理》，说实话，当初买它的时候，是抱着一种非常好奇的心态。我对这个领域一直都挺感兴趣的，总觉得计算机能够像人一样理解和处理语言，这本身就充满了科幻色彩。翻开这本书，第一感觉就是它不像我之前看过的那些技术书那样晦涩难懂，排版也比较舒服，有一些插图和表格，能够帮助理解一些比较抽象的概念。虽然我对里面的技术细节还不是非常深入，但整体的脉络和逻辑我是能跟上的。作者在介绍一些基础概念的时候，会从一些通俗易懂的例子入手，比如像我们日常生活中对话的场景，或者文本的情感分析，都能让我联想到一些实际的应用，觉得这门技术离我们生活并不遥远。它给了我一种“原来是这样”的豁然开朗的感觉。而且，书里也提到了一些历史的发展脉络，让我对NLP这个领域有了更宏观的认识，知道它是怎么一步步发展到现在的。对于我这样一个想要初步了解NLP的读者来说，这本书确实提供了很多有价值的起点，至少让我不再觉得这是一个遥不可及的黑盒子，而是能看到它背后的原理和发展方向。

评分☆☆☆☆☆

读完《计算机自然语言处理》这本书，我最大的感受是它在理论深度和广度上都做到了一个很好的平衡。这本书并没有回避一些核心的算法和模型，比如它对深度学习在NLP领域的应用，像RNN、LSTM、Transformer等模型的介绍，都写得相当到位，既解释了它们的工作原理，又探讨了它们的优势和局限性。我之前对这些模型一直有些模糊的概念，看完这本书后，感觉豁然开朗，对它们有了更清晰的认识。作者在阐述这些复杂理论时，会用一些形象的比喻或者图示来辅助说明，使得抽象的概念变得具体可感。而且，它还涉及了一些比较前沿的研究方向，比如预训练语言模型和生成式AI，这些内容让我看到了NLP领域未来的发展趋势。虽然其中一些部分确实需要反复研读，但整体来说，这本书为我提供了一个扎实的理论基础，让我有信心去进一步深入学习。

评分☆☆☆☆☆

计算机自然语言处理几个方面介绍的挺好，很薄的一本

评分☆☆☆☆☆

看了第一章。感觉深度学习来“搅局”之后，后面的技术有些过时

评分☆☆☆☆☆

匆匆翻过，细致，入门的一本书。

评分☆☆☆☆☆

如果你先看完《自然语言处理综论》，再来看这本书，会有种看别人做的自然语言处理笔记的感觉。你会觉得《自然语言处理综论》写得太啰嗦了。但是，我仍然推荐你先坚持看完《自然语言处理综论》，把自己的脑子给搅糊涂，再看这本书会有种清楚许多的感觉。当然，国内的书也都存在一个共同的问题就是描述过于简单，所以先看这本书评价一定不会太好。

评分☆☆☆☆☆