Statistical approaches to processing natural language text have become dominant in recent years. This foundational text is the first comprehensive introduction to statistical natural language processing (NLP) to appear. The book contains all the theory and algorithms needed for building NLP tools. It provides broad but rigorous coverage of mathematical and linguistic foundations, as well as detailed discussion of statistical methods, allowing students and researchers to construct their own implementations. The book covers collocation finding, word sense disambiguation, probabilistic parsing, information retrieval, and other applications.
这本书不是很厚,也没有自然语言处理综论介绍的全面。但就想要学习SNLP的人来说相当不错。 同时书中除了自然语言处理中传统的如分词、标注等领域之外,在最后也涉及到了一些较为新型和更为交叉的领域。从SNLP这一领域做出了很好的诠释!
评分这本书不是很厚,也没有自然语言处理综论介绍的全面。但就想要学习SNLP的人来说相当不错。 同时书中除了自然语言处理中传统的如分词、标注等领域之外,在最后也涉及到了一些较为新型和更为交叉的领域。从SNLP这一领域做出了很好的诠释!
评分这本书当中依然有很多错误,译者也助长了错误。在第六章 语言模型部分,作者详细定义了各种概念,但是对于B的翻译不够好:训练实例的类别量,其实就是模型的参数数量或者n-gram的数量。围绕这个概念问题,出了一系列错误。 第一个错误表现在127页的译者注释,译者注意到manni...
评分power law译成强法则,perplexity译成混乱度,碰到稍难一点的句子居然直接跳过不译,狂汗。 现在还没看多少,感觉原书内容还是不错的,叙述比较完备,就是英文写得稍微难了点,不是特别简单易懂的写法。
评分这本书当中依然有很多错误,译者也助长了错误。在第六章 语言模型部分,作者详细定义了各种概念,但是对于B的翻译不够好:训练实例的类别量,其实就是模型的参数数量或者n-gram的数量。围绕这个概念问题,出了一系列错误。 第一个错误表现在127页的译者注释,译者注意到manni...
看不懂啊看不懂
评分没看完。其实更喜欢那本语音什么什么的,毕竟语音和文字是分不开的
评分算读过吧-__-
评分比较基础 全面
评分: H08/M283
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