Foundations of Statistical Natural Language Processing 在线电子书 图书标签: NLP 自然语言处理 机器学习 统计学习 Statistics 计算机 经典 AI
发表于2024-11-21
Foundations of Statistical Natural Language Processing 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
课本飘过……
评分算读过吧-__-
评分算读过吧-__-
评分修古希腊语时恶补的语言学知识cover了这本书的语言学基础,修的概率论/编译原理也基本cover掉大部分理论。毕竟十五年前教科书……
评分作为NLP领域最主要的理论入门书,这本书深入浅出地展示了很多经典的模型算法,虽然现在看有点偏老了,也没有涉及最近很火的deep learning,但是作为入门绝对是足够的。
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 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!
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