Foundations of Statistical Natural Language Processing 在線電子書 圖書標籤: NLP 自然語言處理 機器學習 統計學習 Statistics 計算機 經典 AI
發表於2024-11-05
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課本飄過……
評分書寫的挺好,就是比較過時瞭。。。
評分zhuangbi
評分有點舊瞭。
評分作為NLP領域最主要的理論入門書,這本書深入淺齣地展示瞭很多經典的模型算法,雖然現在看有點偏老瞭,也沒有涉及最近很火的deep learning,但是作為入門絕對是足夠的。
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!
評分P17(中文版) English:The significance of power laws 中文:强法则的重要性 power law:指数法則,幂律
評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...
評分这本书不是很厚,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!
評分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。
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