Daniel Jurafsky (http://www.stanford.edu/~jurafsky/) is an Associate Professor in the Department of Linguistics at Stanford University.
This is the 2nd edition of "Speech and Language Processing, 2000" (http://www.douban.com/subject/1810715/).
An explosion of Web-based language techniques, merging of distinct fields, availability of phone-based dialogue systems, and much more make this an exciting time in speech and language processing. The first of its kind to thoroughly cover language technology – at all levels and with all modern technologies – this book takes an empirical approach to the subject, based on applying statistical and other machine-learning algorithms to large corporations. Builds each chapter around one or more worked examples demonstrating the main idea of the chapter, usingthe examples to illustrate the relative strengths and weaknesses of various approaches. Adds coverage of statistical sequence labeling, information extraction, question answering and summarization, advanced topics in speech recognition, speech synthesis. Revises coverage of language modeling, formal grammars, statistical parsing, machine translation, and dialog processing. A useful reference for professionals in any of the areas of speech and language processing.
这本书的英文版已经出到第三版了。而且是Stanford CS124 课程(http://web.stanford.edu/class/cs124/)用的参考书籍。 中文版的没读过,英文版的读过几章,结合 CS124 课程来看,对NLP中的基本概念的理解是非常有帮助(入门级),对数学和计算机的基础还是有一些要求的,个人觉得...
評分书的前面几章节很有启发性,但是后面几章理论偏多,实用性的东西稍有欠缺.总体来说还是一本难得的好书. 还有这本书设计了太多的内容,没法在这几百页里面说清楚也是必然,书后的参考文献,乖乖,好多,绝对是好东西.
評分这本书的深度和宽度控制得当,适合对计算语言学和NLP各个领域都有初步的认识。来自CU Boulder的作者的组是VerbNet, Propbank和FrameNet整合者。 对于新入门的NLPer, 请务必到作者的个人主页看第三版! https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 它大幅删减了对目前NLP意义没那...
評分内容涵盖很广,但是在实践应用方面没有太多的笔墨。特别是后面讲语义处理的几章,只有方法的介绍,当然这还和这些领域的不成熟有关。由于包括了几乎所有和自然语言处理相关的方方面面,所以在具体讲述这些东西的时候不是很细致。比如对于如何发现词的搭配这个问题,《统计自然...
評分这本书的英文版已经出到第三版了。而且是Stanford CS124 课程(http://web.stanford.edu/class/cs124/)用的参考书籍。 中文版的没读过,英文版的读过几章,结合 CS124 课程来看,对NLP中的基本概念的理解是非常有帮助(入门级),对数学和计算机的基础还是有一些要求的,个人觉得...
啊這本書Linguistic的東西看著頭好大...
评分今天讀完第三遍,算是我的 NLP 聖經瞭。 每一遍都有不一樣的醍醐灌頂。 宏觀的知識脈絡總結,細節的論文索引, 關鍵還有理論模型的演進曆史。 一篇一篇 196x 年的論文讀下來,心裏反差有點大。
评分一刷~期待來年的advanced nlp
评分讀的第三版的draft,很清楚
评分第二版和未齣版的第三版夾雜起來看的,入門經典教材,一章一章跟下來,能把NLP領域的基礎概念都過一遍。推導步驟都能看懂,不像之前讀的西瓜書,不適閤新手入門。工作瞭應該就會暫時放下,希望以後還能有機會深入學下NLP,但是想做的事情太難瞭,不止是技術上的難度,更難的是人心。
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