具体描述
Descriptions du produit
Graeme Hirst, University of Toronto
Speech and Language Processing is a comprehensive, reader-friendly, and up-to-date guide to computational linguistics, covering both statistical and symbolic methods and their application. It will appeal both to senior undergraduate students, who will find it neither too technical nor too simplistic, and to researchers, who will find it to be a helpful guide to the newly established techniques of a rapidly growing research field. --Ce texte fait référence à une édition épuisée ou non disponible de ce titre.
Richard Sproat, AT&T Labs -- Research
This is quite simply the most complete introduction to natural language and speech technology ever written. Virtually every topic in the field is covered, in a prose style that is both clear and engaging. The discussion is linguistically informed, and strikes a nice balance between theoretical computational models, and practical applications. It is an extremely impressive achievement. --Ce texte fait référence à une édition épuisée ou non disponible de ce titre.
作者简介
Daniel Jurafsky (http://www.stanford.edu/~jurafsky/) is an Associate Professor in the Department of Linguistics at Stanford University.
目录信息
读后感
一本不错的NLP教科书。这里有一篇书评，是评论此书和一本德语的计算语言学教科书的。各位如有兴趣可看看。http://lingviko.net/clcomp.pdf
评分很不错的一本书，作者很权威，内容很全面，深度适当。 也许对某些问题不是非常的深入，但是几乎囊括了自然语言处理的方方面面。 做搜索引擎、信息检索方面的同志也可以了解下。
评分 评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...
评分很不错的一本书，作者很权威，内容很全面，深度适当。 也许对某些问题不是非常的深入，但是几乎囊括了自然语言处理的方方面面。 做搜索引擎、信息检索方面的同志也可以了解下。
用户评价
关于本书的另一个让我印象深刻的特点是它对实验设置和数据集的详尽描述。对于任何希望将理论付诸实践的人来说，选择合适的数据集和测试环境至关重要。书中在介绍每个技术时，几乎都会附带提及当时或目前常用的基准数据集（如Penn Treebank、CoNLL语料等）的特点以及它们对模型性能的影响。这种“实战导向”的写作手法，极大地减少了读者从理论到实践的“知识鸿沟”。例如，在讲解命名实体识别（NER）时，作者不仅解释了Bi-LSTM-CRF的结构，还详细分析了不同标注规范（IOB vs. IOBES）对最终评估结果的微妙影响，以及数据不平衡性在实际应用中带来的偏差。这种对细节的关注，使得这本书不仅仅是一本“告诉我们是什么”的书，更是一本“告诉我们如何验证和改进”的实用指南。它赋予了读者一种批判性的眼光，去审视现有工作中的潜在不足和改进空间。
评分我花了相当长的时间来消化这本书中关于篇章级别处理（Discourse Processing）的内容。坦白说，这部分是当前NLP领域相对薄弱的一环，很多教材往往只做简单提及。然而，这本书对指代消解（Coreference Resolution）和篇章结构分析的讨论，展现了作者对更高层次语言理解的重视。他们不仅仅介绍了传统的基于特征工程的方法，还引入了最新的基于图神经网络（GNN）的解决方案，并探讨了在篇章级别上应用注意力机制的复杂性。特别值得称赞的是，书中对“上下文依赖性”的强调贯穿始终，提醒读者语言的意义往往超越单个句子。阅读这些章节时，我感觉自己仿佛在进行一次深度的哲学思辨，思考机器到底需要“记住”多少信息才能真正称得上“理解”了文本的连贯性。这种对语言深层结构的不懈探索精神，是这本书最吸引我的地方之一，它促使我跳出只关注“任务完成度”的思维定势。
评分这本《Speech and Language Processing》的厚度着实令人望而生畏，我本来以为会是一本偏向理论基础的学术著作，没想到它在实践应用方面的讲解也颇为深入。书中的一些章节，比如关于自然语言理解（NLU）的部分，作者似乎很注重将复杂的数学模型与直观的语言学概念相结合。比如，他们在介绍隐马尔መስ模型（HMM）时，并没有仅仅停留在概率图模型的层面，而是花了大量的篇幅去解释为什么这种结构天然适合处理序列数据，这对于我这样一个既想了解底层原理又想快速上手应用的读者来说，简直是及时雨。特别是关于句法分析的部分，从早期的基于规则的方法到后来的统计学习方法，脉络梳理得非常清晰，即便是对计算语言学背景不深的人，也能逐步跟上作者的思路。我尤其欣赏它对资源匮乏语言处理的探讨，这部分内容在很多主流教材中往往会被一带而过，但这本书却展现了对全球化语言技术挑战的深刻洞察，让人感觉作者并非仅仅局限于英语世界的NLP。整体而言，它像一位经验丰富的导师，在你迷茫时给出清晰的路线图，让你知道下一步该往哪个方向深入挖掘。
评分这本书的叙事风格是极其严谨和克制的，它很少使用那种浮夸的、鼓吹“革命性突破”的语气，而是脚踏实地，一步一个脚印地构建知识体系。这一点非常符合我的学术阅读习惯。例如，在讨论词嵌入（Word Embeddings）时，它并没有直接跳到BERT或GPT这类Transformer模型，而是先花了相当的篇幅去解释分布式表示的理论基础，从LSA到Word2Vec，再到GloVe，每一种方法的数学推导都清晰可见，这为理解后续更复杂的预训练模型打下了坚实的理论地基。我发现，如果我跳过前面的基础部分直接去看后面的深度学习章节，我可能会感到吃力，但正是这种循序渐进的铺垫，使得那些看似高深的现代技术变得可以被理解和掌握。这本书更像是一部经典的参考手册，它的价值不在于追赶最新的热点，而在于提供一个经过时间检验的、稳定的知识框架。对于那些希望建立长期职业发展基础的初学者或工程师来说，这种厚重的踏实感是极其宝贵的。
评分初读这本书时，我的主要感受是它的广度惊人。它几乎涵盖了从语音识别的声学模型构建到高级的语义角色标注等一系列任务，让人感觉像是在进行一次全景式的知识扫描。我印象最深的是关于机器翻译那一章，它将早期的基于短语的翻译模型（PBMT）和新兴的神经机器翻译（NMT）进行了并置对比。作者在讲解NMT时，对Seq2Seq架构和注意力机制的描述细致入微，特别是对于梯度消失问题的处理策略，有很多非常实际的工程考量被融入了理论讲解之中。这使得我不仅仅是学会了如何“构建”一个翻译模型，更理解了为什么某些设计选择比其他选择更具鲁棒性。此外，书中对评估指标的讨论也异常详尽，不仅仅是BLEU值，还涉及了人工评估标准和不同应用场景下的指标侧重，这对于后续的实验设计至关重要。尽管内容庞杂，但作者似乎有一种魔力，能让这些看似分散的知识点最终汇集成一个统一的、关于“机器如何理解人类语言”的宏大叙事框架，读完后感觉对整个领域都有了一个更扎实、更立体的认知。
评分一本书证明你是工科女
评分一本书证明你是工科女
评分自然语言处理经典，必读。
评分一本书证明你是工科女
评分一本书证明你是工科女
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有