Introduction to Natural Language Processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:Jacob Eisenstein

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2019-10-1

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262042840

丛书系列:

图书标签:

NLP
计算机科学
计算机
Linguistica
AI
方法
数据科学
自然语言处理
NLP
机器学习
深度学习
文本分析
计算语言学
Python
人工智能
信息检索
语言模型

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具体描述

A survey of computational methods for understanding, generating, and manipulating human language, which offers a synthesis of classical representations and algorithms with contemporary machine learning techniques.

This textbook provides a technical perspective on natural language processing―methods for building computer software that understands, generates, and manipulates human language. It emphasizes contemporary data-driven approaches, focusing on techniques from supervised and unsupervised machine learning. The first section establishes a foundation in machine learning by building a set of tools that will be used throughout the book and applying them to word-based textual analysis. The second section introduces structured representations of language, including sequences, trees, and graphs. The third section explores different approaches to the representation and analysis of linguistic meaning, ranging from formal logic to neural word embeddings. The final section offers chapter-length treatments of three transformative applications of natural language processing: information extraction, machine translation, and text generation. End-of-chapter exercises include both paper-and-pencil analysis and software implementation.

The text synthesizes and distills a broad and diverse research literature, linking contemporary machine learning techniques with the field's linguistic and computational foundations. It is suitable for use in advanced undergraduate and graduate-level courses and as a reference for software engineers and data scientists. Readers should have a background in computer programming and college-level mathematics. After mastering the material presented, students will have the technical skill to build and analyze novel natural language processing systems and to understand the latest research in the field.

《计算语言学前沿：理论、方法与实践》图书简介本书聚焦于计算语言学领域中那些与自然语言处理（NLP）核心技术既有联系又有所侧重的交叉学科前沿课题。全书旨在为对语言的深层认知、复杂句法结构分析、语义表征的数学建模，以及跨语言信息处理有浓厚兴趣的研究者、高年级本科生和研究生提供一份深入且前瞻性的学术导览。我们摒弃了对基础的词法、句法分析等标准任务的冗余介绍，转而着眼于那些对推动学科边界具有关键作用的、更具挑战性的理论构建和新型实验范式。第一部分：深层语义的认知建模与形式化本部分深入探讨了如何从认知科学和哲学逻辑的角度，对人类理解语言的深层机制进行形式化描述。第一章：语境依赖的意义表征与情境语义学本章首先回顾了传统的组合语义学（如蒙塔古语法）的局限性，特别是其在处理高度依赖实时情境的指称消解和言语行为时的不足。我们随后引入情境语义学（Situation Semantics）的核心框架，重点分析了“信息蜜蜂”（information flow）和“关系”（relations）在构建意义中的作用。详细讨论了如何利用动态逻辑和模态逻辑构建能够捕捉说话者意图、信念状态和环境信息的情境模型。书中提供了多个复杂的对话案例分析，展示了情境参数如何实时地约束和修正句子层面的语义解析。第二章：认知神经语言学与句法结构的心智表征本章跨越纯粹的计算模型，探讨语言结构在大脑中的实际表征方式。我们审视了从事件相关电位（ERP）和功能性磁共振成像（fMRI）研究中获得的关于语言处理延迟和激活区域的数据。在此基础上，我们构建了一种基于图论的层级结构模型，尝试模拟工作记忆在处理长距离依存关系时的瓶颈。重点分析了“结构失调”（syntactic anaphora）和“信息结构”（Information Structure，如焦点和主题）如何通过不同的神经通路进行编码，并讨论了如何设计计算实验来验证这些认知假设。第二章（续）：论元结构与事件语义的统一框架本节着重于整合论元（Arguments）和事件（Events）的语义信息。不同于传统的以词汇为中心的分析，我们采用了基于图灵机和λ-演算扩展的λ-CSL（λ-Calculus for Complex Structures），用以精确描述谓词的内部时间结构和参与者的角色分配。深入分析了体貌（Aspect）信息如何影响事件的边界和可分解性，这对于机器在理解复杂叙事和推理时间顺序至关重要。第二部分：复杂结构分析与跨模态推理本部分转向对传统句法和句法树的超越，关注如何处理高度非线性的语言结构以及如何整合来自不同感官模态的信息。第三章：超大规模依存关系的建模与稀疏性挑战在现代NLP模型中，虽然深层网络能隐式地学习到依存关系，但缺乏对明确的、长距离的、递归结构的显式约束。本章提出了一种基于张量分解的稀疏表示方法，专门用于捕捉那些在训练语料中出现频率极低但对语篇连贯性至关重要的超长依赖关系（如跨章回的指代链）。我们详细阐述了如何设计正则化项来惩罚过度平滑的表示，从而保留关键的、稀有的结构信息。第四章：语篇连贯性与篇章级指代消解的动态规划篇章分析不仅仅是句子连接的简单串联。本章将语篇视为一个动态演化的信息状态空间。我们引入了基于马尔可夫决策过程（MDP）的框架，将指代消解问题建模为在不同可能指代对象之间进行最优路径选择的过程。关键在于定义一套启发式函数（Heuristics），该函数不仅考虑了句法上的可达性，更融入了话题漂移（Topic Shift）和信息重要性权重。书中包含了对多文档摘要任务中核心实体追踪的案例研究。第五章：跨模态推理：符号与感知的融合本章探讨了当语言输入与视觉、听觉输入同时存在时，系统如何进行统一的推理。我们聚焦于“描述性场景理解”（Descriptive Scene Understanding）。首先，讨论了如何使用统一的嵌入空间（Joint Embedding Space）来对图像区域特征和文本短语进行对齐。更进一步，本章提出了一种基于“反事实假设生成”的推理机制。例如，当系统看到一张图片并听到“这个物体不在这里”，它必须能够推断出物体在场景中可能存在的其他位置，这要求模型具备一种基于视觉常识的反事实能力。第三部分：计算语言学的哲学基础与可解释性本部分探讨了驱动计算模型背后的理论根基，以及如何确保这些复杂系统的决策过程是透明和可信赖的。第六章：图灵完备性与自然语言处理的计算极限本章从理论计算机科学的角度重新审视NLP问题的可计算性。我们回顾了乔姆斯基层次结构与形式文法之间的对应关系，并讨论了现代神经网络架构（如Transformer）在计算能力上是否等同于或超越了传统的文法模型。重点分析了“嵌入空间内蕴含的隐式文法”是否具有可证明的结构限制，以及我们是否可能在遇到某些特定的、高度递归的语言结构时，触及到这些模型的计算瓶颈。第七章：因果推断在语言理解中的应用在处理“因为”、“所以”、“如果...那么...”等结构时，模型必须区分相关性与因果性。本章介绍了一套基于结构因果模型（SCM）的语言推理技术。我们详细展示了如何从文本中提取潜在的因果图，并通过“干预操作”（Do-Calculus）来预测在改变特定前提条件后，结论可能发生的变化。这为构建真正具备“反事实理解”能力的系统提供了坚实的数学基础。第八章：可解释性：从局部归因到全局结构洞察随着模型规模的扩大，理解其决策过程变得至关重要。本章超越了简单的梯度可视化，着重于解析深层网络中“注意力头”所捕获的语言学意义。我们提出了一种基于信息论的方法，量化不同注意力机制对最终预测结果的冗余度和互信息贡献。最终目标是构建一个“模块化解释图谱”，将模型的内部激活路径映射回传统的句法和语义组件，从而实现对复杂推理链条的审计和修正。本书内容面向高阶理论探讨，要求读者具备扎实的离散数学、概率论基础以及对形式语言和计算复杂性的基本理解。本书不包含任何关于如何使用流行深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行标准任务（如机器翻译或情感分析）的入门级代码教程。它关注的是“为什么”和“如何才能更深层次地理解语言”，而非仅仅“如何构建一个能工作的模型”。

作者简介

I work on computational linguistics, focusing on non-standard language, discourse, computational social science, and machine learning. In July 2019, I joined Google AI as a research scientist. From 2012 to 2019, I was on the faculty at Georgia Tech, where I led the Computational Linguistics lab.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是太棒了！简直就是NLP领域的“武林秘籍”！作为一名在NLP领域摸爬滚打多年的老兵，我一直觉得要找到一本能够真正让我眼前一亮的NLP书籍非常困难。但是《Introduction to Natural Language Processing》做到了！它不仅仅是罗列了各种算法和模型，而是将NLP背后的逻辑和哲学思考融入其中，让读者在学习技术的同时，也能提升自己的思维层次。我特别喜欢书中对“理解”的探讨，作者并没有简单地给出“理解”的定义，而是通过对比不同模型在不同任务上的表现，引导读者思考“机器究竟能否真正理解语言”，这种开放式的讨论让我受益匪浅。此外，书中的数学推导虽然严谨，但并没有让人望而却步，作者总是能巧妙地将复杂的数学公式与直观的语言解释结合起来，让我这个数学功底不算深厚的人也能轻松消化。强烈推荐给所有对NLP感兴趣的读者！

评分☆☆☆☆☆

哇，当我拿到《Introduction to Natural Language Processing》这本书时，我真的被它的内容深深吸引了！它不像其他教科书那样枯燥乏味，而是充满了趣味性和启发性。作者在讲解每个概念时，都会穿插一些引人入胜的故事和趣闻，让我觉得学习NLP的过程就像在进行一场智力探险。我尤其喜欢书中对词嵌入的讲解，作者不仅介绍了Word2Vec和GloVe等经典模型，还探讨了它们在不同场景下的优缺点，以及如何利用词嵌入来解决实际问题。书中的练习题也设计得非常巧妙，既能巩固我所学的知识，又能激发我进一步思考。我常常会花费很多时间在这些练习题上，享受解决问题的乐趣。这本书让我对NLP产生了浓厚的兴趣，我感觉自己已经迫不及待想要将书中所学的知识应用到实际项目中了！

评分☆☆☆☆☆

天呐，我终于找到一本让我爱不释手的书了！《Introduction to Natural Language Processing》这本书简直就是为我量身打造的！我之前一直觉得NLP这个领域高深莫测，各种术语层出不穷，看得我头昏脑胀。但是这本书完全颠覆了我的看法。作者用一种极其生动形象的方式，将那些复杂的概念一一剖析，就像剥洋葱一样，一层层地揭示NLP的奥秘。我特别喜欢书中对语言模型的解释，从早期的N-gram到后来的Transformer，每一个阶段的演变都讲得清清楚楚，而且还配有大量的图示和例子，让我这个初学者也能轻松理解。书中的代码实现也非常实用，我跟着书里的例子，在自己的电脑上跑通了几个基础的NLP任务，那种成就感简直爆棚！我感觉这本书不仅仅是在教我知识，更是在激发我对NLP的热情，让我觉得这个领域充满了无限可能。我迫不及待地想继续深入研究下去，这本书绝对是我学习NLP道路上的启明星！

评分☆☆☆☆☆

这本书真的给我带来了全新的学习体验！之前我对NLP的认识都是碎片化的，看过一些论文，听过一些讲座，但总感觉抓不住重点。《Introduction to Natural Language Processing》这本书就像一个精心编织的网，将我之前零散的知识点一一串联起来，形成了一个清晰的知识体系。我特别喜欢作者在讲解序列模型时，使用的比喻非常贴切，让我一下子就理解了RNN和LSTM的运作原理。而且，书中对Attention机制的阐述更是让我茅塞顿开，原来Transformer模型能够取得巨大成功，关键在于它能够“关注”到输入序列中的重要信息。这本书的排版也非常舒服，字体大小适中，留白恰当，阅读起来不会感到疲劳。我常常会在睡前翻上几页，不知不觉中就掌握了一个新的NLP概念。这本书绝对是NLP入门的必读之作！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买过不少关于NLP的书，但大多数都停留在概念堆砌的层面，让人读起来枯燥乏味，而且实用性不强。然而，《Introduction to Natural Language Processing》这本书完全不同。它的视角非常独特，没有像其他书籍那样一开始就陷入到各种算法的细节中，而是从一个更宏观的角度，讲述了NLP的发展历程、核心思想以及它在现实世界中的应用。我尤其欣赏作者在处理一些争议性话题时的严谨态度，比如关于词向量的偏见问题，书中不仅指出了问题所在，还提出了几种可能的解决方案，这让我觉得作者不仅知识渊博，而且富有社会责任感。书中的案例分析也非常精彩，从情感分析到机器翻译，再到问答系统，每一个案例都深入浅出，让我能够看到NLP技术是如何改变我们生活的。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步地探索NLP的广阔天地，让我不再感到迷茫和无助。

评分☆☆☆☆☆