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分类于: 编程语言 其它
简介
统计自然语言处理基础 豆 8.0分
资源最后更新于 2020-08-21 15:03:18
作者:Chris Manning
译者:苑春法
出版社:电子工业出版社
出版日期:2005-01
ISBN:9787505399211
文件格式: pdf
标签: 自然语言处理 NLP 计算语言学 人工智能 计算机 统计 自然语言 语言学
简介· · · · · ·
《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著,被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》涵盖的内容十分广泛,分为四个部分,共16章,包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深,从数学基础到精确的理论算法,从简单的词法分析到复杂的语法分析,适合不同水平的读者群的需求。同时,《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》将理论与实践紧密联系在一起,在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用(如信息检索等)。在《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》的配套网站上提供了许多相关资源和工具,便于读者结合书中习题,在实践中获得提高。近年来,自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。
目录
第一部分 基础知识
第一章 绪论
第二章 数学基础
第三章 语言学基础
第四章 基于语料库的工作
第二部分 词法
第五章 搭配
第六章 统计推理:稀疏数据集上的n元语法模型
第七章 语义消歧
第八章 词汇获取
第三部分 语法
第九章 马尔可夫模型
第十章 词性标注
第十一章 概率上下文无关文法
第十二章 概率句法分析
第四部分 应用与技术
第十三章 统计对齐和机器翻译
第十四章 聚类
第十五章 信息检索
第十六章 文本分类
第一章 绪论
第二章 数学基础
第三章 语言学基础
第四章 基于语料库的工作
第二部分 词法
第五章 搭配
第六章 统计推理:稀疏数据集上的n元语法模型
第七章 语义消歧
第八章 词汇获取
第三部分 语法
第九章 马尔可夫模型
第十章 词性标注
第十一章 概率上下文无关文法
第十二章 概率句法分析
第四部分 应用与技术
第十三章 统计对齐和机器翻译
第十四章 聚类
第十五章 信息检索
第十六章 文本分类