本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。本书英文版出版之后好评如潮，国外许多著名大学纷纷把本书选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材，该书被誉为该领域教材的“黄金标准”。本书包含的内容十分丰富，分为四个部分，共21章，深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。从层次的角度看，本书的论述是按照自然语言的不同层面逐步展开的，首先论述单词的自动形态分析，接着论述自动句法分析，然后论述各种语言单位的自动语义分析，最后论述连贯文本的自动分析、对话与会话的智能代理以及自然语言生成。从技术的角度看，本书介绍了正则表达式、有限状态自动机、文本-语音转换、发音与拼写的概率模型、词类自动标注、N元语法、隐马尔可夫模型、上下文无关语法、特征与合一、词汇化剖析与概率剖析、一阶谓词演算、词义...(展开全部)

从本书第一版出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。 本书第一版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容，全面论述计算机自然语言处理，深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于第一版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理最新成就的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书四大特色： 覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本内容简介本书全面论述了自然语言处理技术。 本书在第一版的基础上增加了自然语言处理的最新成就，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书共分五个部分。第一部分“词汇的计算机处理”，讲述单词的计算机处理，包括单词切分、单词的形态学、最小编辑距离、词...(展开全部)

从本书第一版出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。 本书第一版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容，全面论述计算机自然语言处理，深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于第一版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理最新成就的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书四大特色： 覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本内容简介本书全面论述了自然语言处理技术。 本书在第一版的基础上增加了自然语言处理的最新成就，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书共分五个部分。第一部分“词汇的计算机处理”，讲述单词的计算机处理，包括单词切分、单词的形态学、最小编辑距离、词...(展开全部)

本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。本书英文版出版之后好评如潮，国外许多著名大学纷纷把本书选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材，该书被誉为该领域教材的“黄金标准”。本书包含的内容十分丰富，分为四个部分，共21章，深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。从层次的角度看，本书的论述是按照自然语言的不同层面逐步展开的，首先论述单词的自动形态分析，接着论述自动句法分析，然后论述各种语言单位的自动语义分析，最后论述连贯文本的自动分析、对话与会话的智能代理以及自然语言生成。从技术的角度看，本书介绍了正则表达式、有限状态自动机、文本-语音转换、发音与拼写的概率模型、词类自动标注、N元语法、隐马尔可夫模型、上下文无关语法、特征与合一、词汇化剖析与概率剖析、一阶谓词演算、词义...(展开全部)

自2017年推出以来，transformers已迅速成为在各种自然语言处理任务中实现最佳结果的主导架构。如果你是一名数据科学家或程序员，这本实践用书将向你展示如何使用Hugging Face Transformers(基于Python的深度学习库)训练和扩展这些大型模型。 Transformers已经被用来撰写真实的新闻故事、改进Google搜索查询，甚至创建会讲老套笑话的聊天机器人。在这本指南中，作者Lewis Tunstall、Leandro von Werra、Thomas Wolf(Hugging Face Transformers的创建者)通过实践方法来教你如何使用transformers以及如何将它集成到你的应用中。你将快速学习可以由transformers帮助解决的各种任务。 为核心NLP任务构建、调试和优化transformers模型...(展开全部)

本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。

《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。

自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性 问题。

本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。

《自然语言处理导论》主要介绍自然语言处理理论与技术，旨在让更多人了解和学习自然语言处理技术，让人工智能更好地为我们服务。 《自然语言处理导论》共16章，包括自然语言理解基础和具体任务探索两部分，主要讲述了自然语言处理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相关概念、方法、技术和近期研究进展；详细介绍了文本分类、情感计算、知识抽取等基础方法；全面讲述了自动文摘、问答系统、机器翻译、社会计算、内容生成和跨模态计算等具体任务；最后讨论了深度学习前沿问题。 《自然语言处理导论》致力于帮助高等院校计算机相关专业学生牢固掌握自然语言处理的基本理论与技术，掌握如何分析文本信息、解决问题、完成相关研究的方法，以及了解自然语言处理的典型应用场景。