本书分数学基础、汉语自动分词技术、基于数学统计的语言模型、基于语言理解的处理方法、音字转换技术、自动文摘技术、信息检索技术、文字识别技术几个章章全面阐述了自然语言处理技术的基本原理和实用方法，反映了信号与信息处理技术的前沿内容，具有较高的学术意义与应用价值。

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自然语言计算机形式分析是横跨语言学、计算机科学和数学的一个交叉研究领域，是自然语言计算机处理的关键。自然语言是信息主要的负荷者，在当今信息网络时代，计算机已经日益普及，普通计算机用户可以使用的语言资源正以惊人的速度飞快增长。互联网主要是由自然语言构成的，它已经成为了极为丰富的语言信息资源；移动通信也是以自然语言为媒介的，它已经渗透到日常生活的各个领域。因此，自然语言计算机形式分析对于国家的信息化建设，对于互联网和移动通信的安全具有重要作用。 本书对自然语言处理中的各种理论和方法进行了系统的总结和梳理。首先讨论了自然语言处理的学科定位；接着介绍了语言计算的一些先驱研究；然后以主要的篇幅讨论自然语言处理中的各种形式模型，包括基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动...(展开全部)

自然语言计算机形式分析是横跨语言学、计算机科学和数学的一个交叉研究领域，是自然语言计算机处理的关键。自然语言是信息主要的负荷者，在当今信息网络时代，计算机已经日益普及，普通计算机用户可以使用的语言资源正以惊人的速度飞快增长。互联网主要是由自然语言构成的，它已经成为了极为丰富的语言信息资源；移动通信也是以自然语言为媒介的，它已经渗透到日常生活的各个领域。因此，自然语言计算机形式分析对于国家的信息化建设，对于互联网和移动通信的安全具有重要作用。 本书对自然语言处理中的各种理论和方法进行了系统的总结和梳理。首先讨论了自然语言处理的学科定位；接着介绍了语言计算的一些先驱研究；然后以主要的篇幅讨论自然语言处理中的各种形式模型，包括基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动...(展开全部)

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。 《自然语言处理与计算语言学》作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具（如Gensim、spaCy等）来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书，从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章，其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 《自然语言处理与计算语言学》适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识，对学习本书内容会大有裨益。

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。 《自然语言处理与计算语言学》作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具（如Gensim、spaCy等）来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书，从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章，其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 《自然语言处理与计算语言学》适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识，对学习本书内容会大有裨益。

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)

《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。