具体描述
本书的主要目的是对自然语言理解领
作者简介
James Allen，美国罗切斯特大学计算机科学John H.Dessaurer讲席教授。他面向本科生和研究生讲授自然语言处理达14年之久。作为AAAI会士，他在1985年至1989年获得了美国总统青年研究者奖项，另外，在1983年至1993年期间，Allen教授一直担任Computational Linguistice杂志的主编。
目录信息
读后感
不知道为什么到现在还没有人评论这本书? 也许人们太热衷于追求新的理论,新的技术,新的赢利模式...... 这是一本经得起考验的书,正如其他领域的经典著作一样。 脉络清晰，层次分明，是我到目前为止看到最完备，最体系化的论著，我把此书作为我研究自然语言理解的起点:) 95年的...
评分不知道为什么到现在还没有人评论这本书? 也许人们太热衷于追求新的理论,新的技术,新的赢利模式...... 这是一本经得起考验的书,正如其他领域的经典著作一样。 脉络清晰，层次分明，是我到目前为止看到最完备，最体系化的论著，我把此书作为我研究自然语言理解的起点:) 95年的...
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用户评价
这本书在介绍NLU技术的同时，也在不经意间引发了我对语言本身更深层次的思考。语言不仅仅是信息的载体，它还承载着文化、情感和历史。一个优秀的NLU系统，是否应该能够理解语言背后的文化背景和情感色彩？我希望书中能够探讨跨文化NLU的挑战，以及如何让机器更好地理解和生成具有情感共鸣的语言。例如，诗歌、文学作品中的隐喻、象征等修辞手法，对于当前的NLU模型来说，依然是巨大的难题。我期待书中能够给出一些关于如何让机器“读懂”诗歌、“品味”文学的思路，或者至少，能够指出当前技术在这方面存在的差距和未来的研究方向。这不仅是对NLU技术深度的挖掘，更是对人类语言艺术的致敬。
评分我对这本书的另一个期待，是它能否深入探讨NLU中的“常识推理”和“知识图谱”等概念。我知道，要让机器真正理解语言，仅仅依靠统计模型是远远不够的，还需要具备一定的背景知识和推理能力。例如，当我们读到“小明把球踢进了球门”这句话时，我们知道“球”是一种可以被踢的物体，“球门”是一个特定的位置，而“踢”则是一种动作。这些都是我们基于常识而获得的理解。我希望书中能够解释，NLU系统是如何学习和运用这些常识的，以及如何将结构化的知识（如知识图谱）融入到NLU模型的训练和推理过程中。这不仅能够提升NLU系统的理解精度，更能让它们在处理复杂问题时展现出更强的“智能”。我期待书中能够提供一些前沿的研究进展和未来发展方向的展望。
评分翻开这本书，首先映入眼帘的是作者对于语言作为信息载体和交流工具的宏观论述，这为理解NLU打下了一个坚实的基础。我一直觉得，语言不仅仅是词语的堆砌，它蕴含着人类的情感、意图、甚至思维模式。而让机器去理解这些，就像是在试图模拟人类最核心的认知能力之一。这本书似乎也认识到了这一点，在开篇就强调了对语言深层含义的挖掘，而非仅仅停留在表面的词汇匹配。我尤其欣赏作者在描述语言的演变和人类对语言的认知过程中所展现出的广博知识，这让我意识到，NLU的探索，实际上也是对人类自身智慧的一种追溯和解读。随着内容的深入，我开始接触到一些关于文本预处理、词向量表示以及句法分析的技术细节，虽然这些术语听起来有些专业，但作者的讲解方式非常到位，通过图示和类比，将抽象的概念具象化，使得学习过程不再枯燥。我迫不及待地想看到书中是如何将这些基础技术融会贯通，最终实现对复杂语言输入的理解。
评分在我看来，NLU的最终目标是实现人机之间更自然、更流畅的交流。因此，这本书在讲解核心NLU技术的同时，是否也会涉及到对话管理、情感计算以及用户意图的动态更新等方面的内容？一个真正智能的对话系统，需要能够理解用户在整个对话过程中意图的变化，并能够根据上下文信息进行恰当的回应。我非常好奇书中是如何阐述这些“动态”的NLU过程的。比如，当用户在对话中反复修正自己的表达时，NLU系统如何能够快速适应并重新理解其真实意图？或者，在多轮对话中，如何保证NLU模型能够持续地跟踪和理解对话的主题和上下文？我期待书中能够提供一些构建具有“记忆”和“学习”能力的对话系统的关键技术和方法。
评分这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色调，点缀着一些抽象的、仿佛在流动的数据流，让人忍不住想要探究其内在的奥秘。我一直对语言的魅力和它如何在大脑中被处理感到好奇，尤其是当今人工智能技术飞速发展的背景下，自然语言理解（NLU）这个概念早已不再是科幻小说里的情节，而是我们触手可及的现实。从智能助手到搜索引擎，再到更复杂的文本分析和情感识别，NLU的身影无处不在。这本书的出现，恰逢其时，它承诺要揭示隐藏在这些看似简单的交互背后的复杂机制，这让我非常期待。我希望它能不仅仅停留在理论层面，而是能通过生动的案例和深入浅出的讲解，让我们这些对技术充满热情但又非专业背景的读者，也能轻松地遨游在NLU的海洋中，理解那些让机器能够“听懂”并“理解”我们语言的精妙算法和模型。我特别关心这本书在处理语言的歧义性、上下文依赖性以及不同语言文化差异方面的阐述，因为这无疑是NLU领域最具挑战性的部分。
评分总而言之，这本书给我带来了很多惊喜和启发。它不仅仅是一本关于自然语言理解技术的专业书籍，更像是一次关于语言、智能和人类思维的深度探索。作者在讲解技术的同时，也穿插了一些引人入胜的历史故事和哲学思考，让整个阅读过程充满乐趣。我尤其喜欢书中对未来NLU发展趋势的展望，以及对人工智能伦理和社会影响的讨论。这让我意识到，NLU技术的进步，不仅仅是技术层面的突破，更可能带来深刻的社会变革。我非常期待能够通过这本书，更全面、更深入地了解自然语言理解这一令人着迷的领域，并从中获得更多的灵感和思考。这本书绝对是任何对人工智能、语言学或计算机科学感兴趣的人士的必读之作。
评分这本书的结构安排也让我感到非常满意。它并非一股脑地堆砌技术名词，而是循序渐进地引导读者进入NLU的世界。从最基础的词汇和句子理解，逐步深入到篇章理解、意图识别、情感分析等更高级的层面。作者在解释每一个概念时，都会给出清晰的定义和相关的例子，确保读者能够理解其核心思想。我尤其欣赏书中对“意图识别”和“槽位填充”等概念的详细阐述，这对于构建能够与用户进行有效对话的智能系统至关重要。我希望书中能够更深入地探讨如何处理用户表达的模糊性、多重意图以及非标准化的语言表达，这些都是现实世界中NLU系统面临的巨大挑战。同时，我也期待书中能够介绍一些开源的NLU工具和库，以便读者能够将所学知识付诸实践。
评分在阅读的过程中，我发现作者在解释复杂的机器学习模型时，并没有使用过于晦涩的数学公式，而是通过直观的逻辑推导和比喻来阐述其原理。这对于我这样的非数学专业读者来说，无疑是一大福音。比如，在讲解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）时，作者将它们比作拥有“记忆”和“遗忘”机制的人类大脑，生动地描绘了它们如何处理序列数据，捕捉文本中的时序信息。这种“化繁为简”的讲解方式，让原本令人生畏的技术变得触手可及。我非常期待书中能够继续采用这种风格，深入探讨Transformer等更先进的模型，并解释它们在处理长距离依赖和并行计算方面的优势。同时，我也希望书中能提及一些关于模型评估和优化的方法，毕竟，一个强大的NLU模型，其性能的稳定性和效率也是至关重要的。
评分随着人工智能技术的不断进步，语言模型在NLU领域的地位越来越重要。我希望这本书能够全面介绍当前主流的语言模型，例如BERT、GPT系列等，并详细阐述它们在NLU任务中的应用。特别是对于这些模型如何通过大规模预训练和微调来适应不同的NLU任务，我非常感兴趣。作者在讲解这些模型时，是否会深入到其网络结构、训练机制以及关键的创新点？我期待能够了解到这些技术细节，从而更深刻地理解它们强大的能力来源。同时，我也希望书中能够探讨这些模型在处理低资源语言、领域特定语言以及对抗性攻击等方面的局限性和潜在的解决方案。毕竟，任何技术都不是完美的，理解其不足之处，才能更好地推动其发展。
评分作为一个对人工智能的实际应用充满兴趣的人，我更关注的是NLU技术如何在现实世界中发挥作用。这本书的章节设置，似乎也考虑到了这一点，在理论讲解之后，紧接着就引入了大量关于NLU在不同领域应用的案例分析。从客户服务中的智能聊天机器人，到医疗领域用于辅助诊断的文本分析，再到金融领域的风险评估，NLU的应用场景之广阔，令人惊叹。我希望书中能够详细阐述这些应用是如何构建的，包括其核心的NLU模块是如何设计和训练的，以及在实际部署过程中会遇到哪些挑战和解决方案。特别是对于那些涉及用户隐私和数据安全的问题，书中是否会有相关的讨论和指导，这一点我非常关注。我希望这本书能够提供一些前沿的、具有启发性的思路，让我们看到NLU技术未来的发展方向，以及它将如何进一步改变我们的生活方式。
评分翻译的简直是……还是照本英文的对照着看比较省事。当然也是有好处的，就是那些比较离题的废话还是中文看起来快些……
评分有点老了，杂
评分书很好，翻译的不大好，nlp方面的还是国内宗成庆的那本不错
评分有点老了，杂
评分书很好，翻译的不大好，nlp方面的还是国内宗成庆的那本不错
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