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目录信息
1.1统计语言学
1.2统计语言学与其他学科
1.2.1计量语言学
1.2.2计算语言学
1.2.3语料库语言学
1.2.4与三个学科的联系与区别
1.3使用统计方法研究的语言特征
1.4统计语言学基本研究方法
1.5统计语言学研究的步骤
1.6统计的语言学应用
第2章语料库
2.1语料库的定义
2.2语料库的类型
2.2.1口语语料库与书面语语料库
2.2.2单语语料库、双语语料库与多语语料库
2.2.3通用语料库与专用语料库
2.2.4共时语料库与历时语料库
2.2.5动态语料库与静态语料库
2.2.6同质语料库与异质语料库
2.2.7生语料库与标注语料库
2.3国内外主要语料库
2.3.1国外的语料库
2.3.2国内的语料库
2.4本章小结
第3章统计在语言研究中的基本应用
3.1统计学的基本概念
3.1.1总体、个体、样本
3.1.2参数与统计量
3.1.3常量、变量
3.1.4实际值与观测值
3.2平均数
3.2.1简单算术平均数
3.2.2加权算术平均数
3.3方差与标准差
3.3.1未分组数据的方差与标准差
3.3.2分组数据的方差与标准差
3.4频度、频率、概率、条件概率、贝叶斯定理
3.4.1概率论中的常用概念
3.4.2概率
3.4.3独立性
3.4.4贝叶斯定理
3.4.5频度与频率
3.5互信息
3.6Z评分
3.7Dice系数
3.8Phi平方系数（φ2）
3.9对数似然比
3.10N元模型
3.10.1N元语法
3.10.2N元语法模型
3.11语言学三大统计规律
3.11.1Zipf法则
3.11.2Menzerath—Altmann定律
3.11.3Piotrowski—Altmann定律
3.12熵
3.12.1静态平均信息熵
3.12.2极限熵
3.13Yule图
3.14Fuchs公式
3.15使用度与通用度
3.15.1使用度
3.15.2通用度
3.16本章小结
第4章假设检验
4.1假设检验的相关概念
4.1.1假设检验的基本原理
4.1.2假设的分类
4.1.3检验统计量与临界值
4.1.4双尾检验与单尾检验
4.1.5假设检验的一般步骤
4.1.6假设检验中的两类错误
4.2参数假设检验
4.2.1正态分布
4.2.2U检验
4.2.3t检验
4.2.4X2检验
4.2.5F检验
4.2.6参数假设检验比较
4.3非参数假设检验
4.3.1X2检验
4.3.2秩和检验
4.3.3非参数假设检验比较
4.4本章小结
第5章方差分析
5.1方差分析的定义及基本思想
5.1.1方差分析的定义
5.1.2方差分析的基本思想
5.2方差分析的基本概念和使用条件
5.2.1方差分析中的基本概念
5.2.2使用方差分析的条件
5.3方差分析的类型和一般步骤
5.3.1方差分析的类型
5.3.2方差分析的一般步骤
5.4单因素方差分析
5.4.1各个因素水平间的样本容量相同
5.4.2各个因素水平间的样本容量不完全相同
5.4.3方差分析中的多重比较
5.5双因素方差分析
5.5.1无重复双因素方差分析
5.5.2可重复双因素方差分析
5.6本章小结
第6章文本聚类
6.1文本聚类概述
6.1.1文本聚类定义
6.1.2文本聚类的流程
6.2文本聚类中的数据
6.2.1聚类分析中使用的数据结构
6.2.2数据归一化处理
6.3相似度计算
6.3.1文本相似度的计算
6.3.2特征相似度的计算
6.4聚类算法
6.4.1层次聚类
6.4.2划分聚类
6.4.3划分聚类与层次聚类的联系和区别
6.5文本聚类性能评价
6.5.1纯度
6.5.2归一化互信息
6.5.3精确度
6.5.4F值
6.6本章小结
第7章文本分类
7.1文本分类的定义
7.2分类方法
7.2.1基于知识工程的方法
7.2.2基于机器学习的方法
7.3分类步骤与流程
7.4文本表示与特征选择
7.4.1特征项选择
7.4.2词袋模型
7.4.3向量空间模型
7.4.4特征筛选与权重
7.5向量相似度测量
7.6分类模型
7.6.1朴素贝叶斯（Naive Bayes）
7.6.2k—最近邻（k—Nearest Neighbor）
7.6.3支持向量机（Support Vector Machines）
7.7文本分类的评价
7.7.1准确率、召回率
7.7.2正确率、错误率
7.7.3F值
7.7.4微平均和宏平均
7.8本章小结
……
第8章R语言简介
第9章计算风格学研究
附录常用的统计数表
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的实践指导性极强。作者不仅详细介绍了各种统计模型，还提供了关于如何使用现有工具包（如NLTK, spaCy, TensorFlow, PyTorch等）来实现这些模型的指导。书中还包含了一些代码示例，虽然不是完整可运行的程序，但足以让读者理解关键的实现细节。我尝试着按照书中的指导，使用Python和相关的库来实现一个简单的文本分类器，效果非常好。这种理论与实践相结合的方式，让我在学习过程中收获颇丰。作者还特别强调了评估模型性能的重要性，并详细介绍了各种评估指标和交叉验证等技术，帮助读者客观地评价模型的优劣。我通过实践，深刻理解了如何根据不同的任务需求，选择合适的评估方法，并对模型进行调优。
评分《统计语言学》一书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅涵盖了自然语言处理（NLP）领域最核心的统计学方法，还对一些前沿的研究方向进行了介绍，例如深度学习在语言模型中的应用，以及对抗生成网络（GANs）在文本生成方面的潜力。作者在介绍这些前沿技术时，并没有过于简化，而是力求保持其学术的严谨性，并提供足够的理论背景和案例分析。我对书中关于“序列标注”（Sequence Labeling）的章节印象尤为深刻。作者详细介绍了如何利用隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）以及循环神经网络（RNN）等模型来解决词性标注、命名实体识别等任务，并对这些模型的优缺点进行了深入的比较。书中还引用了大量最新的研究成果，为读者提供了进一步探索的线索。
评分这本书的价值远不止于理论的阐述，它更注重实践的应用。作者通过大量精心设计的案例，展示了统计语言学在实际问题中的应用，比如机器翻译、情感分析、文本摘要等。我特别欣赏书中关于语言模型训练的讲解。作者详细介绍了不同类型语言模型（如N-gram模型、神经网络语言模型）的原理和优劣，以及如何根据具体任务选择合适的模型并进行优化。书中对模型评估指标的介绍也十分详尽，包括困惑度（Perplexity）、BLEU分数等，并解释了这些指标的计算方法和意义。我尝试着按照书中的方法，用自己收集的语料库训练了一个简单的语言模型，效果出乎意料的好。这让我深刻体会到，统计语言学是一门既有深厚理论基础，又具有强大实践能力的学科。书中还探讨了如何利用统计方法进行语言演化的研究，这部分内容让我脑洞大开。通过分析不同历史时期文本的词汇和语法特征，并运用统计模型来量化语言变化的速度和方向，作者为我们揭示了语言在时间长河中演变的脉络。这种跨越时空的视角，让我对语言的生命力有了更深刻的理解。
评分《统计语言学》这本书的叙事风格非常引人入胜。作者并没有采用枯燥的教科书式语言，而是以一种对话式、引导性的方式来讲解复杂的概念。每一章的开头都会提出一个有趣的问题，然后循序渐进地引入相关的统计学原理和语言学模型来解答。这种方式大大降低了学习的门槛，也让我在阅读过程中充满了探索的乐趣。例如，在讲解马尔可夫模型在语音识别中的应用时，作者首先描述了人类识别语音的自然过程，然后引出了状态转移和观测概率的概念，并用生动形象的比喻来解释这些统计量。此外，书中还穿插了许多历史故事和人物轶事，讲述了统计语言学发展过程中的重要里程碑和关键人物。这些细节不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这门学科的起源和发展有了更全面的认识。我尤其喜欢书中关于“语言学中的贝叶斯方法”这一章节。作者将复杂的贝叶斯定理解释得非常透彻，并展示了它在词义消歧、篇章分析等问题中的强大作用。这让我看到了统计学思维在解决语言难题中的巨大潜力。
评分这本书的语言风格既学术又具启发性。作者在解释专业术语时，总会辅以通俗易懂的例子，或者引用相关的学术研究成果来佐证。他的文字流畅而富有洞察力，能够引导读者主动思考，而不是被动接受信息。例如，在讨论语言的“幂律分布”（Power-law Distribution）现象时，作者并没有简单地罗列公式，而是深入分析了这种分布在语言现象中普遍存在的深层原因，并探讨了其在自然语言处理中的重要意义。书中还穿插了一些哲学思考，讨论了语言的本质、人类认知与语言的关系等问题，这使得本书不仅仅是一本技术手册，更是一本引发思考的著作。我尤其喜欢书中关于“语言的稀疏性”（Sparsity of Language）的讨论。作者通过数据分析揭示了语言数据在实际使用中的“稀疏”特点，并探讨了如何利用各种统计技术来克服这种稀疏性带来的挑战，例如数据平滑技术、降维技术等。这让我看到了统计语言学在解决实际问题中的实用性和创新性。
评分作为一个热衷于探索语言奥秘的读者，我最近有幸拜读了一本名为《统计语言学》的书籍。初次翻阅，我就被它严谨的逻辑和深入浅出的讲解深深吸引。书中对语言现象的分析，不再仅仅停留在感性的认知层面，而是通过大量数据和统计模型，将语言的内在规律清晰地呈现在读者面前。例如，在探讨词频分布时，作者不仅列举了经典的齐夫定律，还详细介绍了如何利用不同的统计方法来评估词汇的常用程度，以及这些词汇在不同语境下的分布特征。这种量化的分析方式，让我对语言的复杂性有了全新的认识。我尤其对书中关于语料库构建和数据预处理的章节印象深刻。作者非常细致地介绍了如何从海量的文本数据中提取有用的信息，包括文本清洗、分词、词性标注等关键步骤。这些技术细节对于任何想要进行语言研究的读者来说，都是宝贵的财富。此外，书中还涵盖了诸如语言模型、句法分析、语义理解等多个前沿领域，并运用了大量的统计学理论和方法来解释这些概念。读完这本书，我感觉自己对语言的理解上升了一个层次，也激发了我进一步深入研究语言统计学的兴趣。
评分总而言之，这本书为我打开了一扇通往统计语言学世界的大门。作者用严谨的科学态度、清晰的逻辑思维和生动的语言，将复杂的统计学概念和语言学原理融会贯通，为读者呈现了一场精彩的智力盛宴。无论是对语言学爱好者、计算机科学专业学生，还是对人工智能领域感兴趣的读者，《统计语言学》都将是一本极具价值的读物。我强烈推荐这本书，它不仅能够提升你对语言的理解深度，更能够激发你对数据驱动的科学研究的浓厚兴趣。书中对语言变异性的探讨，以及如何利用统计模型来捕捉这些变异性，也让我对语言的动态本质有了更深刻的认识。我期待着通过书中介绍的方法，去探索更多有趣的语言现象，并从中获得更多的启迪。
评分《统计语言学》一书在章节安排上也颇具匠心。全书围绕着“数据-模型-应用”这一核心逻辑展开，从基础的语料库构建和数据处理，到核心的统计模型构建，再到最后的实际应用，层层递进，逻辑严谨。作者并没有一次性抛出所有复杂的统计模型，而是先从一些基础的统计概念入手，然后逐步引入更复杂的模型，并解释它们是如何解决更复杂的问题的。例如，在介绍词向量（Word Embeddings）时，作者先从传统的词频统计方法讲起，然后引出如何利用神经网络模型来捕捉词语之间的语义关系，并详细介绍了Word2Vec、GloVe等经典模型的原理。书中对这些模型的数学推导也清晰明了，便于读者理解其背后的数学原理。我特别欣赏书中关于“主题模型”（Topic Modeling）的章节。作者用非常易懂的方式解释了LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型如何从海量文档中发现隐藏的主题，并提供了实际的文本聚类和主题发现的案例。这让我对如何从非结构化文本中提取有意义的信息有了更深刻的认识。
评分这本书对统计学概念的阐述非常到位。作者并没有回避数学公式，但同时又确保每一个公式的推导和应用都有清晰的语言解释。他非常善于从直观的角度来理解统计学原理，并将这些原理与语言现象联系起来。例如，在解释概率分布时，作者会用掷骰子、抽扑克牌等生活化的例子来帮助读者理解随机性和概率的概念，然后将这些概念迁移到词汇的出现频率、句子的结构模式等语言学问题上。书中对假设检验的讲解也十分细致，详细介绍了零假设、备择假设、p值等概念，以及如何利用统计检验来判断不同语言模型或语言现象之间的差异是否具有统计学意义。我尝试着运用书中学到的假设检验方法，来比较两种不同语言风格的文本在某个特定词汇使用频率上的差异，结果非常令人信服。这让我认识到，严谨的统计学分析是区分表面相似性与内在本质差异的关键。
评分《统计语言学》的另一大亮点是其对语言学理论的融合。作者在运用统计模型进行语言分析的同时，也充分考虑了语言学本身的规律和理论。他解释了为何某些统计模型在处理语言问题时效果更好，这往往与语言本身的结构和特性有关。例如，在讨论句法分析时，作者不仅介绍了概率上下文无关文法（PCFG）等统计模型，还结合了句法学中的依赖关系和成分结构等理论。这种跨学科的视角，让我对语言有了更全面、更深刻的理解。书中关于“词汇语义学”（Lexical Semantics）的讨论也让我受益匪浅。作者运用统计共现分析、词向量模型等方法，来量化词语之间的语义关系，并探讨了如何利用这些关系来解决词义消歧、同义词识别等问题。
评分分类和聚类分析好有趣。应用前景应该不错。
评分分类和聚类分析好有趣。应用前景应该不错。
评分实例丰富，论述清晰，清华大学计算语言学的刘老师的力作！
评分统计语言处理实用入门教材。个人认为优点主要有三个：1.知识体系间比较及该学科内部结构的解释很清晰。2.每种方法都附有实际例子，简单易懂；语料库附有链接，能够使用。3.第8章简略介绍了R语言，所以也算一书两用。不过由于W2V、断句这些NLP的东西严格来说并不都定义在统计语言学里，因此要上手NLP、而不需要做太多数据分析的任务的话未必需要这本书。
评分实例丰富，论述清晰，清华大学计算语言学的刘老师的力作！
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