自然语言处理综论（第二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Daniel Jurafsky(D. 朱夫斯凯)

出品人:

页数:816

译者:冯志伟

出版时间:2018-3-1

价格:CNY 198.00

装帧:平装

isbn号码:9787121250583

丛书系列:

图书标签:

自然语言处理
nlp
NLP
计算机
人工智能
计算语言学
机器学习
语言学
自然语言处理
机器学习
文本分析
深度学习
语义理解
语言模型
人工智能
自然语言理解
语言处理
计算语言学

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具体描述

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、词类，以及单词计算机处理的各种算法，包括正则表达式、有限状态自动机、有限状态转录机、N元语法模型、隐马尔可夫模型、最大熵模型等。第二部分“语音的计算机处理”，介绍语音学、语音合成、语音自动识别以及计算音系学。第三部分“句法的计算机处理”，介绍英语的形式语法，讲述句法剖析的主要算法，包括CKY剖析算法、Earley剖析算法、统计剖析，并介绍合一与类型特征结构、Chomsky层级分类、抽吸引理等分析工具。第四部分“语义和语用的计算机处理”，介绍语义的各种表示方法、计算语义学、词汇语义学、计算词汇语义学，并介绍同指、连贯等计算机话语分析问题。第五部分“应用”，讲述信息抽取、问答系统、自动文摘、对话和会话智能代理、机器翻译等自然语言处理的应用技术。本书写作风格深入浅出，实例丰富，引人入胜。本书可作为高等学校自然语言处理或计算语言学的本科生和研究生的教材，也可以作为从事人工智能、自然语言处理等领域的研究人员和技术人员的必备参考。

深入探索计算语言学的宏伟蓝图：当代自然语言处理前沿技术与应用解析本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的自然语言处理（NLP）领域全景图。它超越了基础理论的罗列，聚焦于当前学术界和工业界最活跃、最具影响力的研究方向与技术范式。本书内容结构严谨，逻辑清晰，力求在广度与深度之间取得完美的平衡，使读者不仅能掌握核心概念，更能理解复杂模型背后的数学原理和工程实践。本书的编撰，基于对过去十年间NLP领域爆炸性发展的深刻洞察，特别强调了深度学习范式对该学科的颠覆性影响。我们没有止步于传统的统计模型，而是将核心篇幅投入到面向大规模预训练模型（Large Pre-trained Models, LPMs）的架构、训练方法、对齐技术以及应用生态的细致剖析。第一部分：基础重构与现代基石本部分首先对NLP的数学和计算基础进行了精炼而必要的复习，但重点迅速转移到现代NLP的底层构建模块上。 1. 语境嵌入的演进：从词向量到上下文依赖表示我们详细剖析了词嵌入技术（如Word2Vec, GloVe）的局限性，并深入探讨了如何通过循环神经网络（RNNs，如LSTM和GRU）和后续的注意力机制（Attention Mechanism）来捕获复杂的序列依赖性。特别地，我们用大量的图示和公式推导，解释了自注意力（Self-Attention）是如何成为Transformer架构的基石。这部分内容强调了“位置编码”和“多头注意力”在捕捉长程依赖关系中的关键作用。 2. Transformer架构的精妙设计本章是本书的基石之一。我们对标准的Encoder-Decoder Transformer结构进行了详尽的拆解，分析了残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）以及前馈网络（Feed-Forward Networks）在优化梯度流动和提高模型稳定性的作用。我们不仅讨论了标准Transformer，还比较了其在不同任务中的变体，如仅使用Decoder的自回归模型和仅使用Encoder的掩码语言模型。第二部分：大规模预训练模型的时代本部分是本书的重中之重，全面覆盖了当前NLP领域最核心的研究主题——预训练模型。 3. 预训练范式与目标函数设计我们系统地梳理了BERT、GPT系列、T5等主流预训练模型的架构差异和预训练任务设计。对于BERT，我们深入分析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的有效性和局限性。对于GPT，我们详细阐述了自回归语言建模（Causal Language Modeling）的原理及其在文本生成中的自然优势。此外，我们还探讨了更先进的预训练策略，如跨模态预训练和统一文本到文本（Text-to-Text）的框架。 4. 模型对齐与指令微调（Instruction Tuning）随着模型规模的扩大，如何确保模型的输出符合人类的意图和价值观成为关键挑战。本章详细介绍了指令微调（Instruction Tuning）的概念，并深入讲解了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的完整流程：包括奖励模型的训练（Reward Model Training）和使用PPO等强化学习算法对语言模型进行精细化调整。这部分内容为读者理解当前最先进的人工智能助手的工作机制提供了理论和实践支撑。 5. 效率、压缩与部署训练和部署万亿参数模型需要巨大的计算资源。本章探讨了模型优化的多方面技术：量化（Quantization）：从混合精度训练到后训练量化，分析其在精度损失与推理速度提升之间的权衡。剪枝（Pruning）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何有效地将知识从大型“教师”模型迁移到小型“学生”模型，以实现边缘设备上的部署。高效推理框架：对FlashAttention等新型注意力机制优化技术的原理进行介绍，以及如何利用KV Cache等技术加速自回归生成过程。第三部分：高级应用与跨模态前沿本书的后半部分着眼于将前沿模型应用于复杂的现实问题，并探索NLP与其他人工智能领域的融合。 6. 复杂推理与知识增强我们超越了简单的问答系统，聚焦于需要多步逻辑推理的任务。这包括思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的原理，以及如何通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架，将外部、实时的知识库整合到生成过程中，以解决模型幻觉（Hallucination）问题和知识时效性问题。我们详细分析了向量数据库的结构和相似性搜索算法在RAG中的作用。 7. 机器翻译与文本摘要的深度优化在机器翻译领域，本书探讨了基于Transformer的神经机器翻译（NMT）的细节，重点讨论了低资源语言翻译的挑战及解决方案（如多任务学习和迁移学习）。在文本摘要方面，我们区分并对比了抽取式（Extractive）和生成式（Abstractive）摘要的最新进展，以及如何评估生成文本的流畅性、忠实度和覆盖度。 8. 跨模态智能与具身智能的交汇本章展望了NLP的未来发展方向——跨模态理解。我们详细分析了视觉语言模型（如CLIP, VLM）中多模态数据的对齐策略，以及这些模型如何在图像描述、视觉问答（VQA）和图文检索中发挥作用。同时，我们简要介绍了语言模型如何作为高级规划器（Planner）嵌入到机器人和具身智能系统中，指导物理世界的动作序列。结语：研究伦理与未来展望本书最后总结了当前NLP研究中不可回避的伦理问题，包括偏见（Bias）的识别与缓解、模型可解释性（Explainability）的挑战，以及负责任的人工智能发展路径。本书为读者搭建了一个坚实的理论基础和前沿视野，鼓励他们在这一快速迭代的领域中进行深入的探索和创新。本书适合具有一定线性代数、概率论和初步机器学习基础的计算机科学、人工智能、语言学专业的高年级本科生、研究生，以及希望全面系统性了解现代NLP工业实践与学术前沿的研究人员和工程师。

作者简介

Daniel Jurafsky

在伯克利加利福尼亚大学于1983年获语言学学士学位，1992年获计算机科学博士学位。现任斯坦福大学语言学系和计算机科学系副教授，主要研究方向为语言的概率模型和语音信息处理。他在语音和语言处理领域发表了90多篇论文，并在1998年获得美国国家基金会CAREER奖，在2002年获得Mac-Arthur奖。

James H. Martin

于1981年在哥伦比亚大学获计算机科学学士学位，1988年在伯克利加利福尼亚大学获计算机科学博士学位。现任博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系教授，认知科学研究所研究员，主要研究方向为计算语义学、机器学习和信息检索。他发表过70多篇有关计算机科学的专著，出版了 A Computational Model of Metaphor Interpretation 一书。

译者简介

冯志伟

国家教育部语言文字应用研究所研究员、博士生导师。先后在北京大学和中国科学技术大学获双硕士学位，在语音和语言的计算机处理领域具有多年的研究经验，曾在多个国家参与研究和教学工作，主要研究方向为自然语言处理、计算语言学和机器翻译，主要著作有《自然语言的计算机处理》和《数理语言学》等18部。

孙乐

中国科学院软件研究所中文信息处理研究室研究员、博士生导师。1998年在南京理工大学获博士学位，后在中国科学院软件研究所从事博士后研究。曾先后在英国

Birmingham大学、加拿大Montreal大学做访问学者。主要研究方向为自然语言理解、知识图谱、信息抽取、问答系统等。作为项目负责人完成国家级项目30余个，

发表论文50余篇。

目录信息

第1章导论
1.1语音与语言处理中的知识
1.2歧义
1.3模型和算法
1.4语言、思维和理解
1.5学科现状与近期发展
1.6语音和语言处理简史
1.6.1基础研究：20世纪40年代和20世纪50年代
1.6.2两个阵营：1957年至1970年
1.6.3四个范型：1970年至1983年
1.6.4经验主义和有限状态模型的复苏：1983年至1993年
1.6.5不同领域的合流：1994年至1999年
1.6.6机器学习的兴起：2000年至2008年
1.6.7关于多重发现
1.6.8心理学的简要注记
1.7小结
1.8文献和历史说明
第一部分词汇的计算机处理
第2章正则表达式与自动机
2.1正则表达式
2.1.1基本正则表达式模式
2.1.2析取、组合与优先关系
2.1.3一个简单的例子
2.1.4一个比较复杂的例子
2.1.5高级算符
2.1.6正则表达式中的替换、存储器与ELIZA
2.2有限状态自动机
2.2.1用FSA来识别羊的语言
2.2.2形式语言
2.2.3其他例子
2.2.4非确定FSA
2.2.5使用NFSA接收符号串
2.2.6识别就是搜索
2.2.7确定自动机与非确定自动机的关系
2.3正则语言与FSA
2.4小结
2.5文献和历史说明
第3章词与转录机
3.1英语形态学概观
3.1.1屈折形态学
3.1.2派生形态学
3.1.3附着
3.1.4非毗连形态学
3.1.5一致关系
3.2有限状态形态剖析
3.3有限状态词表的建造
3.4有限状态转录机
3.4.1定序转录机和确定性
3.5用于形态剖析的FST
3.6转录机和正词法规则
3.7把FST词表与规则相结合
3.8与词表无关的FST：Porter词干处理器
3.9单词和句子的词例还原
3.9.1中文的自动切词
3.10拼写错误的检查与更正
3.11最小编辑距离
3.12人是怎样进行形态处理的
3.13小结
3.14文献和历史说明
第4章N元语法
4.1语料库中单词数目的计算
4.2简单的（非平滑的）N元语法
4.3训练集和测试集
4.3.1N元语法及其对训练语料库的敏感性
4.3.2未知词：开放词汇与封闭词汇
4.4N元语法的评测：困惑度
4.5平滑
4.5.1Laplace平滑
4.5.2GoodTuring打折法
4.5.3GoodTuring估计的一些高级专题
4.6插值法
4.7回退法
4.7.1高级专题：计算Katz回退的α和P*
4.8实际问题：工具包和数据格式
4.9语言模型建模中的高级专题
4.9.1高级的平滑方法：KneserNey平滑法
4.9.2基于类别的N元语法
4.9.3语言模型的自适应和网络（Web）应用
4.9.4长距离信息的使用：简要的综述
4.10信息论背景
4.10.1用于比较模型的交叉熵
4.11高级问题：英语的熵和熵率均衡性
4.12小结
4.13文献和历史说明
第5章词类标注
5.1（大多数）英语词的分类
5.2英语的标记集
5.3词类标注
5.4基于规则的词类标注
5.5基于隐马尔可夫模型的词类标注
5.5.1计算最可能的标记序列：一个实例
5.5.2隐马尔可夫标注算法的形式化
5.5.3使用Viterbi算法来进行HMM标注
5.5.4把HMM扩充到三元语法
5.6基于转换的标注
5.6.1怎样应用TBL规则
5.6.2怎样学习TBL规则
5.7评测和错误分析
5.7.1错误分析
5.8词类标注中的高级专题
5.8.1实际问题：标记的不确定性与词例还原
5.8.2未知词
5.8.3其他语言中的词类标注
5.8.4标注算法的结合
5.9高级专题：拼写中的噪声信道模型
5.9.1上下文错拼更正
5.10小结
5.11文献和历史说明
第6章隐马尔可夫模型与最大熵模型
6.1马尔可夫链
6.2隐马尔可夫模型
6.3似然度的计算：向前算法
6.4解码：Viterbi算法
6.5HMM的训练：向前向后算法
6.6最大熵模型：背景
6.6.1线性回归
6.6.2逻辑回归
6.6.3逻辑回归：分类
6.6.4高级专题：逻辑回归的训练
6.7最大熵模型
6.7.1为什么称为最大熵
6.8最大熵马尔可夫模型
6.8.1MEMM的解码和训练
6.9小结
6.10文献和历史说明
第二部分语音的计算机处理
第7章语音学
7.1言语语音与语音标音法
7.2发音语音学
7.2.1发音器官
7.2.2辅音：发音部位
7.2.3辅音：发音方法
7.2.4元音
7.2.5音节
7.3音位范畴与发音变异
7.3.1语音特征
7.3.2语音变异的预测
7.3.3影响语音变异的因素
7.4声学语音学和信号
7.4.1波
7.4.2语音的声波
7.4.3频率与振幅：音高和响度
7.4.4从波形来解释音子
7.4.5声谱和频域
7.4.6声源滤波器模型
7.5语音资源
7.6高级问题：发音音系学与姿态音系学
7.7小结
7.8文献和历史说明
第8章语音合成
8.1文本归一化
8.1.1句子的词例还原
8.1.2非标准词
8.1.3同形异义词的排歧
8.2语音分析
8.2.1查词典
8.2.2名称
8.2.3字位—音位转换
8.3韵律分析
8.3.1韵律的结构
8.3.2韵律的突显度
8.3.3音调
8.3.4更精巧的模型：ToBI
8.3.5从韵律标记计算音延
8.3.6从韵律标记计算F0
8.3.7文本分析的最后结果：内部表示
8.4双音子波形合成
8.4.1建立双音子数据库的步骤
8.4.2双音子毗连和用于韵律的TD—PSOLA
8.5单元选择（波形）合成
8.6评测
8.7文献和历史说明
第9章语音自动识别
9.1语音识别的总体结构
9.2隐马尔可夫模型应用于语音识别
9.3特征抽取：MFCC矢量
9.3.1预加重
9.3.2加窗
9.3.3离散傅里叶变换
9.3.4Mel滤波器组和对数
9.3.5倒谱：逆向傅里叶变换
9.3.6Delta特征与能量
9.3.7总结：MFCC
9.4声学似然度的计算
9.4.1矢量量化
9.4.2高斯概率密度函数
9.4.3概率、对数概率和距离函数
9.5词典和语言模型
9.6搜索与解码
9.7嵌入式训练
9.8评测：词错误率
9.9小结
9.10文献和历史说明
第10章语音识别：高级专题
10.1多遍解码：N最佳表和格
10.2A*解码算法（“栈”解码算法）
10.3依赖于上下文的声学模型：三音子
10.4分辨训练
10.4.1最大互信息估计
10.4.2基于后验分类器的声学模型
10.5语音变异的建模
10.5.1环境语音变异和噪声
10.5.2说话人变异和说话人适应
10.5.3发音建模：由于语类的差别而产生的变异
10.6元数据：边界、标点符号和不流利现象
10.7人的语音识别
10.8小结
10.9文献和历史说明
第11章计算音系学
11.1有限状态音系学
11.2高级有限状态音系学
11.2.1元音和谐
11.2.2模板式形态学
11.3计算优选理论
11.3.1优选理论中的有限状态转录机模型
11.3.2优选理论的随机模型
11.4音节切分
11.5音位规则和形态规则的机器学习
11.5.1音位规则的机器学习
11.5.2形态规则的机器学习
11.5.3优选理论中的机器学习
11.6小结
11.7文献和历史说明
第三部分句法的计算机处理
第12章英语的形式语法
12.1组成性
12.2上下文无关语法
12.2.1上下文无关语法的形式定义
12.3英语的一些语法规则
12.3.1句子一级的结构
12.3.2子句与句子
12.3.3名词短语
12.3.4一致关系
12.3.5动词短语和次范畴化
12.3.6助动词
12.3.7并列关系
12.4树库
12.4.1树库的例子：宾州树库课题
12.4.2作为语法的树库
12.4.3树库搜索
12.4.4中心词与中心词的发现
12.5语法等价与范式
12.6有限状态语法和上下文无关语法
12.7依存语法
12.7.1依存和中心词之间的关系
12.7.2范畴语法
12.8口语的句法
12.8.1不流畅现象与口语修正
12.8.2口语树库
12.9语法和人的语言处理
12.10小结
12.11文献和历史说明
第13章句法剖析
13.1剖析就是搜索
13.1.1自顶向下剖析
13.1.2自底向上剖析
13.1.3自顶向下剖析与自底向上剖析比较
13.2歧义
13.3面对歧义的搜索
13.4动态规划剖析方法
13.4.1CKY剖析
13.4.2Earley算法
13.4.3线图剖析
13.5局部剖析
13.5.1基于规则的有限状态组块分析
13.5.2基于机器学习的组块分析方法
13.5.3组块分析系统的评测
13.6小结
13.7文献和历史说明
第14章统计剖析
14.1概率上下文无关语法
14.1.1PCFG用于排歧
14.1.2PCFG用于语言建模
14.2PCFG的概率CKY剖析
14.3PCFG规则概率的学习途径
14.4PCFG的问题
14.4.1独立性假设忽略了规则之间的结构依存关系
14.4.2缺乏对词汇依存关系的敏感性
14.5使用分离非终极符号的办法来改进PCFG
14.6概率词汇化的CFG
14.6.1Collins剖析器
14.6.2高级问题：Collins剖析器更多的细节
14.7剖析器的评测
14.8高级问题：分辨再排序
14.9高级问题：基于剖析器的语言模型
14.10人的剖析
14.11小结
14.12文献和历史说明
第15章特征与合一
15.1特征结构
15.2特征结构的合一
15.3语法中的特征结构
15.3.1一致关系
15.3.2中心语特征
15.3.3次范畴化
15.3.4长距离依存关系
15.4合一的实现
15.4.1合一的数据结构
15.4.2合一算法
15.5带有合一约束的剖析
15.5.1把合一结合到Earley剖析器中
15.5.2基于合一的剖析
15.6类型与继承
15.6.1高级问题：类型的扩充
15.6.2合一的其他扩充
15.7小结
15.8文献和历史说明
第16章语言和复杂性
16.1Chomsky层级
16.2怎么判断一种语言不是正则的
16.2.1抽吸引理
16.2.2证明各种自然语言不是正则语言
16.3自然语言是上下文无关的吗
16.4计算复杂性和人的语言处理
16.5小结
16.6文献和历史说明
第四部分语义和语用的计算机处理
第17章意义的表示
17.1意义表示的计算要求
17.1.1可验证性
17.1.2无歧义性
17.1.3规范形式
17.1.4推理与变量
17.1.5表达能力
17.2模型论语义学
17.3一阶逻辑
17.3.1一阶逻辑基础
17.3.2变量和量词
17.3.3λ表示法
17.3.4一阶逻辑的语义
17.3.5推理
17.4事件与状态的表示
17.4.1时间表示
17.4.2体
17.5描述逻辑
17.6意义的具体化与情境表示方法
17.7小结
17.8文献和历史说明
第18章计算语义学
18.1句法驱动的语义分析
18.2句法规则的语义扩充
18.3量词辖域歧义及非确定性
18.3.1存储与检索方法
18.3.2基于约束的方法
18.4基于合一的语义分析方法
18.5语义与Earley分析器的集成
18.6成语和组成性
18.7小结
18.8文献和历史说明
第19章词汇语义学
19.1词义
19.2含义间的关系
19.2.1同义关系和反义关系
19.2.2上下位关系
19.2.3语义场
19.3WordNet：词汇关系信息库
19.4事件参与者
19.4.1题旨角色
19.4.2因素交替（DiathesisAlternations）
19.4.3题旨角色的问题
19.4.4命题库
19.4.5FrameNet
19.4.6选择限制
19.5基元分解
19.6高级问题：隐喻
19.7小结
19.8文献和历史说明
第20章计算词汇语义学
20.1词义排歧：综述
20.2有监督词义排歧
20.2.1监督学习的特征抽取
20.2.2朴素贝叶斯分类器和决策表分类器
20.3WSD评价方法、基准线和上限
20.4WSD：字典方法和同义词库方法
20.4.1Lesk算法
20.4.2选择限制和选择优先度
20.5最低限度的监督WSD：自举法
20.6词语相似度：语义字典方法
20.7词语相似度：分布方法
20.7.1定义词语的共现向量
20.7.2度量与上下文的联系
20.7.3定义两个向量之间的相似度
20.7.4评价分布式词语相似度
20.8下位关系和其他词语关系
20.9语义角色标注
20.10高级主题：无监督语义排歧
20.11小结
20.12文献和历史说明
第21章计算话语学
21.1话语分割
21.1.1无监督话语分割
21.1.2有监督话语分割
21.1.3话语分割的评价
21.2文本连贯性
21.2.1修辞结构理论
21.2.2自动连贯指派
21.3指代消解
21.4指代现象
21.4.1指示语的五种类型
21.4.2信息状态
21.5代词指代消解所使用的特征
21.5.1用来过滤潜在指代对象的特征
21.5.2代词解释中的优先关系
21.6指代消解的三种算法
21.6.1代词指代基准系统：Hobbs算法
21.6.2指代消解的中心算法
21.6.3代词指代消解的对数线性模型
21.6.4代词指代消解的特征
21.7共指消解
21.8共指消解的评价
21.9高级问题：基于推理的连贯判定
21.10所指的心理语言学研究
21.11小结
21.12文献和历史说明
第五部分应用
第22章信息抽取
22.1命名实体识别
22.1.1命名实体识别中的歧义
22.1.2基于序列标注的命名实体识别
22.1.3命名实体识别的评价
22.1.4实用NER架构
22.2关系识别和分类
22.2.1用于关系分析的有监督学习方法
22.2.2用于关系分析的弱监督学习方法
22.2.3关系分析系统的评价
22.3时间和事件处理
22.3.1时间表达式的识别
22.3.2时间的归一化
22.3.3事件检测和分析
22.3.4TimeBank
22.4模板填充
22.4.1模板填充的统计方法
22.4.2有限状态机模板填充系统
22.5高级话题：生物医学信息的抽取
22.5.1生物学命名实体识别
22.5.2基因归一化
22.5.3生物学角色和关系
22.6小结
22.7文献和历史说明
第23章问答和摘要
23.1信息检索
23.1.1向量空间模型
23.1.2词语权重计算
23.1.3词语选择和建立
23.1.4信息检索系统的评测
23.1.5同形关系、多义关系和同义关系
23.1.6改进用户查询的方法
23.2事实性问答
23.2.1问题处理
23.2.2段落检索
23.2.3答案处理
23.2.4事实性答案的评价
23.3摘要
23.4单文档摘要
23.4.1无监督的内容选择
23.4.2基于修辞分析的无监督摘要
23.4.3有监督的内容选择
23.4.4句子简化
23.5多文档摘要
23.5.1多文档摘要的内容选择
23.5.2多文档摘要的信息排序
23.6主题摘要和问答
23.7摘要的评价
23.8小结
23.9文献和历史说明
第24章对话与会话智能代理
24.1人类会话的属性
24.1.1话轮和话轮转换
24.1.2语言作为行动：言语行为
24.1.3语言作为共同行动：对话的共同基础
24.1.4会话结构
24.1.5会话隐含
24.2基本的对话系统
24.2.1ASR组件
24.2.2NLU组件
24.2.3生成和TTS组件
24.2.4对话管理器
24.2.5错误处理：确认和拒绝
24.3VoiceXML
24.4对话系统的设计和评价
24.4.1设计对话系统
24.4.2评价对话系统
24.5信息状态和对话行为
24.5.1使用对话行为
24.5.2解释对话行为
24.5.3检测纠正行为
24.5.4生成对话行为：确认和拒绝
24.6马尔可夫决策过程架构
24.7高级问题：基于规划的对话行为
24.7.1规划推理解释和生成
24.7.2对话的意图结构
24.8小结
24.9文献和历史说明
第25章机器翻译
25.1为什么机器翻译如此困难
25.1.1类型学
25.1.2其他的结构差异
25.1.3词汇的差异
25.2经典的机器翻译方法与Vauquois三角形
25.2.1直接翻译
25.2.2转换方法
25.2.3传统机器翻译系统中的直接和转换相融合的方法
25.2.4中间语言的思想：使用意义
25.3统计机器翻译
25.4P（F|E）：基于短语的翻译模型
25.5翻译中的对齐
25.5.1IBM模型1
25.5.2HMM对齐
25.6对齐模型的训练
25.6.1训练对齐模型的EM算法
25.7用于基于短语机器翻译的对称对齐
25.8基于短语统计机器翻译的解码
25.9机器翻译评价
25.9.1使用人工评价者
25.9.2自动评价：BLEU
25.10高级问题：机器翻译的句法模型
25.11高级问题：IBM模型3和繁衍度
25.11.1模型3的训练
25.12高级问题：机器翻译的对数线性模型
25.13小结
25.14文献和历史说明
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，作者很权威，内容很全面，深度适当。也许对某些问题不是非常的深入，但是几乎囊括了自然语言处理的方方面面。做搜索引擎、信息检索方面的同志也可以了解下。

评分☆☆☆☆☆

书确实介绍了自然语言处理的方方面面，但是我个人读这本书却觉得非常的难受，不吐不快。按理说这本书应该是可以面向初学者，当做教材使用的。而且这本书确实也是我们自然语言处理课程老师推荐的阅读教材。然而读起来我却觉得特别的难。倒不是这本书的内容有多么的艰深，事实...

评分☆☆☆☆☆

开篇第一句话：“在Stanley Kubrick的2001年的电影《太空奥德赛》中，有一台称为HAL的9000计算机。” 据说这一版翻译的还可以，但是第一句话就能把人晕翻了。如果译者当时把译文多给几个人看一下也不会出现这种低级错误。重新翻一下：“在斯坦利库布里克的电影《2001太空漫游...

评分☆☆☆☆☆

内容涵盖很广，但是在实践应用方面没有太多的笔墨。特别是后面讲语义处理的几章，只有方法的介绍，当然这还和这些领域的不成熟有关。由于包括了几乎所有和自然语言处理相关的方方面面，所以在具体讲述这些东西的时候不是很细致。比如对于如何发现词的搭配这个问题，《统计自然...

评分☆☆☆☆☆

这本书的英文版已经出到第三版了。而且是Stanford CS124 课程([http://web.stanford.edu/class/cs124/])用的参考书籍。中文版的没读过，英文版的读过几章，结合 CS124 课程来看，对NLP中的基本概念的理解是非常有帮助(入门级)，对数学和计算机的基础还是有一些要求的，个人觉...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排颇具匠心，它不像某些教材那样，上来就抛出大量的理论名词，而是采用了一种循序渐进的引导方式。我注意到开篇对一些核心概念的引入非常巧妙，它并没有直接给出一个冰冷的定义，而是通过一些生活化的例子来铺垫，让人在不知不觉中就进入了那个逻辑严谨的知识体系。这种叙事手法极大地降低了初学者的门槛，使得原本可能枯燥的理论学习过程变得生动有趣起来。尤其是在处理一些跨学科内容时，作者展现了极高的整合能力，能将计算机科学的严谨性与语言学的精妙观察融合得天衣无缝。我特别欣赏它在章节过渡时所做的总结和展望，总能清晰地勾勒出当前章节在整个知识脉络中的位置，让人对全局的把握更加清晰。这种精心设计的阅读路径，无疑是作者深厚学术功底和出色教学能力的体现，它不是简单地堆砌知识点，而是在构建一个完整的认知框架，引导读者进行深度思考，而非浅尝辄止。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现这本书在对新兴技术的介绍上保持了极高的敏锐度。很多其他同类书籍可能侧重于经典的、已经相对成熟的技术，但这本书似乎紧跟时代步伐，对近几年发展迅猛的那些热点领域也有深入的探讨和分析。这种与时俱进的态度，对于我们这些需要时刻关注技术前沿的实践者来说，是至关重要的价值所在。它不仅仅是一本“教科书”，更像是一份高质量的“技术白皮书”。我尤其关注它对模型评估标准和伦理问题的论述，这部分内容往往是许多技术书籍容易忽略的，但其重要性不言而喻。作者没有回避这些复杂的、甚至有些敏感的话题，而是提供了多维度的视角和批判性的分析，这让整本书的深度远超一般的技术指南，上升到了对技术未来发展的深刻反思层面。这种前瞻性使得这本书的参考价值得以长期维持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择也值得称赞，这对于长时间阅读的读者来说，体验感提升显著。内页的留白恰到好处，不会让人感觉文字拥挤压迫，每一个公式和图表的展示都清晰明了，没有丝毫的模糊不清。很多技术书籍为了追求内容密度，牺牲了阅读的舒适性，但这本则显然在这方面投入了更多的考虑。例如，当需要展示代码片段时，它使用了专门的背景色块进行区分，逻辑清晰，一目了然，这对于需要对照代码进行学习和调试的读者来说，是极大的便利。可以说，它在“软性”的阅读体验上也做到了专业水准，体现了出版方对知识传播质量的重视。这种细节上的精益求精，最终汇聚成了整体上令人愉悦的学习体验，让人愿意沉下心来，细细品味其中的每一句话，每一个论证。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，判断一本技术专著的价值，很大程度上取决于它是否能激发我的进一步探索欲，而不是仅仅提供一个“结束点”。这本书在这方面做得非常成功。每当读完一个章节，我总会感觉像是推开了一扇通往更深层次领域的大门，书中的参考文献和脚注也极其详尽，指向了许多经典的、原汁原味的论文和资料。这使得本书成为了一个绝佳的“索引”，它不仅解答了眼前的疑问，更指明了未来深入学习的方向。我不是在读一本封闭的论述，而是在参与一场由作者精心策划的学术漫游，沿途的风景既有宏伟的理论景观，也有细致的实践路径。这种“授人以渔”的教育理念，让这本书的价值远远超出了其本身页码所能承载的重量，它更像是一个长期陪伴的学术伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是充满了现代感，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一眼看上去就给人一种专业而又不失深度的感觉。我拿到手的时候，首先被它的纸张质感所吸引，那种略带磨砂的触感，拿在手里分量十足，仿佛里面蕴含着海量的知识等待我去挖掘。从目录上看，涵盖的知识点非常广博，从基础的语言学概念到前沿的深度学习模型，似乎都做了比较细致的梳理。我特别期待它在实际应用案例上的讲解，毕竟理论学得再好，如果不能落地，对我们这些想将其应用于工作中的人来说，总归是缺了点什么。希望作者能在不牺牲严谨性的前提下，多加入一些生动的实例分析，让那些复杂的数学公式和算法不再是高不可攀的空中楼阁，而是可以被我们切实理解和掌握的工具。光是翻阅这第一印象，就已经让我对接下来的阅读充满了期待，它绝对不是那种应付了事、走马观花的科普读物，而是下了大功夫打磨出来的精品，从装帧到内容布局，都体现出一种对知识的敬畏之心。

评分☆☆☆☆☆

翻译真的不靠谱读完：非常不靠谱

评分☆☆☆☆☆

大块头，内容多，覆盖广，需要坚持读下去，读完后再结合宗老师的《统计自然语言处理》学习会有相辅相成的感觉。

评分☆☆☆☆☆

盛名之下其实难副，深度不够，简单的也讲的不清楚

评分☆☆☆☆☆

盛名之下其实难副，深度不够，简单的也讲的不清楚

评分☆☆☆☆☆

盛名之下其实难副，深度不够，简单的也讲的不清楚