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出版者:Morgan and Claypool Publishers

作者:ChengXiang Zhai

出品人:

页数:142

译者:

出版时间:2008-12-31

价格:USD 40.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781598295900

丛书系列:

图书标签:

信息检索
ir
机器学习
NLP
统计语言模型
人工智能
搜索引擎
人工智能与信息处理
统计语言模型
信息检索
自然语言处理
文本分析
搜索引擎
机器学习
概率模型
文本排序
语言建模
数据挖掘

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具体描述

As online information grows dramatically, search engines such as Google are playing a more and more important role in our lives. Critical to all search engines is the problem of designing an effective retrieval model that can rank documents accurately for a given query. This has been a central research problem in information retrieval for several decades. In the past ten years, a new generation of retrieval models, often referred to as statistical language models, has been successfully applied to solve many different information retrieval problems. Compared with the traditional models such as the vector space model, these new models have a more sound statistical foundation and can leverage statistical estimation to optimize retrieval parameters. They can also be more easily adapted to model non-traditional and complex retrieval problems. Empirically, they tend to achieve comparable or better performance than a traditional model with less effort on parameter tuning. This book systematically reviews the large body of literature on applying statistical language models to information retrieval with an emphasis on the underlying principles, empirically effective language models, and language models developed for non-traditional retrieval tasks. All the relevant literature has been synthesized to make it easy for a reader to digest the research progress achieved so far and see the frontier of research in this area. The book also offers practitioners an informative introduction to a set of practically useful language models that can effectively solve a variety of retrieval problems. No prior knowledge about information retrieval is required, but some basic knowledge about probability and statistics would be useful for fully digesting all the details.

《统计语言模型与信息检索：精细化搜索的基石》在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中高效、精准地找到所需信息，成为一项至关重要的挑战。传统的信息检索方法往往依赖于关键词的匹配，但这种方式在理解文本的深层含义、捕捉用户意图以及处理语义模糊性方面存在天然的局限性。而统计语言模型（Statistical Language Models, SLMs）的兴起，为信息检索领域带来了革命性的突破，它们赋予了机器理解和生成人类语言的能力，成为构建更智能、更人性化检索系统的核心技术。《统计语言模型与信息检索：精细化搜索的基石》一书，正是深入探讨这一领域的先驱之作，它不仅系统地梳理了统计语言模型在信息检索中的发展脉络，更详尽地阐述了其背后的理论基础、核心算法以及前沿应用。本书以严谨的学术视角，首先为读者构建了统计语言模型的基础框架。它从信息论的基本概念出发，逐步引入概率语言模型的核心思想，如N-gram模型。作者详细解析了N-gram模型如何通过计算词语序列出现的概率来量化语言的流畅度和相关性，并深入探讨了平滑技术（如Add-one smoothing, Good-Turing smoothing）在解决零概率问题上的重要性。通过对这些基础模型的剖析，读者能够理解语言模型如何为衡量文档与查询之间的相关性提供一个量化的依据，超越了简单的关键词匹配。随后，本书将目光聚焦于统计语言模型在信息检索任务中的具体应用。它详细阐述了如何利用语言模型为查询和文档生成概率分布，并以此为基础计算文档与查询的相似度。读者将了解到，通过建立查询的语言模型，或者将文档视为一个语言模型，可以更准确地捕捉查询的语义，从而在检索结果中优先呈现与查询意图更为匹配的文档。书中不仅覆盖了传统的基于概率的检索模型，如BM25等，更深入探讨了现代语言模型（如PLSA, LDA）在主题建模和文档表示上的贡献，这些模型能够发现文档潜在的主题结构，从而实现基于主题的检索，有效解决同义词和多义词带来的检索难题。本书的一大亮点在于其对各种统计语言模型在信息检索中应用的深入剖析。作者系统地介绍了基于概率的检索模型，如BM25，以及它们在词语权重计算、查询扩展等方面的优势。更重要的是，本书详细讲解了主题模型（如Latent Semantic Analysis - LSA, Latent Dirichlet Allocation - LDA）在信息检索中的应用。这些模型能够揭示隐藏在文本背后的语义主题，从而实现更深层次的语义匹配，有效解决传统基于关键词检索的局限性，尤其是在处理具有丰富语义信息的长文本时。本书还讨论了如何利用语言模型进行查询扩展，通过引入与原始查询具有相似语义的词语，扩大检索范围，提高召回率，同时保持检索的准确性。在技术层面，本书详尽地介绍了各种统计语言模型的构建和优化方法。从数据预处理、特征工程，到模型训练、参数调优，作者都提供了细致的指导。对于如何有效地利用大规模语料库训练高质量的语言模型，以及如何评估语言模型的性能，书中也进行了深入的讨论。此外，本书还探讨了最新的深度学习驱动的语言模型（如Word Embeddings, Recurrent Neural Networks - RNNs, Transformer-based models）在信息检索领域的应用潜力，展示了如何通过这些更强大的模型来捕捉更复杂的语言模式和语义关系，从而显著提升检索效果。《统计语言模型与信息检索：精细化搜索的基石》不仅仅是一本理论著作，更是一本实用的指南。书中提供了丰富的案例研究和算法实现细节，帮助读者理解如何在实际应用中构建和部署基于统计语言模型的检索系统。从早期基于N-gram的简单模型，到后来利用主题模型进行语义搜索，再到当前深度学习模型在语义匹配中的突破，本书为信息检索领域的研究者和实践者提供了一个全面的知识体系。它将帮助读者深入理解统计语言模型如何从根本上改变信息检索的范式，从简单的字符串匹配迈向更智能、更具理解力的语义搜索时代。本书的目标读者群体非常广泛，包括但不限于计算机科学、信息科学、图书馆学等领域的学生、研究人员以及从业者。对于任何希望深入了解现代信息检索技术，特别是如何利用统计语言模型来构建更高效、更精准的搜索系统的专业人士而言，本书都将是一份不可或缺的参考。它不仅为理解信息检索的核心理论提供了坚实的基础，更为掌握前沿技术、解决实际问题提供了宝贵的指导。阅读本书，将为探索更智能、更个性化的信息获取之路奠定坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Language Model是Information Retrieval领域最近10年左右发展起来的一个新的模型，相比于旧的Vector Space Model和传统的概率模型，Language Model有更好的理论基础。此书是在Language Model领域活跃的华裔科学家ChengXiang Zhai所写，非常浅显易懂。其中不乏一些在论文中没...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书提供了一个非常全面且极具洞察力的视角来理解信息检索的核心机制。作者从统计语言模型最基础的概率原理开始，逐步深入到其在信息检索领域的具体应用。我对书中关于n-gram模型及其变体的讲解尤为欣赏，它清晰地阐述了如何利用词语的局部依赖性来建模文本，以及这些模型如何被用来衡量文档与查询之间的相似度。此外，作者对平滑技术的详细论述，包括Add-one平滑、Good-Turing平滑以及Kneser-Ney平滑，让我深刻理解了如何处理数据稀疏性问题，从而构建出更鲁棒、更具泛化能力的语言模型。这本书的独特之处在于，它不仅仅停留在理论层面，而是将这些语言模型技术与信息检索的实际问题紧密结合。例如，书中对如何使用语言模型进行文档表示、查询理解以及相关性排序的详细介绍，都让我对现代搜索引擎的工作原理有了更深刻的认识。我特别对书中关于利用语言模型进行查询扩展的章节很感兴趣，它解释了如何通过捕捉用户查询的语义，找到更多相关的文档，从而提升检索的全面性。这本书无疑为我深入理解信息检索的底层技术提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从一名信息检索的初学者角度来看，《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书无疑是一次非常充实且富有成效的学习经历。作者以一种非常系统和逻辑的方式，将统计语言模型这一看似抽象的概念，与信息检索这个大家熟知的应用场景紧密地联系起来。书中的讲解循序渐进，从最基础的概率论知识，如条件概率和贝叶斯定理，到构建语言模型的核心思想，都介绍得相当到位。我尤其欣赏作者在解释n-gram模型时所采用的方法，它能够清晰地说明如何利用词语的顺序信息来预测下一个词，以及这种预测如何转化为衡量文本相似度的基础。平滑技术的讨论也至关重要，它解决了统计模型在实际应用中必然会遇到的数据稀疏问题，书中对不同平滑方法的比较和权衡，让我对模型的鲁棒性和泛化能力有了更深刻的理解。我非常喜欢书中关于如何利用语言模型进行文档检索的章节，它解释了如何将文档表示为概率分布，以及如何比较查询与文档的概率分布，从而找到最相关的文档。这种基于概率的匹配方式，与传统的关键词匹配有着本质的区别，也更能体现信息检索的智能化。书中对一些高级语言模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和概率潜在语义模型（PLSA）的介绍，也为我打开了新的思路，让我看到语言模型在捕捉更深层次语义信息方面的潜力。这本书为我理解信息检索的底层逻辑提供了一个坚实的框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信息检索领域充满好奇的读者，《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书为我提供了一个全面而深入的视角。作者的讲解清晰且富有逻辑性，从统计语言模型的基本概念入手，逐步过渡到它们在信息检索中的具体应用。我非常欣赏书中对n-gram模型及其变体的详细介绍，它让我理解了如何通过分析词语的共现概率来构建能够衡量文本相似度的模型。作者对平滑技术的介绍也极其到位，例如Add-one平滑、Good-Turing平滑以及Kneser-Ney平滑，这些技术如何解决数据稀疏问题，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力，都得到了清晰的阐述。最令我印象深刻的是，本书将这些语言模型直接应用于信息检索的各个环节，如文档表示、查询理解以及相关性排序。通过具体的算法和案例分析，我得以理解语言模型如何超越简单的关键词匹配，捕捉文本的深层语义信息，从而提升检索的准确性和效率。我特别关注书中关于利用语言模型进行查询扩展和文档摘要的章节，这些技术能够有效地解决信息过载问题，并提升用户体验。这本书为我全面掌握信息检索的核心技术提供了宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书的深度和广度都超出了我的预期。作为一个对自然语言处理和信息检索都抱有浓厚兴趣的读者，我发现这本书提供的视角非常独特且有价值。作者在开篇就点明了统计语言模型在信息检索中的核心地位，并从基础的马尔可夫假设讲起，逐步引入更复杂的模型。我特别喜欢书中关于如何构建和评估语言模型的章节，这让我能够理解模型训练的整个生命周期，从数据预处理到性能评估。例如，关于困惑度（perplexity）作为语言模型评估指标的讲解，以及其在比较不同模型时的作用，都让我受益匪浅。作者在介绍各种模型时，不仅给出了数学公式，还辅以直观的解释和实际的应用场景，这使得学习过程更加顺畅。我对书中关于语言模型在解决信息过载问题上的应用特别感兴趣，特别是如何通过语言模型来衡量文档的相关性，以及如何利用这些模型来改进搜索结果的排序。例如，书中对基于语言模型的检索模型（如Language Models for Ranking）的详细介绍，以及与传统检索模型的对比，让我对信息检索的演进有了更清晰的认识。此外，作者还探讨了语言模型在处理同义词、多义词以及语义相似性方面的挑战，以及如何通过更先进的模型来解决这些问题。这本书无疑是理解现代信息检索机制的绝佳读物，它能够帮助任何对此领域感兴趣的人建立起坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书无疑是我近期阅读中最具启发性的一本书籍之一。作者以其深厚的学术功底和清晰的阐述能力，成功地将统计语言模型这一复杂的领域，与信息检索这一广泛的应用相结合。我特别欣赏作者在开篇部分对概率基础的梳理，这为那些非统计学背景的读者提供了必要的铺垫，使得后续内容的理解更加顺畅。书中对n-gram模型及其变种的深入探讨，让我认识到词语的局部依赖性对于文本建模的重要性，以及如何通过调整n的大小来平衡模型的精度和稀疏性。作者对平滑技术的详细介绍，包括Add-one平滑、Good-Turing平滑以及更先进的Kneser-Ney平滑，让我理解了如何有效地处理未在训练数据中出现的词语和词组，从而提高模型的泛化能力。最令我印象深刻的是，本书将这些统计语言模型直接应用于信息检索的各种场景，例如文档建模、查询理解、相关性排序等。作者通过具体的算法描述和案例分析，展示了语言模型如何超越简单的关键词匹配，捕捉文本的深层语义信息，从而提高检索的准确性和召回率。我尤其对书中关于使用语言模型进行查询扩展的章节很感兴趣，它解释了如何通过语言模型识别与用户查询语义相关的词语，从而扩大搜索范围，找到更多潜在的有用信息。这本书为我深入理解信息检索的核心技术提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书给我的感觉是既有深度又不失易读性。作者从统计语言模型的最基础概念讲起，一步步引导读者理解它们是如何被构建和应用的。我特别喜欢作者对n-gram模型和马尔可夫假设的讲解，这让我明白词语的顺序信息是如何被用来衡量文本相似度的。书中对平滑技术的深入探讨，特别是对Add-one平滑、Good-Turing平滑以及Kneser-Ney平滑的介绍，让我理解了如何解决数据稀疏性问题，从而提高模型的泛化能力。这些技术是构建可靠语言模型的关键。这本书最吸引我的地方在于，它将这些抽象的语言模型技术与信息检索这一实际应用场景紧密地联系起来。作者详细阐述了如何利用语言模型进行文档建模、查询表示以及相关性评分，这些章节让我得以理解信息检索系统背后的核心原理。例如，书中对概率检索模型（Probabilistic Retrieval Models）的介绍，以及如何通过语言模型来改进文档排序，都让我对如何构建更智能的搜索引擎有了更深入的认识。我尤其对书中关于语言模型在解决同义词和多义词问题方面的应用感兴趣，这为提升检索精度提供了新的思路。这本书无疑是一本关于信息检索理论与实践的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

我近期有幸拜读了《Statistical Language Models for Information Retrieval》一书，这次阅读体验可以说是相当深刻。作者以一种非常严谨且富有条理的方式，将统计语言模型这一核心技术，与信息检索这一实践领域相结合，为我打开了一扇新的窗口。在阅读初期，作者对概率论基础知识的回顾，以及对马尔可夫假设的清晰解释，为我后续理解更复杂的模型奠定了坚实的基础。书中对n-gram语言模型及其各种改进方法的介绍，让我领略了如何通过分析词语的共现概率来构建能够理解文本序列的模型。令我印象深刻的是，作者并没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅来阐述这些语言模型在信息检索中的具体应用。例如，如何利用语言模型来衡量文档与查询之间的相似度，以及如何通过语言模型来改进搜索结果的排序，这些章节都让我受益匪浅。我特别欣赏作者对平滑技术的讲解，例如Add-one平滑、Good-Turing平滑以及Kneser-Ney平滑，它们是如何解决数据稀疏性问题的，这对于构建鲁棒的语言模型至关重要。此外，书中还介绍了如何利用语言模型进行文档表示，以及如何通过语言模型来解决信息检索中的一些难题，比如同义词和多义词的处理。这本书不仅教授了知识，更重要的是，它让我对信息检索系统背后的智能化原理有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书在我的知识体系中填补了一个重要的空白。过去，我对信息检索的理解更多停留在关键词匹配的层面，而这本书则彻底改变了我的认知。作者对于统计语言模型在理解文本语义和用户意图方面的深入剖析，让我茅塞顿开。书中对概率模型在量化词语共现概率和预测文本序列方面的详尽阐述，让我明白了为何简单的关键词匹配往往不足以应对复杂的搜索需求。我特别欣赏作者对各种平滑技术的介绍，理解了它们如何解决数据稀疏性问题，从而使模型在面对未见过的数据时也能表现出色。比如，拉普拉斯平滑和Kneser-Ney平滑的对比分析，以及它们各自的优劣势，都让我对模型的鲁棒性有了更深的认识。更令人称道的是，本书并没有回避复杂的数学推导，而是以一种循序渐进的方式引导读者理解模型背后的原理。通过阅读关于语言模型在文档表示（如TF-IDF的局限性以及更复杂的模型如何克服）和相关性评分（例如BM25算法的演进）的章节，我才真正领略到信息检索背后所蕴含的科学严谨性。作者还在书中探讨了如何利用语言模型进行查询重写和文档摘要，这些章节更是让我看到了语言模型在提升用户体验方面的巨大潜力。这本书无疑是一部关于信息检索理论与实践的优秀著作，它不仅教授了知识，更点燃了对这个领域进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚刚读完一本名为《Statistical Language Models for Information Retrieval》的书，整体而言，这是一次极具启发性的阅读体验。尽管我并非信息检索领域的专家，但作者通过层层递进的讲解，将复杂的统计语言模型概念，特别是它们如何应用于信息检索的实际问题，清晰地呈现在我的面前。书中对概率论基础的简要回顾，为那些像我一样可能已经有些生疏的读者奠定了坚实的基础。随后，作者深入探讨了n-gram模型、平滑技术以及这些模型在衡量文档与查询相似度方面的作用。我印象特别深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是花了相当大的篇幅来介绍这些模型在实际搜索引擎设计中的应用。例如，关于查询扩展和文档排序的章节，通过具体的例子和算法解释，让我对搜索引擎如何理解用户意图并返回最相关结果有了更深入的认识。书中的数学公式虽然不少，但作者的叙述方式使得它们更像是一种逻辑上的必然，而非令人望而生畏的障碍。尤其是在讨论一些更高级的模型，比如基于概率的潜在语义分析（PLSA）和潜在狄利克雷分配（LDA）时，作者巧妙地通过类比和可视化手段，帮助读者理解它们如何捕捉文本中的主题和语义信息，这对于信息检索的精度提升至关重要。总而言之，这本书为我打开了一个新的视野，让我深刻体会到统计语言模型在现代信息检索系统中所扮演的关键角色，以及其背后蕴含的精妙理论与实践。

评分☆☆☆☆☆

《Statistical Language Models for Information Retrieval》这本书绝对是我近期阅读中最有价值的投资之一。作者以一种非常系统且深入的方式，剖析了统计语言模型在信息检索领域的核心作用。从最基础的概率模型概念讲起，作者逐步引导读者理解n-gram模型的构建原理，以及如何利用词语的顺序信息来捕捉文本的局部依赖性。我尤其赞赏作者在解释各种平滑技术时所付出的努力，例如拉普拉斯平滑、Add-k平滑以及Kneser-Ney平滑，这些技术是如何解决数据稀疏问题，并提高模型在面对未见过文本时的泛化能力的，都得到了清晰的阐述。更重要的是，本书将理论与实践紧密结合，详细介绍了统计语言模型在信息检索中的实际应用，包括文档建模、查询表示、相关性评分以及排序等。书中对概率检索模型（Probabilistic Retrieval Models）的深入探讨，让我理解了为何基于概率的方法能够更有效地捕捉文本语义，并为用户提供更精确的搜索结果。例如，作者对BM25算法的讲解，以及其在语言模型框架下的演进，都让我对信息检索的优化有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，如主题模型（Topic Models）在信息检索中的应用，为理解文本的潜在语义结构提供了新的视角。这本书无疑为我深入理解现代信息检索系统的内在机制提供了坚实的理论基石。

评分☆☆☆☆☆