具体描述
《计算语言学》内容主要包括：计算语言学简介、什么是计算语言学、计算语言学与自然语言处理、计算语言学基础、概率论与信息论、概率论基础知识、信息论基础知识、形式语言理论与自动机、形式语法理论、自动机理论等等。
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读后感
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用户评价
读完这本书，我只能说，它给我的感觉是“纸上谈兵”到了极致。我本来期望这本书能像一本实用的技术手册，能够给我指明如何在实际项目中应用计算语言学的方法，比如如何搭建一个简单的中文情感分析系统，或者如何使用预训练模型来生成不同风格的文本。我期待能看到具体的步骤、代码示例、以及一些常见的错误和解决方案。 例如，在文本分类这一章节，我希望能够详细讲解不同分类算法的优缺点，比如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归，以及如何使用深度学习模型如CNN、RNN来处理文本分类任务。书中是否会涉及如何对文本进行特征工程，比如TF-IDF、词袋模型，以及如何使用词向量（Word2Vec, GloVe）来表示文本？ 对于命名实体识别（NER）部分，我期待能够深入了解CRF模型的工作原理，以及如何使用BiLSTM-CRF等深度学习模型来提升识别准确率。书中是否会提供如何标注数据、训练模型、以及评估NER模型准确率的方法？ 在机器翻译方面，我希望能看到关于统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）的演进过程，以及Transformer模型在NMT中的关键作用。书中是否会解释注意力机制（Attention Mechanism）的工作原理，以及如何训练一个端到端的翻译模型？ 这本书就像一个只描绘了蓝图，却没有任何建筑材料和施工方法的项目。我想要学习如何“建造”一个计算语言学模型，但这本书只给了我一个非常抽象的概念。我找不到任何关于如何选择合适的数据集、如何进行数据预处理、如何选择模型架构、如何进行模型训练和调优的指导。 我想知道，当面对海量文本数据时，应该如何有效地进行清洗和标注？如何处理数据中的噪声和不一致性？如何选择合适的评估指标来衡量模型的性能，比如准确率、召回率、F1分数、BLEU分数等？ 书中是否会介绍一些常用的计算语言学工具包和库，比如NLTK、spaCy、Stanford CoreNLP、Hugging Face Transformers等？它们各自的特点和适用场景是什么？如何通过这些工具来实现文本分词、词性标注、句法分析、语义分析等任务？ 我还特别关心如何解决计算语言学中的一些实际难题，比如语言的多样性、歧义性、以及低资源语言的处理。书中是否会提供一些针对性的解决方案和研究方法？ 这本书的“空洞”让我感到非常失望，它没有给我任何可以借鉴和实践的经验，仿佛是在一本教科书的扉页上写满了“理论”、“概念”、“模型”，但翻开下一页，却是一片空白。
评分读这本书，我有一种被“放鸽子”的感觉。我满怀期待地准备学习计算语言学，结果却发现这本书根本就没有讲到我想要了解的任何内容。我期望的是一本能够深入讲解计算语言学核心概念、算法和应用的书籍，能够为我提供学习和实践的指导。 我希望书中能有关于文本预处理的详细内容，包括文本清洗（去除标点符号、数字、特殊字符）、大小写转换、停用词去除、分词（Tokenization）等步骤，并解释这些步骤的重要性以及不同的处理方法。 对于词语的表示，我期待能看到关于词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等传统方法的介绍，以及更现代的词向量模型，如Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe、FastText，并分析它们如何捕捉词语的语义信息。 在文本分类任务中，我希望看到对不同算法的深入讲解，包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression），以及如何使用深度学习模型（如CNN、RNN）来提高分类性能。 对于命名实体识别（NER），我期待能了解其重要性，以及如何利用序列标注模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），以及基于深度学习的模型（如BiLSTM-CRF）来识别文本中的实体。 书中是否会详细介绍句法分析，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），并讲解相关的算法和模型？ 我还希望能看到关于情感分析（Sentiment Analysis）的讨论，包括如何识别文本中的情感倾向（正面、负面、中性），以及不同的分析方法，如基于词典的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。 这本书仿佛只是一个理论的框架，却没有任何实际的内容来支撑它。我想要学习如何实际操作，例如，如何使用Python和NLTK库进行文本分析？如何使用spaCy库进行命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于计算语言学在现实世界中的应用案例，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的？ 我希望这本书能够成为一个真正的学习工具，而不是一个空洞的理论宣言。它应该能够引导我一步步地掌握计算语言学，而不是让我原地踏步。
评分这本书的标题是“计算语言学”，但它所呈现的内容，对我而言，更像是一本关于“语言学符号的抽象哲学思考”，而不是我期望的关于“计算”方法在语言学研究中的应用的实践指南。我本来期待的是能够获得一些关于如何利用计算机技术来分析、理解和生成人类语言的知识和技能。 我希望书中能有关于自然语言处理（NLP）核心技术的详细讲解，例如文本分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、情感分析、机器翻译、文本摘要、文本生成等。 对于词语的表示，我期望能看到从One-hot编码、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF到词向量（Word Embeddings）的演进过程，特别是Word2Vec、GloVe、FastText等模型的原理和应用，以及它们如何捕捉词语的语义信息。 在文本分类任务中，我希望看到对朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等传统机器学习算法的应用，以及如何利用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型来提升分类性能。 书中是否会深入讲解命名实体识别（NER）的原理和方法，包括如何使用条件随机场（CRF）、BiLSTM-CRF等模型来识别文本中的实体？ 我还希望能看到关于句法分析的详细介绍，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），以及相关的算法和模型。 这本书给我的感觉是，它提出了“计算语言学”这个概念，但却完全回避了“计算”的部分，只留下了一些关于“语言学”的空洞的探讨。我想要学习如何实际操作，比如，如何使用Python和NLTK库进行文本预处理？如何使用spaCy库进行命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于大规模预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的应用指南，包括如何进行微调（fine-tuning）以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在实际应用中的案例研究，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的。 这本书就像一个引人入胜的故事的开头，但却再也没有后续。它只是抛出了一个概念，却没有提供任何深入的探讨和实用的指导。
评分这本书的内容，我实在是想不出任何具体的点来评论，因为它压根就没提到任何我想读到的关于“计算语言学”的东西。我本来期待的是一本能够深入浅出地讲解自然语言处理（NLP）的经典算法，比如隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注中的应用，或者条件随机场（CRF）是如何在命名实体识别（NER）中大放异彩的。我还盼望着能看到一些关于深度学习在NLP领域突破的详细阐述，比如RNN、LSTM、GRU在序列建模方面的原理和实际案例，以及Transformer模型的自注意力机制是如何革新了机器翻译和文本生成的。 我更希望书中能有关于如何构建和训练语言模型的部分，比如N-gram模型、基于神经网络的语言模型，甚至是对BERT、GPT系列模型进行一些剖析。对词向量技术，如Word2Vec、GloVe、FastText的原理和应用，我也很感兴趣，它们是如何将离散的词语映射到低维连续向量空间的，这背后有什么数学原理？文本分类、情感分析、文本摘要、问答系统等NLP的常见任务，作者是否能够提供一些算法的实现思路和评估指标的介绍？ 此外，对于计算语言学领域的历史发展脉络，从早期的符号主义到现在的连接主义，我想了解其中的关键转折点和代表人物。不同语言的特点如何影响计算模型的设计？对于低资源语言的处理，有哪些挑战和解决方案？我甚至希望能够看到一些关于计算语言学伦理问题的讨论，比如算法偏见、隐私保护等。 这本书给我的感觉，就像一本空洞的理论框架，但没有任何实质性的内容填充。它提到了“计算语言学”这个词，但除此之外，就好像站在一座宏伟建筑的门口，看到的只有精美的外观，却找不到一扇可以推开进入的门。我翻遍了目录，试图寻找一些能够让我眼前一亮的章节标题，比如“句法分析算法详解”、“语义角色标注的研究进展”、“跨语言信息检索的技术挑战”之类的，但这些都没有。 我期待的是能够读到一些能够激发我思考和动手实践的内容。比如，书中能否提供一些真实的语料库，并指导读者如何使用Python等编程语言，结合NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers等库，来实现一些基本的NLP任务？能否有一些代码示例，演示如何进行文本预处理、特征提取、模型训练和评估？ 我还希望能看到一些关于计算语言学前沿研究方向的介绍，比如在大规模预训练模型的基础上，如何进行领域自适应？如何解决模型的可解释性问题？如何将计算语言学与认知科学、心理学等学科交叉融合，以更好地理解人类语言的本质？ 如果这本书能够介绍一些计算语言学在实际应用中的案例，那就更好了。比如，在智能客服、搜索引擎、内容推荐、语音助手等领域，计算语言学扮演着怎样的角色？它如何帮助企业提升用户体验、优化运营效率？ 总之，我希望这本书能够是一扇通往计算语言学丰富世界的窗户，而不是一道让我望而却步的、毫无意义的门。它应该能够引导读者，从入门到进阶，一步步地探索这个迷人的领域。
评分这本书的描述，与其说是“计算语言学”，不如说更像是一本关于“语言学理论的哲学探讨”，但这和我的阅读目的相去甚远。我原本期望的是一本能够为我提供实际操作指南和技术细节的书籍，能够帮助我理解和应用计算语言学在现代技术中的核心作用。 我期待书中能够详细介绍自然语言处理（NLP）的核心任务，例如文本分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、情感分析、机器翻译、文本生成等，并深入讲解实现这些任务的各种算法和模型。 对于文本分词，我希望看到对不同语言（尤其是中文）的分词方法，包括基于词典的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型 HMM、条件随机场 CRF），以及基于深度学习的方法（如BiLSTM-CRF）。 在词性标注方面，我期待能了解从HMM、Maximum Entropy到LSTM、Transformer等模型如何有效地为词语赋予词性标签。 对于命名实体识别，我希望看到关于识别专有名词（人名、地名、组织名等）的各种方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及深度学习模型（如BiLSTM-CRF）的应用。 书中是否会深入讲解句法分析，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），以及相关的算法，如Earley算法、CKY算法，以及如何用深度学习模型来解决这些问题？ 我还希望能看到关于词向量（Word Embeddings）的详细介绍，包括Word2Vec、GloVe、FastText等模型的工作原理，以及如何利用这些向量来表示词语的语义信息。 这本书给我一种“画饼充饥”的感觉，它描绘了计算语言学这个概念的宏大图景，但却没有任何实质性的内容来充实它。我找不到任何具体的算法描述，任何代码实现 gợi ý，任何工具库的介绍。 我想了解如何实际操作，例如，如何使用Python和NLTK或spaCy库进行文本预处理？如何使用scikit-learn库实现文本分类？如何使用TensorFlow或PyTorch构建和训练一个LSTM模型？ 书中是否会涵盖一些关于预训练语言模型（如BERT, GPT）的应用，包括如何对它们进行微调以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在现实世界中的应用案例，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的。 这本书就像一个华丽的空壳，里面没有可以让人获得知识和技能的宝藏。
评分这本书的标题赫然写着“计算语言学”，但当我翻开它时，我发现它并没有任何关于“计算”的痕迹，更别提“语言学”的实际应用了。我原本期待的是一本能够深入讲解自然语言处理（NLP）的核心技术、算法和模型的书籍。 我希望书中能有关于文本预处理的详细内容，包括文本清洗（去除标点符号、数字、特殊字符）、大小写转换、停用词去除、分词（Tokenization）等步骤，并解释这些步骤的重要性以及不同的处理方法。 对于词语的表示，我期待能看到关于词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等传统方法的介绍，以及更现代的词向量模型，如Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe、FastText，并分析它们各自的优缺点以及在不同任务中的适用性。 在文本分类任务中，我希望看到对不同算法的深入讲解，包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression），以及如何使用深度学习模型（如CNN、RNN）来提高分类性能。 对于命名实体识别（NER），我期待能了解其重要性，以及如何利用序列标注模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），以及基于深度学习的模型（如BiLSTM-CRF）来识别文本中的实体。 书中是否会详细介绍句法分析，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），并讲解相关的算法和模型？ 我还希望能看到关于情感分析（Sentiment Analysis）的讨论，包括如何识别文本中的情感倾向（正面、负面、中性），以及不同的分析方法，如基于词典的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。 这本书给我的感觉是，它只是一个概念的名称，里面却没有任何实际的内容。我想要学习如何实际操作，例如，如何使用Python和NLTK库进行文本分析？如何使用spaCy库进行命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于计算语言学在现实世界中的应用案例，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的？ 我希望这本书能够成为一个真正的学习工具，而不是一个空洞的理论宣言。它应该能够引导我一步步地掌握计算语言学，而不是让我原地踏步。
评分这本书的标题是“计算语言学”，但我翻阅它的时候，感觉它就像是一本关于“语言符号的抽象意义”的哲学论文集，而完全与“计算”和“实际应用”无关。我本期望这是一本能够为我提供实际操作指南和技术细节的书籍，能够帮助我理解和应用计算语言学在现代技术中的核心作用。 我期待书中能够详细介绍自然语言处理（NLP）的核心任务，例如文本分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、情感分析、机器翻译、文本生成等，并深入讲解实现这些任务的各种算法和模型。 对于文本分词，我希望看到对不同语言（尤其是中文）的分词方法，包括基于词典的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型 HMM、条件随机场 CRF），以及基于深度学习的方法（如BiLSTM-CRF）。 在词性标注方面，我期待能了解从HMM、Maximum Entropy到LSTM、Transformer等模型如何有效地为词语赋予词性标签。 对于命名实体识别，我希望看到关于识别专有名词（人名、地名、组织名等）的各种方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及深度学习模型（如BiLSTM-CRF）的应用。 书中是否会深入讲解句法分析，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），以及相关的算法，如Earley算法、CKY算法，以及如何用深度学习模型来解决这些问题？ 我还希望能看到关于词向量（Word Embeddings）的详细介绍，包括Word2Vec、GloVe、FastText等模型的工作原理，以及如何利用这些向量来表示词语的语义信息。 这本书给我的感觉就是，它只提供了一个概念的名称，里面却没有任何实际的内容。我想要学习如何实际操作，例如，如何使用Python和NLTK库进行文本预处理？如何使用spaCy库进行命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于大规模预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的应用指南，包括如何进行微调（fine-tuning）以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在实际应用中的案例研究，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的。 这本书就像一个装饰华丽的空盒子，里面没有任何可以让人学习和获得启发的东西。
评分这本书的标题是“计算语言学”，但我读完后，感觉它对“计算”和“语言学”这两个词都只是浅尝辄止，甚至可以说是完全没有涉及。我原本希望这是一本能够深入浅出地介绍计算语言学理论与实践的书籍，能够为我打开理解自然语言处理（NLP）世界的大门。 我期待书中能有关于自然语言处理（NLP）基本任务的详细介绍，比如文本分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注、指代消解等，并讲解实现这些任务的常用算法和模型。 对于词语的表示，我希望看到对One-hot编码、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等传统方法的介绍，以及更重要的词向量（Word Embeddings）技术，如Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe、FastText，并分析它们如何捕捉词语的语义和语法信息。 在文本分类任务中，我期待能详细了解朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等传统机器学习算法在文本分类中的应用，以及如何利用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来提升分类性能。 书中是否会深入讲解命名实体识别（NER）的原理和方法，包括如何使用条件随机场（CRF）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合CRF等模型来识别文本中的专有名词？ 我还希望能看到关于句法分析的讨论，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），以及相关的算法和模型。 这本书给我的感觉就是，它给了一个大而无当的标题，然后就什么都没有了。我想要学习如何实际操作，比如，如何使用Python和NLTK库进行文本的清洗和分词？如何使用spaCy库进行词性标注和命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于大规模预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的应用指南，包括如何进行微调（fine-tuning）以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在实际应用中的案例研究，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的。 这本书就像一座没有地基的高楼，看起来很宏伟，但实际上什么也承载不了。
评分这本书的标题是“计算语言学”，但我看完之后，感觉它更像是在一本关于“语言哲学”的书籍的扉页上，简单地写上了“计算语言学”这几个字，然后就没有任何实质性的内容了。我本来期望的是一本能够系统地介绍计算语言学原理、算法和应用的教材。 我希望书中能有关于自然语言处理（NLP）核心任务的详细介绍，例如文本分词（Tokenization）、词性标注（Part-of-Speech Tagging）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、句法分析（Syntactic Parsing）、语义分析（Semantic Analysis）、情感分析（Sentiment Analysis）等。 在词语的表示方面，我期待能看到从One-hot编码、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF到词向量（Word Embeddings）的演进过程，特别是Word2Vec、GloVe、FastText等模型的原理和应用，以及它们如何捕捉词语的语义信息。 在文本分类任务中，我希望看到对朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等传统机器学习算法在文本分类中的应用，以及如何利用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型来提升分类性能。 书中是否会深入讲解命名实体识别（NER）的原理和方法，包括如何使用条件随机场（CRF）、BiLSTM-CRF等模型来识别文本中的专有名词？ 我还希望能看到关于句法分析的详细介绍，包括成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing），以及相关的算法和模型。 这本书给我的感觉就是，它只提供了一个概念的轮廓，却没有任何细节的填充。我想要学习如何实际操作，比如，如何使用Python和NLTK库进行文本预处理？如何使用spaCy库进行词性标注和命名实体识别？如何使用Hugging Face Transformers库加载和微调预训练模型？ 书中是否会提供一些关于大规模预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的应用指南，包括如何进行微调（fine-tuning）以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在实际应用中的案例研究，比如智能客服、搜索引擎、推荐系统、内容审核等，了解这些技术是如何在这些领域发挥作用的。 这本书就像一个精心包装的礼物盒，打开后里面却空空如也。
评分这本书给我的感受，就像是一份非常精美的菜单，上面列满了各种美味佳肴的名字，比如“句法分析的艺术”、“语义理解的奥秘”、“情感分析的深度探索”，但当你试图点菜时，服务员却告诉你：“我们只有菜单，没有菜。” 我本来期待的是能够从中获得一些关于如何实际操作和应用计算语言学技术的指导。 我希望书中能有关于不同文本表示方法的详细介绍，比如One-hot编码、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，以及更高级的词向量模型，如Word2Vec（Skip-gram和CBOW）、GloVe、FastText，并分析它们各自的优缺点以及在不同任务中的适用性。 对于词性标注（Part-of-Speech Tagging）和命名实体识别（Named Entity Recognition）等基础任务，我期待能看到从传统的隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）到现代的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及Transformer模型的演进过程，并了解它们是如何处理序列标注问题的。 在句法分析方面，我希望能看到关于依存句法分析和成分句法分析的介绍，以及相关的算法，如Earley算法、CKY算法，以及如何使用深度学习模型来解决这些问题。 对于语义理解，我期待能深入了解词义消歧（Word Sense Disambiguation）、语义角色标注（Semantic Role Labeling）以及指代消解（Coreference Resolution）等任务，并希望书中能提供一些经典的算法和模型。 这本书就像是停留在理论的云端，我渴望它能降落到实际操作的地面。我想要学习如何用代码实现这些算法，如何使用现有的计算语言学库（如NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers）来完成任务。我想知道如何进行数据预处理，如何选择合适的模型，如何进行训练和评估。 书中是否会提供一些关于大规模预训练语言模型（如BERT, GPT系列）的应用指南，包括如何进行微调（fine-tuning）以适应特定任务，以及如何利用它们来解决更复杂的NLP问题？ 我还希望能看到一些关于计算语言学在实际应用中的案例研究，比如智能问答系统、对话机器人、文本摘要、机器翻译、舆情分析等，了解它们是如何工作的，以及其中遇到的挑战和解决方案。 这本书给我的感觉就是，它提出了问题，但从未给出解决问题的钥匙。它仿佛在描绘一个抽象的数学模型，却缺乏将模型转化为实际应用的桥梁。
评分适合入门。
评分要不是... 也不會再翻這類書了 不過計算機與語言的邊緣之上 也有一些新鮮的視角 當然 就實際來說 本書涉及的依舊是分詞 結構分解分析 轉換生成的相關邏輯 機器翻譯的相關理論及在自動測評上的模式 再往前 對本書也就是荒野一片了
评分适合入门。
评分要不是... 也不會再翻這類書了 不過計算機與語言的邊緣之上 也有一些新鮮的視角 當然 就實際來說 本書涉及的依舊是分詞 結構分解分析 轉換生成的相關邏輯 機器翻譯的相關理論及在自動測評上的模式 再往前 對本書也就是荒野一片了
评分很大一部分没看懂……我还是好好学语言学吧：）
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