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统计自然语言处理(第2版)电子书

《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和**研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

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作       者:宗成庆

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2013-08-01

字       数:1494

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和*研究展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书,也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。<br/>【作者】<br/>宗成庆,中国科学院自动化所研究员、博士生导师。1998年3月毕业于中国科学院计算技术研究所,获博士学位。1998年5月至2000年4月在中国科学院自动化研究所从事博士后研究,博士后出站以后留在自动化所工作至今。2006年至2013年担任模式识别国家重实验室副主任。曾于1999年和2001年两次在日本国际电气通信基础技术研究所(ATR)做客座研究员。2004年10月至2005年2月在法国格勒诺布尔(Grenoble)信息与应用数学研究院(IMAG)做短期高访。 主要从事自然语言处理、机器翻译和文本分类等相关技术的研究和教学工作,作为项目负责人主持国家自然科学基金项目、国家“863”项目、国家支撑计划项目和中国科学院国际合作项目等10余项,发表论文100余篇,其中在Computational Linguistics、IEEE Intelligent Systems、IEEE TASLP. Information Sciences和ACL、COLING、EMNLP等权威国际期刊和*学术会议上发表论文40余篇,出版专著和译著各一部,获国家发明专利十余项。指导发的多语言机器翻译系统已经在多个国家特定领域获得实际应用,并多次在国际评测中取得优异成绩。 目前任国际计算语言学委员会(International Committee on Computational Linguistics, ICCL)委员、国际计算语言学学会(ACL)汉语特别兴趣组(SIGHAN)候任主席(Chair-Elec),中国中文信息学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国计算机学会中文信息技术专委会副主任,曾于2008年至2012年期间担任亚洲自然语言处理联合会(AFNLP)执行理事。目前还担任国际学术期刊ACM TALIP副主编、IJCPOL副主编、IEEEIntelligent systems编委、Machine Translation编委、JCST编委和《自动化学报》副主编等多种学术职务,曾多次在ACL、COLING和EMNLP等*学术会议上担任重要职务。2008年获中国科学院集中教学突出贡献奖,2010年获中国科学院“朱李月华优秀教师”奖。享受政府特殊津贴。<br/>
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扉页

内容简介

版权页

序言

序一

序二

第2版 前言

第1版 前言

目录

第1章 绪论

1.1 基本概念

1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难

1.3 自然语言处理的基本方法及其发展

1.4 自然语言处理的研究现状

1.5 本书的内容安排

第2章 预备知识

2.1 概率论基本概念

2.2 信息论基本概念

2.3 支持向量机

第3章 形式语言与自动机

3.1 基本概念

3.2 形式语言

3.3 自动机理论

3.4 自动机在自然语言处理中的应用

第4章 语料库与词汇知识库

4.1 语料库技术

4.2 词汇知识库

4.3 语言知识库与本体论

第5章 语言模型

5.1 n元语法

5.2 语言模型性能评价

5.3 数据平滑

5.4 其他平滑方法

5.5 平滑方法的比较

5.6 语言模型自适应方法

第6章 概念图模型

6.1 概述

6.2 贝叶斯网络

6.3 马尔可夫模型

6.4 隐马尔可夫模型

6.5 层次化的隐马尔可夫模型

6.6 马尔可夫网络

6.7 最大熵模型

6.8 最大熵马尔可夫模型

6.9 条件随机场

第7章 自动分词、命名实体识别与词性标注

7.1 汉语自动分词中的基本问题

7.2 汉语分词方法

7.3 命名实体识别

7.4 维吾尔人名识别方法研究

7.5 词性标注

7.6 词性标注的一致性检查与自动校对

7.7 关于技术评测

第8章 句法分析

8.1 句法结构分析概述

8.2 基于PCFG的基本分析方法

8.3 词汇化的短语结构分析器

8.4 非词汇化句法分析器

8.5 其他相关研究

8.6 短语结构分析器性能评价

8.7 层次化汉语长句结构分析

8.8 浅层句法分析

8.9 依存语法理论简介

8.10 依存句法分析

8.11 依存分析器性能评价

8.12 短语结构与依存结构之间的关系

第9章 语义分析

9.1 词义消歧概述

9.2 有监督的词义消歧方法

9.3 基于词典的词义消歧方法

9.4 无监督的词义消歧方法

9.5 词义消歧系统评测

9.6 语义角色标注概述

9.7 语义角色标注基本方法

9.8 语义角色标注的领域适应性问题

9.9 双语联合语义角色标注方法

第10章 篇章分析

10.1 几本概念

10.2 基本理论

10.3 篇章衔接性研究

10.4 篇章连贯性研究

10.5 篇章标注语料库

10.6 关于汉语篇章分析

第11章 统计机器翻译

11.1 机器翻译概述

11.2 基于噪声信道模型的统计机器翻译原理

11.3 IBM的5个翻译模型

11.4 基于HMM的词对位模型

11.5 基于短语的翻译模型

11.6 基于柱搜索的解码算法

11.7 基于最大熵的翻译框架

11.8 基于层次短语的翻译模型

11.9 树翻译模型

11.10 树模型的相关改进

11.11 句法模型解码算法

11.12 基于谓词论元结构转换的翻译模型

11.13 各种翻译模型的分析

11.14 集外词翻译

11.15 统计翻译系统实现

11.16 系统融合

11.17 译文质量评估方法

第12章 语言翻译

12.1 语音翻译的基本原理和特点

12.2 语音翻译的研究现状

12.3 C-STAR、A-STAR和U-STAR

12.4 系统与项目介绍

12.5 口语翻译方法

第13章 分文分类与情感分类

13.1 文本分类概述

13.2 文本表示

13.3 文本特征选择方法

13.4 特征权重计算方法

13.5 分类器设计

13.6 文本分类性能评测

13.7 情感分类

第14章 信息检索与问答系统

14.1 信息检索概要

14.2 隐含语义标引模型

14.3 检索系统评测

14.4 问答系统

第15章 自动文摘与信息抽取

15.1 自动文摘技术概要

15.2 多文档摘要

15.3 信息抽取

15.4 情感信息抽取

15.5 情感分析技术评测

第16章 口语信息处理与人机对话系统

16.1 汉语口语现象分析

16.2 口语句子情感信息分析

16.3 面向中间表示的口语解析方法

16.4 基于MDP的对话行为识别

16.5 基于中间表示的口语生成方法

16.6 人机对话系统

参考文献

自然语言处理及其相关领域的国际会议

名词术语索引

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