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NLP汉语自然语言处理原理与实践图书
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NLP汉语自然语言处理原理与实践

推荐序 自然语言处理是人工智能领域的一颗明珠,现在已经成为人工智能研究中最为活跃的领域。几十年来,随着计算机技术和人工智能技术的发展,自然语言处理取得了长足的进步。现在,自然语言处理技术正处在一个新...
  • 所属分类:图书 >社会科学>语言文字>语言文字学  
  • 作者:[郑捷] 著
  • 产品参数:
  • 丛书名:--
  • 国际刊号:9787121307652
  • 出版社:电子工业出版社
  • 出版时间:2017-01
  • 印刷时间:2017-01-01
  • 版次:1
  • 开本:16开
  • 页数:--
  • 纸张:胶版纸
  • 包装:平装-胶订
  • 套装:

内容简介

本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍,涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面,内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分,涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是,本书是迄今为止本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍,并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员,包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。

编辑推荐

NLP,让人类与智能机器的交互不再遥远;深度学习,让语言解析不再是智能系统的瓶颈!

本书核心内容

NLP中的开源系统及其应用

中文分词源码解析

概率图模型的理论与算法

使用概率图模型进行序列标注

语料库的介绍与建设

深度学习与NLP

NLP与认知理论

汉语的句法与语义的解析

作者简介

郑捷:www.threedweb.cn网站的负责人,研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发,研发目标是高精度(识别率为85%~95%)的统一架构的NLP认知系统,已经出版专著《机器学习算法原理与编程实践》,希望能与在NLP这方面有兴趣的读者一起学习交流。

目录

目 录

第1章 中文语言的机器处理 1

1.1 历史回顾 2

1.1.1 从科幻到现实 2

1.1.2 早期的探索 3

1.1.3 规则派还是统计派 3

1.1.4 从机器学习到认知

计算 5

1.2 现代自然语言系统简介 6

1.2.1 NLP流程与开源框架 6

1.2.2 哈工大NLP平台及其

演示环境 9

1.2.3 Stanford NLP团队及其

演示环境 11

1.2.4 NLTK开发环境 13

1.3 整合中文分词模块 16

1.3.1 安装Ltp Python组件 17

1.3.2 使用Ltp 3.3进行中文

分词 18

1.3.3 使用结巴分词模块 20

1.4 整合词性标注模块 22

1.4.1 Ltp 3.3词性标注 23

1.4.2 安装StanfordNLP并

编写Python接口类 24

1.4.3 执行Stanford词性

标注 28

1.5 整合命名实体识别模块 29

1.5.1 Ltp 3.3命名实体识别 29

1.5.2 Stanford命名实体

识别 30

1.6 整合句法解析模块 32

1.6.1 Ltp 3.3句法依存树 33

1.6.2 Stanford Parser类 35

1.6.3 Stanford短语结构树 36

1.6.4 Stanford依存句法树 37

1.7 整合语义角色标注模块 38

1.8 结语 40

第2章 汉语语言学研究回顾 42

2.1 文字符号的起源 42

2.1.1 从记事谈起 43

2.1.2 古文字的形成 47

2.2 六书及其他 48

2.2.1 象形 48

2.2.2 指事 50

2.2.3 会意 51

2.2.4 形声 53

2.2.5 转注 54

2.2.6 假借 55

2.3 字形的流变 56

2.3.1 笔与墨的形成与变革 56

2.3.2 隶变的方式 58

2.3.3 汉字的符号化与结构 61

2.4 汉语的发展 67

2.4.1 完整语义的基本

形式——句子 68

2.4.2 语言的初始形态与

文言文 71

2.4.3 白话文与复音词 73

2.4.4 白话文与句法研究 78

2.5 三个平面中的语义研究 80

2.5.1 词汇与本体论 81

2.5.2 格语法及其框架 84

2.6 结语 86

第3章 词汇与分词技术 88

3.1 中文分词 89

3.1.1 什么是词与分词规范 90

3.1.2 两种分词标准 93

3.1.3 歧义、机械分词、语

模型 94

3.1.4 词汇的构成与未登录

词 97

3.2 系统总体流程与词典结构 98

3.2.1 概述 98

3.2.2 中文分词流程 99

3.2.3 分词词典结构 103

3.2.4 命名实体的词典

结构 105

3.2.5 词典的存储结构 108

3.3 算法部分源码解析 111

3.3.1 系统配置 112

3.3.2 Main方法与例句 113

3.3.3 句子切分 113

3.3.4 分词流程 117

3.3.5 一元词网 118

3.3.6 二元词图 125

3.3.7 NShort算法原理 130

3.3.8 后处理规则集 136

3.3.9 命名实体识别 137

3.3.10 细分阶段与最短

路径 140

3.4 结语 142

第4章 NLP中的概率图模型 143

4.1 概率论回顾 143

4.1.1 多元概率论的几个

基本概念 144

4.1.2 贝叶斯与朴素贝叶斯

算法 146

4.1.3 文本分类 148

4.1.4 文本分类的实现 151

4.2 信息熵 154

4.2.1 信息量与信息熵 154

4.2.2 互信息、联合熵、

条件熵 156

4.2.3 交叉熵和KL散度 158

4.2.4 信息熵的NLP的

意义 159

4.3 NLP与概率图模型 160

4.3.1 概率图模型的几个

基本问题 161

4.3.2 产生式模型和判别式

模型 162

4.3.3 统计语言模型与NLP

算法设计 164

4.3.4 极大似然估计 167

4.4 隐马尔科夫模型简介 169

4.4.1 马尔科夫链 169

4.4.2 隐马尔科夫模型 170

4.4.3 HMMs的一个实例 171

4.4.4 Viterbi算法的实现 176

4.5 较大熵模型 179

4.5.1 从词性标注谈起 179

4.5.2 特征和约束 181

4.5.3 较大熵原理 183

4.5.4 公式推导 185

4.5.5 对偶问题的极大似然

估计 186

4.5.6 GIS实现 188

4.6 条件随机场模型 193

4.6.1 随机场 193

4.6.2 无向图的团(Clique)

与因子分解 194

4.6.3 线性链条件随机场 195

4.6.4 CRF的概率计算 198

4.6.5 CRF的参数学习 199

4.6.6 CRF预测标签 200

4.7 结语 201

第5章 词性、语块与命名实体

识别 202

5.1 汉语词性标注 203

5.1.1 汉语的词性 203

5.1.2 宾州树库的词性标注

规范 205

5.1.3 stanfordNLP标注

词性 210

5.1.4 训练模型文件 213

5.2 语义组块标注 219

5.2.1 语义组块的种类 220

5.2.2 细说NP 221

5.2.3 细说VP 223

5.2.4 其他语义块 227

5.2.5 语义块的抽取 229

5.2.6 CRF的使用 232

5.3 命名实体识别 240

5.3.1 命名实体 241

5.3.2 分词架构与专名

词典 243

5.3.3 算法的策略——词典

与统计相结合 245

5.3.4 算法的策略——层叠

式架构 252

5.4 结语 259

第6章 句法理论与自动分析 260

6.1 转换生成语法 261

6.1.1 乔姆斯基的语言观 261

6.1.2 短语结构文法 263

6.1.3 汉语句类 269

6.1.4 谓词论元与空范畴 274

6.1.5 轻动词分析理论 279

6.1.6 NLTK操作句法树 280

6.2 依存句法理论 283

6.2.1 配价理论 283

6.2.2 配价词典 285

6.2.3 依存理论概述 287

6.2.4 Ltp依存分析介绍 290

6.2.5 Stanford依存转换、

解析 293

6.3 PCFG短语结构句法分析 298

6.3.1 PCFG短语结构 298

6.3.2 内向算法和外向

算法 301

6.3.3 Viterbi算法 303

6.3.4 参数估计 304

6.3.5 Stanford 的PCFG算法

训练 305

6.4 结语 310

第7章 建设语言资源库 311

7.1 语料库概述 311

7.1.1 语料库的简史 312

7.1.2 语言资源库的分类 314

7.1.3 语料库的设计实例:

国家语委语料库 315

7.1.4 语料库的层次加工 321

7.2 语法语料库 323

7.2.1 中文分词语料库 323

7.2.2 中文分词的测评 326

7.2.3 宾州大学CTB简介 327

7.3 语义知识库 333

7.3.1 知识库与HowNet

简介 333

7.3.2 发掘义原 334

7.3.3 语义角色 336

7.3.4 分类原则与事件

分类 344

7.3.5 实体分类 347

7.3.6 属性与分类 352

7.3.7 相似度计算与实例 353

7.4 语义网与百科知识库 360

7.4.1 语义网理论介绍 360

7.4.2 维基百科知识库 364

7.4.3 DBpedia抽取原理 365

7.5 结语 368

第8章 语义与认知 370

8.1 回顾现代语义学 371

8.1.1 语义三角论 371

8.1.2 语义场论 373

8.1.3 基于逻辑的语义学 376

8.2 认知语言学概述 377

8.2.1 象似性原理 379

8.2.2 顺序象似性 380

8.2.3 距离象似性 380

8.2.4 重叠象似性 381

8.3 意象图式的构成 383

8.3.1 主观性与焦点 383

8.3.2 范畴化:概念的

认知 385

8.3.3 主体与背景 390

8.3.4 意象图式 392

8.3.5 社交中的图式 396

8.3.6 完形:压缩与省略 398

8.4 隐喻与转喻 401

8.4.1 隐喻的结构 402

8.4.2 隐喻的认知本质 403

8.4.3 隐喻计算的系统

架构 405

8.4.4 隐喻计算的实现 408

8.5 构式语法 412

8.5.1 构式的概念 413

8.5.2 句法与构式 415

8.5.3 构式知识库 417

8.6 结语 420

第9章 NLP中的深度学习 422

9.1 神经网络回顾 422

9.1.1 神经网络框架 423

9.1.2 梯度下降法推导 425

9.1.3 梯度下降法的实现 427

9.1.4 BP神经网络介绍和

推导 430

9.2 Word2Vec简介 433

9.2.1 词向量及其表达 434

9.2.2 Word2Vec的算法

原理 436

9.2.3 训练词向量 439

9.2.4 大规模上下位关系的

自动识别 443

9.3 NLP与RNN 448

9.3.1 Simple-RNN 449

9.3.2 LSTM原理 454

9.3.3 LSTM的Python

实现 460

9.4 深度学习框架与应用 467

9.4.1 Keras框架介绍 467

9.4.2 Keras序列标注 471

9.4.3 依存句法的算法

原理 478

9.4.4 Stanford依存解析的

训练过程 483

9.5 结语 488

第10章 语义计算的架构 490

10.1 句子的语义和语法预处理 490

10.1.1 长句切分和融合 491

10.1.2 共指消解 496

10.2 语义角色 502

10.2.1 谓词论元与语义

角色 502

10.2.2 PropBank简介 505

10.2.3 CPB中的特殊

句式 506

10.2.4 名词性谓词的语义

角色 509

10.2.5 PropBank展开 512

10.3 句子的语义解析 517

10.3.1 语义依存 517

10.3.2 完整架构 524

10.3.3 实体关系抽取 527

10.4 结语 531

网友评论(不代表本站观点)

来自匿名用**的评论:

挺好的书,内容充实易懂

2017-03-05 07:21:37
来自匿名用**的评论:

需要python基础,适合nlp初学者

2017-03-15 12:50:42
来自机***忍**的评论:

NLP汉语自然语言处理原理与实践 暴力快递,书皮都破了 难怪卖那么便宜,书内印刷看着像盗版,冲着内容买的,下次肯定不来当当了

2017-03-15 23:07:15
来自h***i(**的评论:

挺好的不错哇

2017-04-09 15:31:36
来自匿名用**的评论:

OKOKOK

2017-04-18 18:10:53
来自匿名用**的评论:

好多公式 好难的样子

2017-04-25 11:22:38
来自武***(**的评论:

NLP汉语自然语言处理原理与实践 新书就被折了,还很脏。快递倒是很快

2017-05-17 14:04:29
来自匿名用**的评论:

讲的比较详细,内容很多,字体比较大。

2017-06-27 07:13:40
来自无昵称**的评论:

包装完好,物流很快!

2017-07-07 14:16:32
来自匿名用**的评论:

很好,性价比不错。。。到底要多少字啊

2017-08-10 09:35:34
来自匿名用**的评论:

还算不错的书籍,如果能够图文并茂就更好了,当当自营运速不错!

2017-08-16 09:38:13
来自无昵称**的评论:

还行,对自然语言处理有了初步的认识。

2017-08-25 11:54:52
来自匿名用**的评论:

还算可以吧

2017-09-06 20:19:42
来自无昵称**的评论:

纸张很好!

2017-09-11 21:30:36
来自无昵称**的评论:

感觉还可以

2017-09-25 17:59:28
来自鱼戏莲**的评论:

自然语言理解可读

2017-10-10 06:39:41
来自wicky20**的评论:

可读性强,内容扎实。

2017-10-14 13:51:46
来自无昵称**的评论:

发货快,服务好,好好好好好好

2017-10-27 11:43:42
来自scuhuwa**的评论:

根本就没收到货,怎么就送达了?

2017-11-02 13:02:10
来自来***头**的评论:

物流也快,不错

2017-11-15 22:38:34
来自匿名用**的评论:

推荐推荐推荐

2017-11-16 10:24:53
来自匿名用**的评论:

还没有仔细看,不过内容感觉挺多的。快递很快包装严实,满200減100时买的。

2017-06-15 18:07:48
来自无昵称**的评论:

这本书写得不错,理论实践兼顾。很实用。值得一读

2017-11-03 13:58:02

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