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自然語言處理答問

包郵 自然語言處理答問

出版社:商務印書館出版時間:2020-06-01
開本: 19cm 頁數: 221頁
讀者評分:5分1條評論
本類榜單:社會科學銷量榜
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自然語言處理答問 版權信息

  • ISBN:9787100182652
  • 條形碼:9787100182652 ; 978-7-100-18265-2
  • 裝幀:70g膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

自然語言處理答問 本書特色

大家小書,厚積薄發;尖端知識,深入淺出。 三十多年來,李維博士始終站在自然語言處理的前沿領域,專心從事研究和應用開發工作,不僅有深厚的理論積累,也建立了很好的自然語言處理系統架構。他熟知自然語言處理相關的各種方法,在很多方面具有獨到的見解和思辨。本書是他厚積薄發的傾情奉獻,講述自然語言處理相關的理論知識和應用技術,深入淺出,簡明實用。對于從事人工智能、自然語言處理等研究的專業人士,以及在讀后學,將受益頗豐。

自然語言處理答問 內容簡介

自然語言處理(NLP)是人工智能(AI)的重要應用領域,是繼圖像和語音處理技術(感知技術)突破之后的另一個令人期待的關涉認知技術的核心環節。 本書以答問的形式,站在人工智能應用的角度,深入淺出地闡述符號規則學派對于自然語言結構深度解析的創新和實踐;對計算語言學的歷史進行回顧和批判,提出洞穿喬姆斯基層級體系的可行架構和機制;以中文信息處理為主題,揭示多層深度句法解析對于自然語言應用的革命性作用的原理和威力;針對困擾中文信息處理近半個世紀的三大迷思,指出分詞并非中文獨有的前處理,詞性辨識不必先行,遞歸并非自然語言的本性;通過對這三大問題的解答,揭示多層中文分詞與解析的關系,詞類識別與句法角色的關系,離合詞(如“洗澡”)帶來的詞典與句法的接口關系等,從而梳理通向中文深度解析之路的痛點及難點,以及這些語言處理技術的創新所展示的深度句法解析在大數據場景中已經顯示出來的應用價值,勾畫其廣闊的應用前景。

自然語言處理答問 目錄

零 緣起

壹 自然語言與語言形式

貳 語言的符號模型

叁 中文分詞的迷思

肆詞 性標注的陷阱

伍 語言遞歸的誤區

陸 喬姆斯基語言學反思

柒 深層解析是圖不是樹

捌 有限狀態的機制創新

玖 錯誤放大與負負得

拾 歧義包容與休眠喚醒

附錄一 術語索引

附錄二 解析結構圖圖例


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自然語言處理答問 作者簡介

李維,加拿大Simon Fraser University計算語言學博士、中國社會科學院研究生院機器翻譯專業碩士。現任科大訊飛研究院首席研究員。曾任美國硅谷社交輿情公司Netbase首席科學家、Cymfony任研發副總及美國國防部信息抽取創新研究項目的主研究員(PI)、京東硅谷研究院主任研究員、京東與斯坦福AI合作項目知識圖譜的學術帶頭人(PI)等。在國際D級學術刊物和大會上發表論文約30篇,并在“科學網”以及北美多個華文網站開辦NLP網上大學和NLP頻道,深受人工智能和NLP領域認識追捧,在網上網下均有不俗的影響力。 郭進,1994年新加坡國立大學計算機科學博士,主攻中文分詞和統計模型,成果見于《計算語言學》等刊。1998年赴美,先后在摩托羅拉、亞馬遜、京東硅谷研究院等從事人工智能研究,探索將機器學習、自然語言處理等人機交互技術應用于互聯網與物聯網的解決方案。

商品評論(1條)
  • 主題:人工智能時代的語言學指南

    《自然語言處理答問》是一本面向自然語言處理(nlp)領域的入門書籍。書中以問答的形式,系統介紹了自然語言處理的基本概念、技術方法和應用場景。語言通俗易懂,結合大量實例,適合計算機科學和語言學專業的學生閱讀。感謝中圖網,以如此優惠的價格買到此書。

    2025/3/17 16:29:14
    讀者:bei***(購買過本書)
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