豆瓣评分9.0！出版20年依然好评如潮，吴恩达都推荐的NLP经典

人工智能与大数据技术 · 公众号 · 大数据 · 2019-11-16 11:11

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来自：程序员书库（ID：CodingBook）

链接： https://medium.com/@samon127/book-review-foundations-of-statistical-natural-language-processing-75cda5dea097

今天要和大家推荐的这本书，20年前就已经出版了，但内容对我来说依然是新的，我认为统计学NLP是最跨学科的学科，它涉及了语言学，计算机科学，统计，信息论，甚至哲学和神经科学。

当时读这本书的理由也很简单，我想学习一些关于NLP的知识，了解一些关于NLP的知识对我来说是必要的，而《统计自然语言处理基础》对我来说是一个很好的选择

国外经典教材豆瓣评分9.0
NLP领域最主要的理论入门书

本书的中文版由电子工业出版社出版，苑春法 / 李伟 / 李庆中翻译：

这是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著，被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。涵盖的内容十分广泛，分为四个部分，十六个章节：

第一部分介绍了数学和语言的基础，其他章节的内容都是基于这部分内容进行深入和拓展，可以说这部分提到的概念和技术贯穿全书。

第二部分介绍了词法，这部本内容包含四个章节，分别是搭配、统计推理、语义消歧、词汇获取等方面的内容，书中的介绍由简到难，但每一章又可以让你独立阅读。

第三部分语法依然有四个章节，马尔可夫模型、词性标注、概率上下文无关文法、概率句法分析，这四个章节有层层递进的关系，所以你最好按顺序阅读，不过词性标注这一章可以单独阅读，虽然里面有时会引用马尔可夫模型章节的内容。

第四部分是应用与技术，分别有以下四个章节：统计对齐和机器翻译、聚类、信息检索、文本分类、同样，这样章节可以根据兴趣和你自己的时间安排决定。

这本书是克里斯·曼宁（Chris Manning）的主要著作，吴恩达教授也关注他，并推荐过这本书籍。

豆瓣书评：

@Sweetdumplings ： 作为NLP领域最主要的理论入门书，这本书深入浅出地展示了很多经典的模型算法，虽然现在看有点偏老了，也没有涉及最近很火的deep learning，但是作为入门绝对是足够的。

@菊： 一些基本理论写得很清楚，对所需的数学基础也解释得很易理解。只看了部分章节

@寒马： 精巧，这本书很多地方都让我受益匪浅。

关于作者

Christopher Manning是斯坦福大学计算机科学与语言学系的首席教授，他的研究目标是使计算机能够智能地处理、理解和生成人类语言材料。 Manning是将深度学习应用于自然语言处理领域的领军人物，在递归神经网络、情感分析、神经网络依赖分析、词向量模型、神经机器翻译(NMT)、深度语言理解等领域都有著名的研究成果。

此外，猿妹还找到Christopher Manning撰写的有关通过深度学习进行自然语言处理的在线讲座（2017年冬季）（总共18个讲座）：

视频地址： https://youtu.be/OQQ-W_63UgQ?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe

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