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统计自然语言处理基础参数
基本参数
作者 (德)Hinrich [作译者介绍]
出版社 电子工业出版社
ISBN 7505399217
出版时间 2005 年1月
版次 1-1
开本 16开
上架时间 2005-1-12
所属分类 计算机>人工智能>综合
页码 432
译者 苑春法 李庆中 王昀 李伟 曹德芳等
原出版社 Electronics Industry
原书名 Foundations of Statistical Natural Language Processing
丛书名 国外计算机科学教材系列
统计自然语言处理基础 描述
本书提供作译者介绍
Christopher D. Manning美国斯坦福大学计算机科学与语言学助理教授，从事有关人类语言的智能化处理与生成系统及其形式化的研究工作，重点关注语言的概率模型、统计自然语言处理、信息抽取、文本理解和文本挖掘、基于约束的语法(HPSG和LFG)理论及其概率的扩展、句法的类型学、计算词典编撰学(包括XML，XSL和信息可视化方面的工作)以及在计算语言学和机器学习领域里的其他课题。Hinrich Schutze德国斯图加特大学自然语言处理学院教授。研究兴趣包括统计自然语言处理、文本挖掘和数.. 近年来，统计自然语言处理（或称统计语言学）异军突起，现已成为自然语言处理研究中的主流。在统计自然语言处理学科成长的过程中，有四个因素起着推动作用： 1. 由于计算机硬件的发展，使大容量的存储和高速计算已经成为可能； 2. 由于计算机网络的普及，大量电子文本在网络上的涌现，使语料的获取不再困难； 3. 机器学习学科本身的发展日趋成熟，并在许多领域得到了广泛应用，因此它在自然语言处理中的应用已经成为很自然的事情； 4. 由于自然语言本身的复杂性，即使是语言学家也很难用纯粹的人工规则（或规律）来刻画它，这就迫使我们从实际语料中学习语言规律。 统计自然语言处理的研究涉及了传统自然语言处理的各个方面，例如语言分析、机器翻译、信息检索、文本分类等。可以毫不夸张地说，统计学习方法的引入大大促进了这些领域的研究和发展。目前国内几乎所有著名大学的计算机系都在从事这方面的研究（或开设了类似专业）。但是，系统地讲授或阅读这方面的专著并未得到学术界同行们的重视。在一次学术会议上，某校一位教授深有感触地说，“研究生在校学习期间一定要认真读一本专著。”我们对这位教授的发言深有同感。研究生们一定要看最新的参考文献，包括学术会议文章和杂志文章，但只看这些资料，不看（或学习）一两本专著，所学知识可能是支离破碎的，也未免有急功近利之嫌，尤其是对一些新兴学科更是如此。在这样的情况下的研究往往底气不足，不容易出一些像样的成果。在学术交流中，往往大家没有共同的语言，甚至闹出笑话。 本书是一本系统介绍统计
