Jacob Eisenstein《自然语言处理》最新经典教材免费分享

Posted 2021-04-12 深度学习与NLP

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推荐一本由Jacob Eisenstein编写，18年底最新release出来的自然语言处理综述教材，本书从NLP涉及的基础知识和算法讲起，详细讲解了NLP各种经典任务及其当前流行的应用场景，涉及文档分类、词义消歧、词性标注、命名实体识别、解析、共指解析、关系提取、话语分析、语言建模和机器翻译等等。

内容导读

本书的目标是关注自然语言处理相关的一系列问题，将学习和搜索的概念统一起来。自然语言处理中的大量问题可以通过一套紧凑的方法来解决:

搜索：维特比算法（Viterbi ），CKY，最小生成树，shift-reduce ，整数线性规划，集束查找（beam search）。

学习：最大似然估计，逻辑回归，感知器，期望最大化，矩阵分解，反向传播。

本书解释了这些方法是如何工作的，以及它们如何被应用于广泛的任务:文档分类、词义消歧、词性标注、命名实体识别、解析、共指解析、关系提取、话语分析、语言建模和机器翻译等等。