【干货书】面向机器学习的自然语言标注，341页pdf

自然语言理解是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用电脑来理解和生成自然语言。本书重点介绍了自然语言理解所涉及的各个方面，包括语法分析、语义分析、概念分析、语料库语言学、词汇语义驱动、中间语言、WordNet、词汇树邻接文法、链接文法、基于语段的机器翻译方法、内识别与文本过滤、机器翻译的评测等，既有对基础知识的介绍，又有对新研究进展的综述，同时还结合了作者（JamesPustejovsky，生成词库理论的创始人）多年的研究成果。本书内容全面、详略得当，结合实例讲解，使读者更易理解。

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《面向机器学习的自然语言标注》内容全面、详略得当，结合实例讲解，使读者更易理解。自然语言理解是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成自然语言。

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“语言标注是自然语言处理的一个关键部分，但是现有的计算语言学课程却少有涉及。本书是难得的一本从实践角度讨论自然语言标注，并且以服务于机器学习算法为目的来考察标注规格与设计的专著。它必将成为本科生和研究生计算语言学课程的一个标准。”
——Nancy Ide瓦萨学院计算机科学系教授

作者简介

James Pustejovsky教授是美国布兰代斯（Brandeis University）大学计算机科学系和Volen国家综合系统中心教授。先后在美国麻省理工学院和马萨诸塞大学获得学士学位和博士学位。
Pustejovsky教授主要从事自然语言的理论和计算研究。研究领域包括：计算语言学、词汇语义学、知识表征、话语语义学、时间推理和抽取等。已经出版多部专著。

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