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。
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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。
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