Jacob Eisenstein《自然语言处理》最新经典教材免费分享

2019 年 2 月 13 日 深度学习与NLP

    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。

    文末附本书pdf免费下载地址。


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。


目录

下载地址

链接: https://pan.baidu.com/s/17CUOuUn7YXWTAzM_qEVnVA

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Jacob Eisenstein是Google AI的研究科学家。他的工作涵盖自然语言处理的一系列主题,重点是计算社会语言学,话语和机器学习。在加入Google之前,他是佐治亚理工学院计算机科学的助理兼副教授,在那里他获得了NSF职业奖和空军科学研究所青年研究人员奖。在加入佐治亚理工学院之前,Jacob是卡内基·梅隆大学的博士后研究员,在那里他开始了一系列研究,使用潜在的可变机器学习方法来分析社交媒体数据,以了解社会语言学和社会科学的其他领域。他完成了博士学位。在2008年的麻省理工学院(MIT)上,由于他对语音和手势的计算模型的研究而获得了George M. Sprowls论文奖。雅各布 纽约时报,国家公共广播电台和英国广播公司都对这项研究进行了报道。
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