自然语言处理导论

《自然语言处理导论》主要介绍自然语言处理理论与技术，旨在让更多人了解和学习自然语言处理技术，让人工智能更好地为我们服务。 《自然语言处理导论》共16章，包括自然语言理解基础和具体任务探索两部分，主要讲述了自然语言处理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相关概念、方法、技术和近期研究进展；详细介绍了文本分类、情感计算、知识抽取等基础方法；全面讲述了自动文摘、问答系统、机器翻译、社会计算、内容生成和跨模态计算等具体任务；最后讨论了深度学习前沿问题。 《自然语言处理导论》致力于帮助高等院校计算机相关专业学生牢固掌握自然语言处理的基本理论与技术，掌握如何分析文本信息、解决问题、完成相关研究的方法，以及了解自然语言处理的典型应用场景。

这是一本详细阐述了自然语言处理(NLP)的理论与技术的综合性书籍。全书共16章，包括自然语言理解基础和具体任务探索两部分，主要讲述了自然语言处理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相关概念、方法、技术和近期研究进展。 书中详细介绍了文本分类、情感计算、知识抽取等基础方法，并全面讲述了自动文摘、问答系统、机器翻译、社会计算、内容生成和跨模态计算等具体任务。这些内容涵盖了自然语言处理领域的主要研究方向，为读者提供了全面而深入的知识体系。 此外，书中还详细介绍了语言模型和Transformer模型等关键技术。语言模型概述了如何对自然语句进行建模，而Transformer模型则是一种基于自注意力机制的神经网络架构，能够有效地处理文本数据中的长距离依赖关系。这些技术为自然语言处理提供了强大的工具和方法。 书中还讨论了语义表示的重要性和挑战，包括如何从底层特征中抽取出蕴含高层语义的特征，如何处理上下文的语义信息，以及如何构建有效的语义分析模型等。此外，书中还详细介绍了语义表示的方法分类，包括注意力机制、离散分布表示和分布式表示等。 在具体任务方面，书中详细介绍了序列标注的定义与应用，包括分词