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之前我写过一个自然语言入门介绍和资料推荐,在最近的资料整理当中,发现其中两本书和一门可能是对我之前学习自然语言处理帮助很大的,在这里也推荐给大家~
一、自然语言处理综述
这本书的名为《Speech and Language Processing 》,中文名译为《自然语言处理综述》,由 NLP 领域的大牛,斯坦福大学 Daniel Jurafsky 教授和科罗拉多大学的 James H. Martin 教授等人共同编写。Daniel Jurafsky 是斯坦福大学计算机科学教授,主要研究方向是计算语言学和自然语言处理。 James H. Martin 是科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系一名教授,两位教授都是 NLP 领域知名学者。《自然语言处理综述》第三版发布于2018年9月23日。
这本书的第三版做出了比较多的更新和改善,比如重写了第 5,6,7,8,17,18,19,23,24,25 和 9 章节的内容;增加了许多神经网络新的内容,例如逻辑回归、embedding、前馈网络和 RNN 等;增加或改善了涵盖内容,例如 BPE,tf-idf,bias in embedding,beam search,HMM,connotation frame,lexicon induction 等;最后将某些章节移至附录部分。
二、《Natural Language Processing》课程
这个课程是斯坦福教授 Daniel Jurafsky 之前在 Coursera 上开设过一门自然语言处理课程《Natural Language Processing》。这个教授也是上面推荐的《自言语言综述》的作者之一,可以说非常良心的课程~
这门课的特点是比较基础,对 NLP 的各种应用有基本的介绍,对 NLPer 来说非常友好。虽然这门在 Coursera 上好像早已经下线了,不过我们在文本提供了网盘下载,欢迎收藏~
三、《Natural Language Processing》教材介绍
这本教科书是为佐治亚理工学院的 CS 4650 和 CS 7650(“自然语言”)课程设计的。这本书的目的是提供这些思想与技术的基础,并应用于各种实际的任务中。此外,这本书除了详细的概念与算法,同时还包括一些高阶主题,读者可按需求学习与阅读。
整本书分为四部分,其中引言部分主要介绍自然语言的起源、发展和应用。第一部分主要介绍一套机器学习工具;第二部分主要介绍将自然语言作为结构化的数据进行处理,它描述了语言用序列和树进行表示的方法,以及这些表示所添加的限制;第三部分主要从广泛的角度看待基于文本表达和计算语义的努力,包括形式逻辑和神经词嵌入等方面;第四部分主要介绍了三种自然语言处理中最重要的应用,包括信息抽取、机器翻译和文本生成。我们不仅将了解使用前面章节技术所构建的知名系统,同时还会理解神经网络注意力机制等前沿问题。
部分目录:

四、资源分享
为了方便大家,我们已经把两本书和上面所述的课程资料都打包好了,欢迎下载收藏,深入的了解NLP的黑科技~
获取方式:
1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”
2. 后台回复“NLP资料” 即可以获取PDF文件哦~
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