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如何学习自然语言处理:NLP领域经典《自然语言处理综论》英文版第三版更新

Deep Learning Specialization on Coursera

如何学习NLP? 我觉得先要学好英语、数学和编程,因为英文世界的资料更丰富和原创,而数学会让你读论文的时候游刃有余、编程可以让你随时随地实现相关的idea。这好像是废话,那么闲话少说,进入正题。

去年写过一篇《如何学习自然语言处理:一本书和一门课》,介绍了NLP领域经典AMG88《自然语言处理综论(Speech and Language Processing)》第三版的相关情况,时隔一年,很多事情发生了变化,包括第二版的中文翻译版终于出了。作为NLP入门AMG88,十年前我读过这本书的第一版中文翻译版,第二版英文版;看到第二版中文翻译版和当前第三版英文版的相关内容,仿佛一个时代的跨越。

貌似为了方便2018年(斯坦福)秋季课程的原因,该书作者,NLP领域的大神 Daniel Jurafsky 教授和 James H. Martin 教授发布了一个截止2018年9月23日的单pdf文件:Speech and Language Processing (3rd ed. draft),包含了目前已经完成的所有章节,供用户下载和使用:

This is the release for the start of fall term 2018.
The slides are in the process of being updated now, we are putting them up as we write them.

Significantly rewritten version of 5, 6, 7, 8, 17, 18, 19, 23, 24, 25, and a draft of 9! New pedagogical sequences on neural networks and their training, starting with logistic regression and continuing with embeddings, feed-forward nets, and RNNs. Plus new or improved coverage of BPE, tf-idf, bias in embeddings, beam search decoding, HMMs, connotation frames, lexicon induction. reading comprehension/QA. Some chapters have been moved to the Appendix.

New lecture slides (so far) for chapters 6 and 25.

Here's a single pdf of the whole book-so-far!

Typos and comments welcome (just email slp3edbugs@gmail.com and let us know the date on the draft)!
And feel free to use the draft slides in your classes.

When will the book be finished? We're shooting for late 2019.

与之前的版本相比,重写了5、6、7、8、17、18、19、23、24、25章节的大部分内容和并新增了第9章节“递归神经网络中的序列处理(Sequence Processing with Recurrent Networks)”的草稿;调整了神经网络及其训练的教学顺序,从逻辑回归开始,到(词)嵌入,前馈网络以及递归神经网络;新增或者加大了BPE处理、tf-idf、柱搜索解码、隐马尔可夫模型、词典推理、阅读理解、自动问答等内容;一些旧的章节被移到附录。

另一个大家比较关心的问题,英文版第三版什么时候完工?官方预计要到2019年年底了。这本书英文版第一版自2000年出版,第二版英文版2008年出版,至今跨越接近20年,特别是这几年深度学习的风生水起,第三版增加了很多NLP和深度学习相关的内容,相对第二版变化有些大,这个第三版已完成章节的电子版草稿,总计有558页,估计全书完成时要秒杀第二版的厚度。

88集团赠送38彩金作者,两位都是NLP领域的神牛,以下是第二版中文翻译版中详细的介绍:

Daniel Jurafsky现任斯坦福大学语言学系和计算机科学系副教授。在此之前,他曾在博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系和认知科学研究所任职。他出生于纽约州的Yonkers,1983年获语言学学士,1992年获计算机科学博士,两个学位都在伯克利加利福尼亚大学获得。他于1998年获得美国国家基金会CAREER奖,2002年获得Mac-Arthur奖。他发表过90多篇论文,内容涉及语音和语音处理的广泛领域。James H. Martin现任博尔德的科罗拉多大学语言学系、计算机科学系教授,认知科学研究所研究员。他出生于纽约市,1981年获可伦比亚大学计算机科学学士,1988年获伯克利加利福尼亚大学计算机科学博士。他写过70多篇88集团赠送38彩金计算机科学的论著,出版过《隐喻解释的计算机模型》(A Computational Model of Metaphor Interpretation)一书。

最后是如何下载这个电子版,其实官网上已经提供了相关的下载链接:https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ ,这篇文章上面的pdf也直接链向下载链接 ,如果还是无法下载这个电子版,可以关注我们的公众号:"NLPJob" , 回复 "slp3" 获取该书电子版以及 Daniel Jurafsky 教授之前在Coursera上开播的斯坦福大学自然语言处理课程相关资料视频(目前已绝版),一并学习自然语言处理。

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:

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如何学习自然语言处理:一本书和一门课

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88集团赠送38彩金“如何学习自然语言处理”,有很多同学通过不同的途径留过言,这方面虽然很早之前写过几篇小文章:《如何学习自然语言处理》和《几本自然语言处理入门书》,但是更推崇知乎上这个问答:自然语言处理怎么最快入门,里面有微软亚洲研究院周明老师的系统回答和清华大学刘知远老师的倾情奉献:初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料,当然还包括其他同学的无私分享。

不过,对于希望入门NLP的同学来说,推荐你们先看一下这本书: Speech and Language Processing,第一版中文名译为《自然语言处理综论》,作者都是NLP领域的大大牛:斯坦福大学 Dan Jurafsky 教授和科罗拉多大学的 James H. Martin 教授。这也是我当年的入门书,我读过这本书的中文版(翻译自第一版英文版)和英文版第二版,该书第三版正在撰写中,作者已经完成了不少章节的撰写,所完成的章节均可下载:Speech and Language Processing (3rd ed. draft)。从章节来看,第三版增加了不少和NLP相关的深度学习的章节,内容和篇幅相对于之前有了更多的更新:

Chapter Slides Relation to 2nd ed.
1: Introduction [Ch. 1 in 2nd ed.]
2: Regular Expressions, Text Normalization, and Edit Distance Text [pptx] [pdf]
Edit Distance [pptx] [pdf]
[Ch. 2 and parts of Ch. 3 in 2nd ed.]
3: Finite State Transducers
4: Language Modeling with N-Grams LM [pptx] [pdf] [Ch. 4 in 2nd ed.]
5: Spelling Correction and the Noisy Channel Spelling [pptx] [pdf] [expanded from pieces in Ch. 5 in 2nd ed.]
6: Naive Bayes Classification and Sentiment NB [pptx] [pdf]
Sentiment [pptx] [pdf]
[new in this edition]
7: Logistic Regression
8: Neural Nets and Neural Language Models
9: Hidden Markov Models [Ch. 6 in 2nd ed.]
10: Part-of-Speech Tagging [Ch. 5 in 2nd ed.]
11: Formal Grammars of English [Ch. 12 in 2nd ed.]
12: Syntactic Parsing [Ch. 13 in 2nd ed.]
13: Statistical Parsing
14: Dependency Parsing [new in this edition]
15: Vector Semantics Vector [pptx] [pdf] [expanded from parts of Ch. 19 and 20 in 2nd ed.]
16: Semantics with Dense Vectors Dense Vector [pptx] [pdf] [new in this edition]
17: Computing with Word Senses: WSD and WordNet Intro, Sim [pptx] [pdf]
WSD [pptx] [pdf]
[expanded from parts of Ch. 19 and 20 in 2nd ed.]
18: Lexicons for Sentiment and Affect Extraction SentLex [pptx] [pdf] [new in this edition]
19: The Representation of Sentence Meaning
20: Computational Semantics
21: Information Extraction [Ch. 22 in 2nd ed.]
22: Semantic Role Labeling and Argument Structure SRL [pptx] [pdf]
Select [pptx] [pdf]
[expanded from parts of Ch. 19 and 20 in 2nd ed.]
23: Neural Models of Sentence Meaning (RNN, LSTM, CNN, etc.)
24: Coreference Resolution and Entity Linking
25: Discourse Coherence
26: Seq2seq Models and Summarization
27: Machine Translation
28: Question Answering
29: Conversational Agents
30: Speech Recognition
31: Speech Synthesis

另外该书作者之一斯坦福大学 Dan Jurafsky 教授曾经在Coursera上开设过一门自然语言处理课程:Natural Language Processing,该课程目前貌似在Coursera新课程平台上已经查询不到,不过我们在百度网盘上做了一个备份,包括该课程视频和该书的第二版英文,两个一起看,效果更佳:

2018.3 更新:链接: https://pan.baidu.com/s/1Wp35AyHY1PrmisA4deoC6Q 密码: sps4

对于一直寻找如何入门自然语言处理的同学来说,先把这本书和这套课程拿下来才是一个必要条件,万事先有个基础。

同时欢迎大家关注我们的公众号:NLPJob,回复"slp"获取该书和课程最新亚美游AMG88。