作者归档:52nlp

凸优化及无约束最优化相关资料

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很多年前,我的师兄 Jian Zhu 在这里发表过一个系列《无约束最优化》,当时我写下了一段话:

估计有些读者看到这个题目的时候会觉得很数学,和自然语言处理没什么关系,不过如果你听说过最大熵模型、条件随机场,并且知道它们在自然语言处理中被广泛应用,甚至你明白其核心的参数训练算法中有一种叫LBFGS,那么本文就是对这类用于解无约束优化算法的Quasi-Newton Method的初步介绍。

事实上,无论机器学习还是机器学习中的深度学习,数值优化算法都是核心之一,而在这方面,斯坦福大学Stephen Boyd教授等所著的《凸优化》堪称经典:Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe ,而且该书的英文电子版在该书主页上可以直接免费下载:

http://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf

还附带了长达301页的Slides:

http://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxslides.pdf

以及额外的练习题、相关代码数据文件:

http://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook_extra_exercises.pdf
http://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/cvxbook_additional_exercises/

相当贴心,另外Stephen Boyd教授2014年还在斯坦福大学自家的MOOC平台上开过相关课程: CVX101

https://class.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101

提示是:A MOOC on convex optimization, CVX101, was run from 1/21/14 to 3/14/14. If you register for it, you can access all the course materials.

不知道现在注册是否还可以访问课程材料,我当年竟然注册过这门课程,所以还能访问相关资料:

这本书也有中文翻译版,由清华大学出版社出版:

http://www.tup.tsinghua.edu.cn/bookscenter/book_03184902.html

最后提供上述相关材料的打包下载,包括凸优化课程视频、英文原版书籍、练习题和Slides,另外也包括《无约束最优化》的PDF文档,感兴趣的同学可以关注我们的公众号AINLP,回复"youhua"下载:

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”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:凸优化及无约束最优化相关资料 http://www.52nlp.cn/?p=11222

Python自然语言处理工具NLTK学习导引及相关资料

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NLTK 大概是最知名的Python自然语言处理工具了,全称"Natural Language Toolkit", 诞生于宾夕法尼亚大学,以研究和教学为目的而生,因此也特别适合入门学习。NLTK虽然主要面向英文,但是它的很多NLP模型或者模块是语言无关的,因此如果某种语言有了初步的Tokenization或者分词,NLTK的很多工具包是可以复用的。

关于NLTK,网上已经有了很多介绍资料,当然首推的NLTK学习资料依然是官方出的在线书籍 NLTK Book:Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit ,目前基于Python 3 和 NLTK 3 ,可以在线免费阅读和学习。早期的时候还有一个基于Python 2 的老版本:http://www.nltk.org/book_1ed/ ,被 O'Reilly 正式出版过,2012年的时候,国内的陈涛同学无偿翻译过一个中文版,我还在这里推荐过:推荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书 ,后来才有了基于此版本的更正式的中文翻译版:《Python自然语言处理》。不过如果英文ok的话,优先推荐看目前官方的最新版本:http://www.nltk.org/book/

几年前我尝试写英文博客,觉得可以从NLTK的入门介绍开始,所以写了一个英文系列:Dive into NLTK,基于Python 2,感兴趣的同学可以关注:

Part I: Getting Started with NLTK
Part II: Sentence Tokenize and Word Tokenize
Part III: Part-Of-Speech Tagging and POS Tagger
Part IV: Stemming and Lemmatization
Part V: Using Stanford Text Analysis Tools in Python
Part VI: Add Stanford Word Segmenter Interface for Python NLTK
Part VII: A Preliminary Study on Text Classification
Part VIII: Using External Maximum Entropy Modeling Libraries for Text Classification
Part IX: From Text Classification to Sentiment Analysis
Part X: Play With Word2Vec Models based on NLTK Corpus
Part XI: From Word2Vec to WordNet

这个过程中使用了NLTK中嵌入的斯坦福大学文本分析工具包,发现少了斯坦福中文分词器,所以当时动手加了一个:Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器

斯坦福大学自然语言处理组是世界知名的NLP研究小组,他们提供了一系列开源的Java文本分析工具,包括分词器(Word Segmenter),词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),命名实体识别工具(Named Entity Recognizer),句法分析器(Parser)等,可喜的事,他们还为这些工具训练了相应的中文模型,支持中文文本处理。在使用NLTK的过程中,发现当前版本的NLTK已经提供了相应的斯坦福文本处理工具接口,包括词性标注,命名实体识别和句法分析器的接口,不过可惜的是,没有提供分词器的接口。在google无果和阅读了相应的代码后,我决定照猫画虎为NLTK写一个斯坦福中文分词器接口,这样可以方便的在Python中调用斯坦福文本处理工具。

后来,这个版本在 NLTK 3.2 官方版本中被正式引入:stanford_segmenter.py ,我也可以小自豪一下为NLTK做过一点微小的贡献:

使用NLTK来处理中文是很多同学想干的事情,这方面,在NLTK中调用斯坦福大学的中文工具包刚好是一个切入点,关于NLTK中如何使用斯坦福大学工具包进行中文信息处理,推荐两篇文章:

在 NLTK 中使用 Stanford NLP 工具包http://www.zmonster.me/2016/06/08/use-stanford-nlp-package-in-nltk.html

以及白宁超同学的系列文章:

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html

关于NLTK的书籍,其实还有一本很不错:Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook ,我之前看过这本,不过现在已经更新到Python 3了:Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook 。最后提供一个NLTK相关资料的打包下载,包括早期的中文翻译版和这个Cookbook,仅供个人学习使用,感兴趣的同学可以关注我们的公众号: AINLP, 回复'NLTK'获取相关下载链接:

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”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:Python自然语言处理工具NLTK学习导引及相关资料 http://www.52nlp.cn/?p=11190

HMM学习最佳范例全文PDF文档及相关文章索引

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HMM学习最佳范例系列大概翻译于10年前,是52nlp上早期访问量较高的一批文章,这里提供一个全文PDF下载,关注AINLP公众号,回复'HMM'获取网盘链接:

另外将博客上的隐马尔可夫模型相关文章做个索引,仅供参考:

HMM学习最佳范例

HMM相关文章

HMM应用

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

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很多年前看到过微软的自动对联工具,写了一篇《机器翻译与微软对联》博文,赞了MSRA用统计机器翻译(SMT)的思路做自动对联系统,当时开玩笑的说:

微软研究院的这个“对联语料库”的规模是67万对,所采用的技术是他们自己的web语料库自动获取技术。开玩笑的说,如果周明老师能给我这个语料库,我也能几天之内构建一个简单的“52nlp自动对联系统”。

前段时间看到了一份对联语料:couplet-dataset

https://github.com/wb14123/couplet-dataset

这份数据包含70万条对联数据,按字切分,作者很用心的给大家准备了训练集、测试集还有词汇表;同时还开源了一个基于Tensorflow的深度学习工具来训练自动对联模型: seq2seq-couplet

https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet

感兴趣的同学可以直接上手操作,作者甚至还提供了Demo供大家把玩,不过目前貌似需要科学上网才能访问:

https://ai.binwang.me/couplet/

对我来说,看到这份数据的第一想法就是用神经网络机器翻译(NMT)的思路来尝试自动对联系统,这里NMT开源工具可选择的范围很广,我还是选择了Marian,跑了一个简单的对联“翻译”模型,现在接入AINLP公众号聊天机器人,感兴趣的朋友可以一试。具体方法请关注AINLP公众号,然后后台和AINLP聊天机器人互动:

回复“上联 输入上联内容” ,AINLP机器人将自动回复“下联 自动对联内容”,例如:

例子1:
上联 风云三尺剑
自动回复:
下联 花鸟一床书

注意上图来自微软亚洲研究院电脑对联页面:https://duilian.msra.cn/

其他例子可参考:

关于AINLP公众号相关信息,可参考:AINLP公众号索引、关键字和其他相关资源

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”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人 http://www.52nlp.cn/?p=11145

AINLP公众号索引、关键字和其他相关资源

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前段时间,我在公众号发了一篇文章叫做《改个名,抽个奖》,正式宣告此前以 NLPJob 为主体的公众号改名为 AINLP ,同时承载 我爱自然语言处理, NLPJob课程图谱 三个网站的主题:

关注AI、NLP相关技术,关注人工智能、文本挖掘相关算法研发职位,关注MOOC和相关的公开课、在线课程;回复"文章"获取历史文章汇总;中英双语聊天机器人"无名",普通聊天请直接输入中英文,使用中英翻译机器人,请输入:#需要翻译的内容

很早之前就基于 WeRobot 和 Flask框架为这个微信后台混搭了一个“聊天机器人”,除了日常搭讪外,还负责回复用户的日常查询,所以为一些关注度比较高的文章做了关键字和索引,分散在以前的一些文章介绍里,这里再统一贴出来:

1、关注AINLP公众号,后台回复 “文章、历史消息、历史、history、存档” 任一关键字获取历史文章存档消息。

2、回复“正态分布,rickjin, 正态分布前世今生, 正态分布文章, 正太分布, 正太, 正态”任一关键字获取Rickjin正态分布前世今生系列:

正态分布系列文章索引

3、回复“nlp, 自然语言处理,学习自然语言处理,学习nlp, 如何学习nlp,如何学习自然语言处理” 任一关键字获取文章:如何学习自然语言处理

4、回复"slp" 获取:斯坦福NLP书籍和课程网盘链接和密码

5、回复"slp3" 获取:自然语言处理综论英文版第三版及斯坦福NLP课程链接和密码

6、回复"ng" 获取:Andrew Ng老师课程相关资料链接和密码

7、回复"aic" 获取:AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关代码及解决方案汇总
博客版本持续更新,欢迎提供线索:http://www.52nlp.cn/?p=10998

8、回复"bert" 获取:BERT相关论文、文章和代码资源汇总
博客版本持续更新:http://www.52nlp.cn/?p=10870

AI Challenger 2018 简记

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这两天在北京参加了 AI Challenger 2018 总决赛,这次又有点小幸运拿到了英中机器翻译决赛第5名,不过整个过程和去年的《AI Challenger 2017 奇遇记》有所不同。去年参加比赛的定位是“学”,学习NMT的相关知识和调研相关工具;今年参加比赛的定位是“用”,用熟悉的NMT工具。

与去年相比,今年的 AI Challenger 机器翻译赛道做了“优化”,首先没有了同传赛道,这个赛道去年因为有了“同传”二字吓走了一批人,其次最高奖金也降了,降到了20万,所以感觉相比于其他两个文本挖掘赛道,英中文本机器翻译赛道要冷清一些,另外一个原因可能是机器翻译的千万中英双语句对语料对机器资源的要求要高一些。

另外今年 AI Challenger 英中文本机器翻译大赛虽然语料还是口语领域的,但是额外增加了Document上下文语料,也是本次比赛新的命题点和关注点:
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AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总

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AI Challenger 2018 已近尾声,各赛道top选手已经结束了代码核验,正在准备12月18、19日 AI Challenger 决赛答辩材料的路上。在本年度 AI Challenger 即将尘埃落定之时,这里整理一批目前网上可见的文本挖掘相关赛道的解决方案和代码,欢迎补充,同时感谢github,感谢各位开源的同学。

细粒度用户评论情感分析

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集,共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘,组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率,评估所提交的预测算法。

貌似是最火爆的一个赛道,Testa 提交队伍有468支,详细介绍请参考该赛道主页:https://challenger.ai/competition/fsauor2018
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深度学习实践:从零开始做电影评论文本情感分析

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最近读了《Python深度学习》, 是一本好书,很棒,隆重推荐。

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

各方面都很好,但是总感觉哪里有点欠缺,后来想想,可能是作者做得太好了,把数据预处理都做得好好的,所以你才能“20行搞定情感分析”,这可能也是学习其他深度学习工具过程中要面临的一个问题,很多工具都提供了预处理好的数据,导致学习过程中只需要调用相关接口即可。不过在实际工作中,数据的预处理是非常重要的,从数据获取,到数据清洗,再到基本的数据处理,例如中文需要分词,英文需要Tokenize, Truecase或者Lowercase等,还有去停用词等等,在将数据“喂”给工具之前,有很多事情要做。这个部分,貌似是当前一些教程有所欠缺的地方,所以才有了这个“从零开始做”的想法和系列,准备弥补一下这个缺失,第一个例子就拿《Python深度学习》这本书第一个文本挖掘例子练手:电影评论文本分类-二分类问题,这也可以归结为一个情感分析任务。

首先介绍一下这个原始的电影评论数据集aclIMDB: Large Movie Review Dataset, 这个数据集由斯坦福大学人工智能实验室于2011年推出,包含25000条训练数据和25000条测试数据,另外包含约50000条没有标签的辅助数据。训练集和测试集又分别包含12500条正例(正向评价pos)和12500负例(负向评价neg)。关于数据,更详细的介绍可参考该数据集的官网:http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/, paper: Learning Word Vectors for Sentiment Analysis, 和数据集里的readme。

然后下载和处理这份数据:Large Movie Review Dataset v1.0,下载链接;

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

下载之后进行解压:tar -zxvf aclImdb.tar.gz,可以用tree命令看一下aclImdb的目录结构:

tree aclImdb -L 2

继续进入训练集正例的目录看一下: cd aclImdb/train/pos/:

这个里面包含了12500篇英文评论,我们随机打开一个看一下里面的文本内容:

vim 1234_10.txt

I grew up watching this movie ,and I still love it just as much today as when i was a kid. Don't listen to the critic reviews. They are not accurate on this film.Eddie Murphy really shines in his roll.You can sit down with your whole family and everybody will enjoy it.I recommend this movie to everybody to see. It is a comedy with a touch of fantasy.With demons ,dragons,and a little bald kid with God like powers.This movie takes you from L.A. to Tibet , of into the amazing view of the wondrous temples of the mountains in Tibet.Just a beautiful view! So go do your self a favor and snatch this one up! You wont regret it!

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BERT相关论文、文章和代码资源汇总

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BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读。

1、Google官方:

1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805

2) Github: https://github.com/google-research/bert

11月Google推出了代码和预训练模型,再次引起群体亢奋。

3) Google AI Blog: Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing

2、第三方解读:
1) 张俊林博士的解读, 知乎专栏:从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

我们在AINLP微信公众号上转载了这篇文章和张俊林博士分享的PPT,欢迎关注:

2) 知乎: 如何评价 BERT 模型?

3) 【NLP】Google BERT详解

4) [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析

5) BERT Explained: State of the art language model for NLP

6) BERT介绍

7) 论文解读:BERT模型及fine-tuning

8) NLP突破性成果 BERT 模型详细解读

9) 干货 | BERT fine-tune 终极实践教程: 奇点智能BERT实战教程,在AI Challenger 2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。

10) 【BERT详解】《Dissecting BERT》by Miguel Romero Calvo
Dissecting BERT Part 1: The Encoder
Understanding BERT Part 2: BERT Specifics
Dissecting BERT Appendix: The Decoder

11)BERT+BiLSTM-CRF-NER用于做ner识别

12)AI赋能法律 | NLP最强之谷歌BERT模型在智能司法领域的实践浅谈

3、第三方代码:

1) pytorch-pretrained-BERT: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
Google官方推荐的PyTorch BERB版本实现,可加载Google预训练的模型:PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models

2) BERT-pytorch: https://github.com/codertimo/BERT-pytorch
另一个Pytorch版本实现:Google AI 2018 BERT pytorch implementation

3) BERT-tensorflow: https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow
Tensorflow版本:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4) bert-chainer: https://github.com/soskek/bert-chainer
Chanier版本: Chainer implementation of "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"

5) bert-as-service: https://github.com/hanxiao/bert-as-service
将不同长度的句子用BERT预训练模型编码,映射到一个固定长度的向量上:Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using pretrained BERT model
这个很有意思,在这个基础上稍进一步是否可以做一个句子相似度计算服务?有没有同学一试?

6) bert_language_understanding: https://github.com/brightmart/bert_language_understanding
BERT实战:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding: pre-train TextCNN

7) sentiment_analysis_fine_grain: https://github.com/brightmart/sentiment_analysis_fine_grain
BERT实战,多标签文本分类,在 AI Challenger 2018 细粒度情感分析任务上的尝试:Multi-label Classification with BERT; Fine Grained Sentiment Analysis from AI challenger

8) BERT-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER
BERT实战,命名实体识别: Use google BERT to do CoNLL-2003 NER !

9) BERT-keras: https://github.com/Separius/BERT-keras
Keras版: Keras implementation of BERT with pre-trained weights

10) tbert: https://github.com/innodatalabs/tbert
PyTorch port of BERT ML model

11) BERT-Classification-Tutorial: https://github.com/Socialbird-AILab/BERT-Classification-Tutorial

12) BERT-BiLSMT-CRF-NER: https://github.com/macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning

13) bert-Chinese-classification-task
bert中文分类实践

14) bert-chinese-ner: https://github.com/ProHiryu/bert-chinese-ner
使用预训练语言模型BERT做中文NER

15)BERT-BiLSTM-CRF-NER
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning

16) bert-sequence-tagging: https://github.com/zhpmatrix/bert-sequence-tagging
基于BERT的中文序列标注

持续更新,BERT更多相关资源欢迎补充,欢迎关注我们的微信公众号:AINLP

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”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:BERT相关论文、文章和代码资源汇总 http://www.52nlp.cn/?p=10870

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

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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领域经典书籍《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入门书籍,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。

关于作者,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多篇关于计算机科学的论著,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”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址: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 http://www.52nlp.cn/?p=10785