这是《Speech and Language Processing (3rd ed. draft)》的相关信息,由 Dan Jurafsky 和 James H. Martin 创作。
- 2025 年 1 月 12 日发布,此版本无新章节,仅修复了错别字,添加了新幻灯片并更新了旧幻灯片。
- 可在课堂上使用草案章节和幻灯片,有反馈会使书籍更好,欢迎提供错别字和评论,可发邮件至 mailto:slp3edbugs@gmail.com 并注明草案日期,不用报告个别章节 pdf 中的交叉引用问题,全书稿草案已修复。
- 对提供改进书籍建议和修复错误的人表示感谢,已列出相关人员名单。
- 引用书籍的方式:Daniel Jurafsky 和 James H. Martin. 2025. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models, 3rd edition. Online manuscript released January 12, 2025. https://web.stanford.edu/~jur... 相关 bib 条目为 https://web.stanford.edu/~jur...。
- 不确定书籍何时完成。
- 之前 2024 年 8 月的草案章节可在此处获取:https://web.stanford.edu/~jur...。
各部分章节及幻灯片:
第一部分:Fundamental Algorithms
- 1:Introduction
- 2:[Regular Expressions, Tokenization, Edit Distance]、Text Processing、Edit Distance 的相关 pptx 和 pdf
- 3:[N-gram Language Models] 的相关 pptx 和 pdf
- 4:[Naive Bayes, Text Classification, and Sentiment] 的相关 pptx 和 pdf
- 5:[Logistic Regression] 的相关 pptx 和 pdf
- 6:[Vector Semantics and Embeddings] 的相关 pptx 和 pdf
- 7:[Neural Networks] 的相关 pptx 和 pdf
- 8:[RNNs and LSTMs] 的相关 pptx 和 pdf
- 9:[Transformers] 的相关 pptx 和 pdf
- 10:[Large Language Models] 的相关 pptx 和 pdf
- 11:[Masked Language Models] 的相关 pptx 和 pdf
- 12:[Model Alignment, Prompting, and In-Context Learning]
第二部分:NLP Applications
- 13:[Machine Translation]
- 14:[Question Answering, Information Retrieval, and RAG]
- 15:[Chatbots and Dialogue Systems] 的相关 pptx 和 pdf
- 16:[Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech]
第三部分:Annotating Linguistic Structure
- 17:[Sequence Labeling for Parts of Speech and Named Entities] 的相关 pptx 和 pdf
- 18:[Context-Free Grammars and Constituency Parsing]
- 19:[Dependency Parsing]
- 20:[Information Extraction: Relations, Events, and Time]
- 21:[Semantic Role Labeling and Argument Structure]
- 22:[Lexicons for Sentiment, Affect, and Connotation]
- 23:[Coreference Resolution and Entity Linking]
- 24:[Discourse Coherence]
附录章节(仅在网上):
- A:[Hidden Markov Models]
- B:[Spelling Correction and the Noisy Channel]
- C:[Statistical Constituency Parsing]
- D:[Context-Free Grammars]
- E:[Combinatory Categorial Grammar]
- F:[Logical Representations of Sentence Meaning]
- G:[Word Senses and WordNet]
- H:[Phonetics]
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