Speech and Language Processing · Daniel Jurafsky & James H. Martin
三版目录对比
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第一版
20002000 年出版
语言层次
词语、句法、语义、语用构成主要框架。
- 1绪论
第一篇词语Words
- 2正则表达式与自动机
- 3形态学与有限状态转换器
- 4计算音系学与文本转语音
- 5发音与拼写的概率模型
- 6N 元语法模型
- 7隐马尔可夫模型与语音识别
第二篇句法Syntax
- 8词类与词性标注
- 9英语的上下文无关语法
- 10上下文无关语法的句法分析
- 11特征与合一
- 12词汇化句法分析与概率句法分析
- 13语言与复杂性
第三篇语义Semantics
- 14意义表示
- 15语义分析
- 16词汇语义学
- 17词义消歧与信息检索
第四篇语用Pragmatics
- 18篇章
- 19对话与会话智能体
- 20自然语言生成
- 21机器翻译
附录Appendices
- A正则表达式运算符
- BPorter 词干提取算法
- CC5 与 C7 词性标记集
- DHMM 训练:前向—后向算法
第二版
2009常见引用年份 · 版权 2009
统计学习与应用
延续语言层次框架,语音和应用各自成篇。
- 1绪论
第一篇词语Words
- 2正则表达式与自动机
- 3词语与转换器
- 4N 元语法模型
- 5词性标注
- 6隐马尔可夫模型与最大熵模型
第二篇语音Speech
- 7语音学
- 8语音合成
- 9自动语音识别
- 10语音识别:进阶主题
- 11计算音系学
第三篇句法Syntax
- 12英语的形式语法
- 13句法分析
- 14统计句法分析
- 15特征与合一
- 16语言与复杂性
第四篇语义与语用Semantics and Pragmatics
- 17意义表示
- 18计算语义学
- 19词汇语义学
- 20计算词汇语义学
- 21计算篇章处理
第五篇应用Applications
- 22信息抽取
- 23问答与摘要
- 24对话与会话智能体
- 25机器翻译
第三版
20262026-08-19 在线稿
大语言模型
大模型居于前部,语言结构标注独立成卷。
第一卷大语言模型Large Language Models
- 1绪论
- 2词语与词元
- 3N 元语言模型
- 4逻辑回归与文本分类
- 5嵌入
- 6神经网络
- 7Transformer 与预训练
- 8后训练
第二卷大模型进阶主题与工具Advanced LLM Topics and Tools
- 9掩码语言模型
- 10可解释性部分完成
- 11信息检索与检索增强生成(RAG)
- 12智能体尚未写成
- 13机器翻译
- 14循环神经网络与长短期记忆网络
- 15语音学与语音特征提取
- 16自动语音识别
- 17文本转语音
第三卷语言结构标注Annotating Linguistic Structure
- 18词性与命名实体的序列标注
- 19上下文无关语法与成分句法分析
- 20依存句法分析
- 21信息抽取:关系、事件与时间
- 22语义角色标注与论元结构
- 23情感、情绪与内涵词典
- 24共指消解与实体链接
- 25篇章连贯性
- 26会话及其结构
附录仅在官网提供
- A隐马尔可夫模型
- B朴素贝叶斯分类
- CKneser–Ney 平滑
- D拼写纠错与噪声信道
- E统计成分句法分析
- F上下文无关语法
- G组合范畴语法
- H句子意义的逻辑表示
- I词义与 WordNet
- J正点互信息(PPMI)
- K基于框架的对话系统
阅读范围 保留原书的篇/卷分组、章节顺序和编号,并展示目录所列附录。中文标题为译名;未列章内小节、前言、参考文献与索引。每栏上方的重心概括为分析性归纳。
版本说明 第二版采用常见引用年份 2009(出版社发行日期为 2008)。第三版采用 2026-08-19 在线稿,包含尚未完成的章节;作者明确说明附录仅在官网提供。
目录来源:Pearson / InformIT 与作者官网(见各栏链接)。核对日期:2026-09-06。