第1章導論

1.1語音與語言處理中的知識

1.2歧義

1.3模型和算法

1.4語言、思維和理解

1.5學科現狀與近期發展

1.6語音和語言處理簡史

1.6.1基礎研究：20世紀40年代和20世紀50年代

1.6.2兩個陣營：1957年至1970年

1.6.3四個範型：1970年至1983年

1.6.4經驗主義和有限狀態模型的復蘇：1983年至1993年

1.6.5不同領域的合流：1994年至1999年

1.6.6機器學習的興起：2000年至2008年

1.6.7關於多重發現

1.6.8心理學的簡要注記

1.7小結

1.8文獻和歷史說明

部分 詞彙的計算機處理

第2章正則表達式與自動機

2.1正則表達式

2.1.1基本正則表達式模式

2.1.2析取、組合與優先關繫

2.1.3一個簡單的例子

2.1.4一個比較復雜的例子

2.1.5算符

2.1.6正則表達式中的替換、存儲器與ELIZA

2.2有限狀態自動機

2.2.1用FSA來識別羊的語言

2.2.2形式語言

2.2.3其他例子

2.2.4非確定FSA

2.2.5使用NFSA接收符號串

2.2.6識別就是搜索

2.2.7確定自動機與非確定自動機的關繫

2.3正則語言與 FSA

2.4小結

2.5文獻和歷史說明

第3章 詞與轉錄機

3.1英語形態學概觀

3.1.1屈折形態學

3.1.2派生形態學

3.1.3附著

3.1.4非毗連形態學

3.1.5一致關繫

3.2有限狀態形態剖析

3.3有限狀態詞表的建造

3.4有限狀態轉錄機

3.4.1定序轉錄機和確定性

3.5用於形態剖析的FST

3.6轉錄機和正詞法規則

3.7把FST詞表與規則相結合

3.8與詞表無關的FST：Porter詞干處理器

3.9單詞和句子的詞例還原

3.9.1中文的自動切詞

3.10拼寫的檢查與更正

3.11 小編輯距離

3.12人是怎樣進行形態處理的

3.13小結

3.14文獻和歷史說明

第4語法

4.1語料庫中單詞數目的計算

4.2簡單的（非平滑語法

4.3訓練集和測試集

4.3語法及其對訓練語料庫的敏感性

4.3.2未知詞：開放詞彙與封閉詞彙

4語法的評測：困惑度

4.5平滑

4.5.1Laplace平滑

4.5.2Good Turing打折法

4.5.3Good Turing估計的一些專題

4.6插值法

4.7回退法

4.7.1專題：計算Katz回退的α和P*

4.8實際問題：工具包和數據格式

4.9語言模型建模中的專題

4.9.1的平滑方法：Kneser Ney平滑法

4.9.2基於類語法

4.9.3語言模型的自適應和網絡（Web）應用

4.9.4長距離信息的使用：簡要的綜述

4.10信息論背景

4.10.1用於比較模型的交叉熵

4.11問題：英語的熵和熵率均衡性

4.12小結

4.13文獻和歷史說明

第5章詞類標注

5.1（大多數）英語詞的分類

5.2英語的標記集

5.3詞類標注

5.4基於規則的詞類標注

5.5基於隱馬爾可夫模型的詞類標注

5.5.1計算 可能的標記序列： 一個實例

5.5.2隱馬爾可夫標注算法的形式化

5.5.3使用Viterbi算法來進行HMM標注

5.5.4把HMM擴語法

5.6基於轉換的標注

5.6.1怎樣應用TBL規則

5.6.2怎樣學習TBL規則

5.7評測和分析

5.7.1分析

5.8詞類標注中的專題

5.8.1實際問題：標記的不確定性與詞例還原

5.8.2未知詞

5.8.3其他語言中的詞類標注

5.8.4標注算法的結合

5.9專題：拼寫中的噪聲信道模型

5.9.1上下文錯拼更正

5.10小結

5.11文獻和歷史說明

第6章隱馬爾可夫模型與熵模型

6.1馬爾可夫鏈

6.2隱馬爾可夫模型

6.3似然度的計算：向前算法

6.4解碼：Viterbi算法

6.5HMM的訓練：向前向後算法

6.6熵模型：背景

6.6.1線性回歸

6.6.2邏輯回歸

6.6.3邏輯回歸：分類

6.6.4專題：邏輯回歸的訓練

6.7熵模型

6.7.1為什麼稱為熵

6.8熵馬爾可夫模型

6.8.1MEMM的解碼和訓練

6.9小結

6.10文獻和歷史說明

第二部分 語音的計算機處理

第7章語音學

7.1言語語音與語音標音法

7.2發音語音學

7.2.1發音器官

7.2.2輔音：發音部位

7.2.3輔音：發音方法

7.音

7.2.5音節

7.3音位範疇與發音變異

7.3.1語音特征

7.3.2語音變異的預測

7.3.3影響語音變異的因素

7.4聲學語音學和信號

7.4.1波

7.4.2語音的聲波

7.4.3頻率與振幅：音高和響度

7.4.4從波形來解釋音子

7.4.5聲譜和頻域

7.4.6聲源濾波器模型

7.5語音資源

7.6問題：發音音繫學與姿態音繫學

7.7小結

7.8文獻和歷史說明

第8章 語音

8.1文本歸一化

8.1.1句子的詞例還原

8.1.2非標準詞

8.1.3同形異義詞的排歧

8.2語音分析

8.2.1查詞典

8.2.2名稱

8.2.3字位-音位轉換

8.3韻律分析

8.3.1韻律的結構

8.3.2韻律的突顯度

8.3.3音調

8.3.4更精巧的模型：ToBI

8.3.5從韻律標記計算音延

8.3.6從韻律標記計算F0

8.3.7文本分析的結果：內部表示

8.4雙音子波形

8.4.1建立雙音子數據庫的步驟

8.4.2雙音子毗連和用於韻律的TD-PSOLA

8選擇（波形）

8.6評測

8.7文獻和歷史說明

第9章語音自動識別

9.1語音識別的總體結構

9.2隱馬爾可夫模型應用於語音識別

9.3特征抽取：MFCC矢量

9.3.1預加重

9.3.2加窗

9.3.3離散傅裡葉變換

9.3.4Mel濾波器組和對數

9.3.5倒譜：逆向傅裡葉變換

9.3.6Delta特征與能量

9.3.7總結：MFCC

9.4 聲學似然度的計算

9.4.1矢量量化

9.4.2高斯概率密度函數

9.4.3概率、對數概率和距離函數

9.5詞典和語言模型

9.6搜索與解碼

9.7嵌入式訓練

9.8評測：詞率

9.9小結

9.10文獻和歷史說明

第10章語音識別：專題

10.1多遍解碼：N表和格

10.2A*解碼算法（“棧”解碼算法）

10.3依賴於上下文的聲學模型：三音子

10.4分辨訓練

10.4.1互信息估計

10.4.2基於後驗分類器的聲學模型

10.5語音變異的建模

10.5.1環境語音變異和噪聲

10.5.2說話人變異和說話人適應

10.5.3發音建模：由於語類的差別而產生的變異

1數據：邊界、標點符號和不流利現像

10.7人的語音識別

10.8小結

10.9文獻和歷史說明

第11章計算音繫學

11.1有限狀態音繫學

11.2有限狀態音繫學

11.音和諧

11.2.2模板式形態學

11.3計算優選理論

11.3.1優選理論中的有限狀態轉錄機模型

11.3.2優選理論的隨機模型

11.4音節切分

11.5音位規則和形態規則的機器學習

11.5.1音位規則的機器學習

11.5.2形態規則的機器學習

11.5.3優選理論中的機器學習

11.6小結

11.7文獻和歷史說明

第三部分句法的計算機處理

第12章英語的形式語法

12.1組成性

12.2上下文無關語法

12.2.1上下文無關語法的形式定義

12.3英語的一些語法規則

12.3.1句子一級的結構

12.3.2子句與句子

12.3.3名詞短語

12.3.4一致關繫

12.3.5動詞短語和次範疇化

12.3.6助動詞

12.3.7並列關繫

12.4樹庫

12.4.1樹庫的例子：賓州樹庫課題

12.4.2作為語法的樹庫

12.4.3樹庫搜索

12.4.4中心詞與中心詞的發現

12.5語法等價與範式

12.6有限狀態語法和上下文無關語法

12.7依存語法

12.7.1依存和中心詞之間的關繫

12.7.2範疇語法

12.8口語的句法

12.8.1不流暢現像與口語修正

12.8.2口語樹庫

12.9語法和人的語言處理

12.10小結

12.11文獻和歷史說明

第13章句法剖析

13.1剖析就是搜索

13.1.1自頂向下剖析

13.1.2自底向上剖析

13.1.3自頂向下剖析與自底向上剖析比較

13.2歧義

13.3面對歧義的搜索

13.4動態規劃剖析方法

13.4.1CKY剖析

13.4.2Earley算法

13.4.3線圖剖析

13.5局部剖析

13.5.1基於規則的有限狀態組塊分析

13.5.2基於機器學習的組塊分析方法

13.5.3組塊分析的評測

13.6小結

13.7文獻和歷史說明

第14章統計剖析

14.1概率上下文無關語法

14.1.1 PCFG用於排歧

14.1.2PCFG用於語言建模

14.2PCFG的概率CKY剖析

14.3PCFG規則概率的學習途徑

14.4PCFG的問題

14.4.1獨立性假設忽略了規則之間的結構依存關繫

14.4.2缺乏對詞彙依存關繫的敏感性

14.5使用分離非符號的辦法來改進PCFG

14.6概率詞彙化的CFG

14.6.1Collins剖析器

14.6.2問題：Collins剖析器更多的細節

14.7剖析器的評測

14.8問題：分辨再排序

14.9問題：基於剖析器的語言模型

14.10人的剖析

14.11小結

14.12文獻和歷史說明

第15章特征與合一

15.1特征結構

15.2特征結構的合一

15.3語法中的特征結構

15.3.1一致關繫

15.3.2中心語特征

15.3.3次範疇化

15.3.4長距離依存關繫

15.4合一的實現

15.4.1合一的數據結構

15.4.2合一算法

15.5帶有合一約束的剖析

15.5.1把合一結合到Earley剖析器中

15.5.2基於合一的剖析

15.6類型與繼承

15.6.1問題：類型的擴充

15.6.2合一的其他擴充

15.7小結

15.8文獻和歷史說明

第16章語言和復雜性

16.1Chomsky 層級

16.2怎麼判斷一種語言不是正則的

16.2.1抽吸引理

16.2.2證明各種自然語言不是正則語言

16.3自然語言是上下文無關的嗎

16.4計算復雜性和人的語言處理

16.5小結

16.6文獻和歷史說明

第四部分語義和語用的計算機處理

第17章意義的表示

17.1意義表示的計算要求

17.1.1可驗證性

17.1.2無歧義性

17.1.3規範形式

17.1.4推理與變量

17.1.5表達能力

17.2模型論語義學

17.3一階邏輯

17.3.1一階邏輯基礎

17.3.2變量和量詞

17.3.3λ表示法

17.3.4一階邏輯的語義

17.3.5推理

17.4事件與狀態的表示

17.4.1時間表示

17.4.2體

17.5描述邏輯

17.6意義的具體化與情境表示方法

17.7小結

17.8文獻和歷史說明

第18章計算語義學

18.1句法驅動的語義分析

18.2句法規則的語義擴充

18.3量詞轄域歧義及非確定性

18.3.1存儲與檢索方法

18.3.2基於約束的方法

18.4基於合一的語義分析方法

18.5語義與Earley分析器的集成

18.6成語和組成性

18.7小結

18.8文獻和歷史說明

第19章詞彙語義學

19.1詞義

19.2含義間的關繫

19.2.1同義關繫和反義關繫

19.2.2上下位關繫

19.2.3語義場

19.3WordNet：詞彙關繫信息庫

19.4事件參與者

19.4.1題旨角色

19.4.2因素交替（Diathesis Alternations）

19.4.3題旨角色的問題

19.4.4命題庫

19.4.5FrameNet

19.4.6選擇限制

19分解

19.6問題：隱喻

19.7小結

19.8文獻和歷史說明

第20章計算詞彙語義學

20.1詞義排歧：綜述

20.2有監督詞義排歧

20.2.1監督學習的特征抽取

20.2.2樸素貝葉斯分類器和決策表分類器

20.3WSD評價方法、基準線和上限

20.4WSD：字典方法和同義詞庫方法

20.4.1Lesk算法

20.4.2選擇限制和選擇優先度

20.5限度的監督WSD：自舉法

20.6詞語相似度：語義字典方法

20.7詞語相似度：分布方法

20.7.1定義詞語的共現向量

20.7.2度量與上下文的聯繫

20.7.3定義兩個向量之間的相似度

20.7.4評價分布式詞語相似度

20.8下位關繫和其他詞語關繫

20.9語義角色標注

20.10主題：無監督語義排歧

20.11小結

20.12文獻和歷史說明

第21章計算話語學

21.1話語分割

21.1.1無監督話語分割

21.1.2有監督話語分割

21.1.3話語分割的評價

21.2文本連貫性

21.2.1修辭結構理論

21.2.2自動連貫指派

21.3指代消解

21.4指代現像

21.4.1指示語的五種類型

21.4.2信息狀態

21.5代詞指代消解所使用的特征

21.5.1用來過濾潛在指代對像的特征

21.5.2代詞解釋中的優先關繫

21.6指代消解的三種算法

21.6.1代詞指代基準：Hobbs算法

21.6.2指代消解的中心算法

21.6.3代詞指代消解的對數線性模型

21.6.4代詞指代消解的特征

21.7共指消解

21.8共指消解的評價

21.9問題：基於推理的連貫判定

21.10所指的心理語言學研究

21.11小結

21.12文獻和歷史說明

第五部分應用

第22章信息抽取

22.1命名實體識別

22.1.1命名實體識別中的歧義

22.1.2基於序列標注的命名實體識別

22.1.3命名實體識別的評價

22.1.4實用NER架構

22.2關繫識別和分類

22.2.1用於關繫分析的有監督學習方法

22.2.2用於關繫分析的弱監督學習方法

22.2.3關繫分析的評價

22.3時間和事件處理

22.3.1時間表達式的識別

22.3.2時間的歸一化

22.3.3事件檢測和分析

22.3.4TimeBank

22.4模板填充

22.4.1模板填充的統計方法

22.4.2有限狀態機模板填充

22.5話題：生物醫學信息的抽取

22.5.1生物學命名實體識別

22.5.2基因歸一化

22.5.3生物學角色和關繫

22.6小結

22.7文獻和歷史說明

第23章問答和摘要

23.1信息檢索

23.1.1向量空間模型

23.1.2詞語權重計算

23.1.3詞語選擇和建立

23.1.4信息檢索的評測

23.1.5同形關繫、多義關繫和同義關繫

23.1.6改進用戶查詢的方法

23.2事實性問答

23.2.1問題處理

23.2.2段落檢索

23.2.3答案處理

23.2.4事實性答案的評價

23.3摘要

23.4單文檔摘要

23.4.1無監督的內容選擇

23.4.2基於修辭分析的無監督摘要

23.4.3有監督的內容選擇

23.4.4句子簡化

23.5多文檔摘要

23.5.1多文檔摘要的內容選擇

23.5.2多文檔摘要的信息排序

23.6主題摘要和問答

23.7摘要的評價

23.8小結

23.9文獻和歷史說明

第24章對話與會話智能代理

24.1人類會話的屬性

24.1.1話輪和話輪轉換

24.1.2語言作為行動：言語行為

24.1.3語言作為共同行動：對話的共同基礎

24.1.4會話結構

24.1.5會話隱含

24.2基本的對話

24.2.1ASR組件

24.2.2NLU組件

24.2.3生成和TTS組件

24.2.4對話管理器

24.2.5處理：確認和拒絕

24.3VoiceXML

24.4對話的設計和評價

24.4.1設計對話

24.4.2評價對話

24.5信息狀態和對話行為

24.5.1使用對話行為

24.5.2解釋對話行為

24.5.3檢測糾正行為

24.5.4生成對話行為：確認和拒絕

24.6馬爾可夫決策過程架構

24.7問題：基於規劃的對話行為

24.7.1規劃推理解釋和生成

24.7.2對話的意圖結構

24.8小結

24.9文獻和歷史說明

第25章機器翻譯

25.1為什麼機器翻譯如此困難

25.1.1類型學

25.1.2其他的結構差異

25.1.3詞彙的差異

25.2經典的機器翻譯方法與Vauquois三角形

25.2.1直接翻譯

25.2.2轉換方法

25.2.3傳統機器翻譯中的直接和轉換相融合的方法

25.2.4中間語言的思想：使用意義

25.3統計機器翻譯

25.4P(F|E)：基於短語的翻譯模型

25.5翻譯中的對齊

25.5.1IBM模型1

25.5.2HMM對齊

25.6對齊模型的訓練

25.6.1訓練對齊模型的EM算法

25.7用於基於短語機器翻譯的對稱對齊

25.8基於短語統計機器翻譯的解碼

25.9機器翻譯評價

25.9.1使用人工評價者

25.9.2自動評價：BLEU

25.10問題：機器翻譯的句法模型

25.11問題：IBM模型3和繁衍度

25.11.1模型3的訓練

25.12問題：機器翻譯的對數線性模型

25.13小結

25.14文獻和歷史說明

參考文獻

    從本書 版出版以來，一直好評如潮，被國外許多大學選作自然語言處理或計算語言學的教材，被認為該領域教材的“黃金標準”。本書 版綜合了自然語言處理、計算語言學和語音識別的內容，全面論述計算機自然語言處理，深入探討計算機處理自然語言的詞彙、句法、語義、語用等各個方面的問題，介紹了自然語言處理的各種現代技術。該版對於 版做了全面的改寫，增加了大量反映自然語言處理成就的內容，特別是增加了語音處理和統計技術方面的內容，全書面貌為之一新。本書四大特色：    覆蓋全面    強調實用    注重評測    語料為本內容簡介本書全面論述了自然語言處理技術。本書在 版的基礎上增加了自然語言處理的成就，特別是增加了語音處理和統計技術方面的內容，全書面貌為之一新。本書共分五個部分。 部分“詞彙的計算機處理”，講述單詞的計算機處理，包括單詞切分、單詞的形態學、 小編輯距離、詞類，以及單詞計算機處理的各種算法，包括正則表達式、有限狀態自動機、有限狀態轉錄語法模型、隱馬爾可夫模型、熵模型等。第二部分“語音的計算機處理”，介紹語音學、語音、語音自動識別以及計算音繫學。第三部分“句法的計算機處理”，介紹英語的形式語法，講述句法剖析的主要算法，包括CKY剖析算法、Earley剖析算法、統計剖析，並介紹合一與類型特征結構、Chomsky層級分類、抽吸引理等分析工具。第四部分“語義和語用的計算機處理”，介紹語義的各種表示方法、計算語義學、詞彙語義學、計算詞彙語義學，並介紹同指、連貫等計算機話語分析問題。第五部分“應用”，講述信息抽取、問答、自動文摘、對話和會話智能代理、機器翻譯等自然語言處理的應用技術。本書寫作風格深入淺出，實例豐富，引人入勝。本書可作為高等學校自然語言處理或計算語言學的本科生和研究生的教材，也可以作為從事人工智能、自然語言處理等領域的研究人員和技術人員的參考。

    Daniel Jurafsky現任斯坦福大學語言學繫和計算機科學繫副教授。在此之前，他曾在博爾德的科羅拉多大學語言學繫、計算機科學繫和認知科學研究所任職。他出生於紐約州的Yonkers，1983年獲語言學學士，1992年獲計算機科學博士，兩個學位都在伯克利加利福尼亞大學獲得。他於1998年獲得 基金會CAREER獎，2002年獲得Mac-Arthur獎。他發表過90多篇論文，內容涉及語音和語音處理的廣泛領域。James H. Martin現任博爾德的科羅拉多大學語言學繫、計算機科學繫教授，認知科學研究所研究員。他出生於紐約市，1981年獲可倫比亞大學計算機科學學士，1988年獲伯克利加利福尼亞大學計算機科學博士。他寫過70多篇關於計算機科學的論著，出版過《隱喻解釋的計算機模型》（A Computational Model of Metaphor Interpretation）一書。
馮志偉：先後在北京大學和中國科學技術大學研究生院兩次研究生畢業，獲雙碩士學位。任中國科學技術信息研究所計算中心機器翻譯研究組組長、 語言文字應用研究所計算語言學研究室主任、杭州師範大學外國語學院高端特聘教授。長期從事語言學和計算機科學的跨學科研究，是我國計算語言學事業的開拓者之一。在中國，他是中國語文現代化學會副會長、中國應用語言學學會常務理事、中國人工智能學會理事、 語言文字工作委員會21世紀語言文字規範（標準）審定委員會委員、全國科學技術名詞審定委員會委員、全國術語標準化技術委員會委員、中國外語教育研究中心學術委員會委員、《數學辭海》總編輯委員會委員、《中國大百科全書》(《語言文字卷》)編輯委員會成員。在上，他是TELRI(Trans-European Language Resources Infrastructure)、LREC(Language Resources and Evaluation Conference)、COLING-2010（Computational Linguistics Conference）的顧問委員會委員，並擔任IJCL(International Journal of Corpus Linguistics)、IJCC(International Journal of Chinese and Computing)等重要學術期刊編委以及英國Continuum出版公司繫列叢書Research in Corpus and Discourse編委。承擔 自然科學基金項目和 社會科學基金項目多項，出版專著30餘部，發表論文300餘篇。孫樂：1998年5月畢業於南京理工大學，獲博士學位。1998年9月至2000年10月在中國科學院軟件研究所從事博士後研究，博士後出站後留研究所工作至今，現為中國科學院軟件研究所基礎軟件 工程中心研究員，博士生導師。曾於2003年和2004年，先後在英國Birmingham大學、加拿大Montreal大學做訪問學者，從事平行語料庫和高精度信息檢索方面的研究。目前主要研究方向：基於知識的自然語言理解、下一代信息檢索模型、信息抽取與問答等。作為項目負責人承擔 自然科學基金項目、 “863”項目和合作項目等10餘項，在國內外重要學術刊物和會議上發表論文80多篇。

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