自然语言处理导论（全彩） pdf下载

√探索自然语言处理的奥秘，让机器拥有“人类智慧”

√规则方法到深度学习，全面覆盖NLP典型范式

√592页全彩专著

√218张精美插图

√配全书PPT课件

√较高的学术价值

√大语言模型基础

√NLP任务与机器学习算法融会贯通

√提供丰富的扩展阅读资料（附788条参考文献）

√配习题，帮助读者深入掌握知识

自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的“明珠”。它融合了语言学、计算机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型；核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性问题。

张奇，复旦大学计算科学技术学院教授、博士生导师。主要研究方向是自然语言处理和信息检索，聚焦自然语言表示、信息抽取、鲁棒性和解释性分析等任务。兼任中国中文信息学会理事、中国中文信息学会信息检索专委会常务委员、中国人工智能青年工作委员会常务委员、SIGIR Beijing Chapter组织委员会委员等。多次担任ACL、EMNLP、COLING、全国信息检索大会等重要国际、国内会议的程序委员会主席、领域主席、讲习班主席等。近年来，承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、上海市科委等多个项目，在国际重要学术刊物和会议上发表论文150余篇，获得美国授权专利4项，作为第二译者翻译专著《现代信息检索》。获得WSDM 2014最佳论文提名奖、COLING 2018 领域主席推荐奖、NLPCC 2019杰出论文奖、COLING 2022杰出论文奖。获得上海市“晨光计划”人才计划、复旦大学“卓越2025”人才培育计划等支持，获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖、汉王青年创新一等奖、上海市科技进步二等奖、教育部科技进步二等奖、ACM上海新星提名奖、IBM Faculty Award等奖项。

桂韬，复旦大学自然语言处理实验室副研究员、硕士生导师。研究领域为预训练模型、信息抽取和鲁棒模型。在高水平国际学术期刊和会议上发表论文40余篇，主持国家自然科学基金、计算机学会、人工智能学会的多个基金项目。获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（2/5）、中国中文信息学会优秀博士论文奖、COLING 2018 最佳论文提名奖、NLPCC 2019 杰出论文奖，入选第七届“中国科协青年人才托举工程”、上海市启明星计划。

黄萱菁，复旦大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事人工智能、自然语言处理和信息检索研究。兼任中国中文信息学会理事，中国计算机学会自然语言处理专委会副主任，中国人工智能学会女科技工作者委员会副主任，计算语言学学会亚太分会副主席，亚太信息检索学会指导委员会委员。近年来，承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等多个项目，在国际重要学术刊物和会议上发表论文150余篇。获钱伟长中文信息处理科学技术奖、上海市育才奖、人工智能全球女性学者、福布斯中国科技女性等多项荣誉。

本书是张奇教授、桂韬副研究员和黄萱菁教授多年来在自然语言处理领域广泛研究和教学成果的集结之作。经过两年多的精心打磨，本书全面介绍了自然语言处理的核心概念、算法和前沿技术，为读者提供了一本完整指南，帮助他们理解自然语言处理的基础理论和实践挑战。对于渴望学习自然语言处理的读者来说，本书是难得的佳作！相信自然语言处理领域的学习者和研究者都能从中获益，并享受阅读的过程！
刘挺
哈尔滨工业大学教授、副校长
中国计算机学会会士
中国中文信息学会副理事长



本书全面介绍了自然语言处理的基础理论、关键技术、常见模型和实际应用，涵盖了该领域核心研究和未来发展的重点。不论是从事自然语言处理研究的学者，还是利用该技术解决实际问题的开发人员，都能在本书中找到有力的理论支持和实践指导。力荐本书！
周明
澜舟科技创始人
中国计算机学会副理事长




本书全面、详细地介绍了自然语言处理技术，涵盖从初创期到ChatGPT时代的主要基础知识和应用技术，可称为该领域综述的佳作。只有经过多年的领域研究，取得丰硕科研成果，并一直处于行业前沿的学者才能创作出如此高质量的著作。相信本书对每位学习自然语言处理技术的人都会有巨大的帮助。
李航
字节跳动科技有限公司研究部门负责人
ACM Fellow，ACL Fellow，IEEE Fellow

第1部分 基础技术

第1章 绪论 2

1.1 自然语言处理的基本概念 2

1.1.1 自然语言处理简史 2

1.1.2 自然语言处理的主要研究内容 5

1.1.3 自然语言处理的主要难点 7

1.2 自然语言处理的基本范式 10

1.2.1 基于规则的方法 11

1.2.2 基于机器学习的方法 12

1.2.3 基于深度学习的方法 14

1.2.4 基于大模型的方法 15

1.3 本书内容安排 16

第2章 词汇分析 18

2.1 语言中的词汇 18

2.1.1 词的形态学 18

2.1.2 词的词性 19

2.2 词语规范化 23

2.2.1 词语切分 23

2.2.2 词形还原 24

2.2.3 词干提取 24

2.3 中文分词 25

2.3.1 中文分词概述 25

2.3.2 基于最大匹配的中文分词算法 28

2.3.3 基于线性链条件随机场的中文分词算法 29

2.3.4 基于感知器的中文分词算法 31

2.3.5 基于双向长短期记忆网络的中文分词算法 34

2.3.6 中文分词评测方法 36

2.3.7 中文分词语料库 37

2.4 词性标注 38

2.4.1 基于规则的词性标注 39

2.4.2 基于隐马尔可夫模型的词性标注 40

2.4.3 基于卷积神经网络的词性标注 42

2.4.4 词性标注评测方法 44

2.4.5 词性标注语料库 45

2.5 延伸阅读 46

2.6 习题 47

第3章 句法分析 48

3.1 句法概述 48

3.1.1 成分语法理论概述 49

3.1.2 依存语法理论概述 51

3.2 成分句法分析 53

3.2.1 基于上下文无关语法的成分句法分析 54

3.2.2 基于概率上下文无关语法的成分句法分析 59

3.2.3 成分句法分析评测方法 67

3.3 依存句法分析 69

3.3.1 基于图的依存句法分析 70

3.3.2 基于神经网络的图依存句法分析 74

3.3.3 基于转移的依存句法分析 79

3.3.4 基于神经网络的转移依存句法分析 82

3.3.5 依存句法分析评测方法 85

3.4 句法分析语料库 86

3.5 延伸阅读 89

3.6 习题 90

第4章 语义分析 91

4.1 语义学概述 91

4.1.1 词汇语义学 92

4.1.2 句子语义学 96

4.2 语义表示 98

4.2.1 谓词逻辑表示 99

4.2.2 框架表示 100

4.2.3 语义网络表示 102

4.3 分布式表示 103

4.3.1 词分布式表示 104

4.3.2 句子分布式表示 114

4.3.3 篇章分布式表示 117

4.4 词义消歧 119

4.4.1 基于目标词上下文的词义消歧算法 119

4.4.2 基于词义释义匹配的词义消歧算法 122

4.4.3 基于词义知识增强预训练的词义消歧算法 126

4.4.4 词义消歧评测方法 128

4.4.5 词义消歧语料库 128

4.5 语义角色标注 132

4.5.1 基于句法树的语义角色标注算法 132

4.5.2 基于深度神经网络的语义角色标注算法 135

4.5.3 语义角色标注评测方法 140

4.5.4 语义角色标注语料库和语义角色标注评测 140

4.6 延伸阅读 143

4.7 习题 144

第5章 篇章分析 145

5.1 篇章理论概述 145

5.1.1 篇章的衔接 146

5.1.2 篇章的连贯 148

5.1.3 篇章的结构 149

5.2 话语分割 153

5.2.1 基于词汇句法树的统计话语分割算法 154

5.2.2 基于循环神经网络的话语分割算法 155

5.3 篇章结构分析 157

5.3.1 修辞结构篇章分析 157

5.3.2 浅层篇章分析 161

5.4 指代消解 167

5.4.1 基于表述对的指代消解算法 168

5.4.2 基于表述排序的指代消解算法 170

5.4.3 基于实体的指代消解算法 175

5.5 延伸阅读 179

5.6 习题 180

第6章 语言模型 181

6.1 语言模型概述 181

6.2 n 元语言模型 182

6.2.1 加法平滑 184

6.2.2 古德-图灵估计法 184

6.2.3 Katz 平滑 185

6.2.4 平滑方法总结 187

6.3 神经网络语言模型 188

6.3.1 前馈神经网络语言模型 188

6.3.2 循环神经网络语言模型 189

6.4 预训练语言模型 191

6.4.1 动态词向量算法 ELMo 191

6.4.2 生成式预训练语言模型 GPT 193

6.4.3 掩码预训练语言模型 BERT 195

6.4.4 序列到序列的预训练语言模型 BART 199

6.4.5 预训练语言模型的应用 201

6.5 大规模语言模型 203

6.5.1 基础大模型训练 205

6.5.2 指令微调 207

6.5.3 人类反馈 209

6.6 语言模型评测方法 210

6.7 延伸阅读 210

6.8 习题 212

第2部分 核心技术

第7章 信息抽取 214

7.1 信息抽取概述 214

7.2 命名实体识别 216

7.2.1 非嵌套命名实体识别 217

7.2.2 嵌套命名实体识别 225

7.2.3 多规范命名实体识别 230

7.2.4 命名实体识别评测方法 233

7.2.5 命名实体识别语料库 233

7.3 关系抽取 235

7.3.1 有监督关系抽取 236

7.3.2 远程监督关系抽取 240

7.3.3 开放关系抽取 245

7.3.4 关系抽取评测方法 249

7.3.5 关系抽取语料库 250

7.4 事件抽取 251

7.4.1 限定域事件抽取 251

7.4.2 开放域事件抽取 255

7.4.3 事件抽取评测方法 260

7.4.4 事件抽取语料库 260

7.5 延伸阅读 261

7.6 习题 262

第8章 机器翻译 263

8.1 机器翻译概述 263

8.1.1 机器翻译的发展历程 264

8.1.2 机器翻译的现状与挑战 265

8.2 基于统计的机器翻译方法 266

8.2.1 任务定义与基本问题 266

8.2.2 IBM 模型Ⅰ 270

8.2.3 IBM 模型Ⅱ 274

8.2.4 IBM 模型Ⅲ 275

8.2.5 IBM 模型Ⅳ 276

8.2.6 IBM 模型Ⅴ 277

8.3 基于神经网络的机器翻译方法 278

8.3.1 循环神经网络翻译模型 279

8.3.2 卷积神经网络翻译模型 281

8.3.3 自注意力神经网络翻译模型 284

8.4 机器翻译语料库 288

8.5 延伸阅读 290

8.6 习题 291

第9章 情感分析 292

9.1 情感分析概述 292

9.1.1 情感模型 293

9.1.2 情感分析的主要任务 297

9.2 篇章级情感分析 300

9.2.1 基于支持向量机的篇章级情感分析 301

9.2.2 基于层次结构的篇章级情感分析 303

9.2.3 篇章级情感分析语料库 305

9.3 句子级情感分析 307

9.3.1 基于词典的句子级情感分析 308

9.3.2 基于递归神经张量网络的句子级情感分析 309

9.3.3 基于情感知识增强预训练的句子级情感分析 310

9.3.4 句子级情感分析语料库 312

9.4 属性级情感分析 313

9.4.1 情感信息抽取 313

9.4.2 属性级情感分类 319

9.4.3 属性级情感分析语料库 329

9.5 延伸阅读 331

9.6 习题 331

第10章 智能问答 332

10.1 智能问答概述 332

10.1.1 智能问答的发展历程 333

10.1.2 智能问答的主要类型 334

10.2 阅读理解 336

10.2.1 基于特征的阅读理解算法 337

10.2.2 基于深度神经网络的阅读理解算法 340

10.2.3 阅读理解语料库 346

10.3 表格问答 347

10.3.1 基于特征的表格问答方法 348

10.3.2 基于深度学习的表格问答模型 349

10.3.3 表格问答语料库 350

10.4 社区问答 351

10.4.1 基于特征的语义匹配算法 352

10.4.2 基于深度学习的语义匹配算法 353

10.4.3 社区问答语料库 356

10.5 开放领域问答 357

10.5.1 基于检索-阅读理解架构的开放领域问答模型 358

10.5.2 基于端到端架构的开放领域问答模型 360

10.5.3 开放领域问答语料库 362

10.6 延伸阅读 363

10.7 习题 364

第11章 文本摘要 365

11.1 文本摘要概述 365

11.1.1 文本摘要的发展历程 365

11.1.2 文本摘要的主要任务 367

11.2 抽取式文本摘要 368

11.2.1 基于排序的方法 368

11.2.2 基于序列标注的方法 373

11.3 生成式文本摘要 377

11.3.1 序列到序列生成式文本摘要 378

11.3.2 抽取与生成结合式文本摘要 384

11.4 文本摘要评测 388

11.4.1 人工评测 389

11.4.2 自动评测 390

11.5 文本摘要语料库 393

11.5.1 单文档摘要语料库 393

11.5.2 多文档摘要语料库 393

11.5.3 对话摘要语料库 393

11.5.4 多模态文本摘要语料库 394

11.5.5 跨语言文本摘要语料库 394

11.6 延伸阅读 394

11.7 习题 395

第12章 知识图谱 396

12.1 知识图谱概述 396

12.1.1 知识图谱的发展历程 398

12.1.2 知识图谱的研究内容 399

12.2 知识图谱的表示与存储 400

12.2.1 知识图谱的符号表示 401

12.2.2 知识图谱的向量表示 404

12.2.3 基于表的知识图谱存储 407

12.2.4 基于图的知识图谱存储 410

12.3 知识图谱的获取与构建 413

12.3.1 属性补全 415

12.3.2 实体链接 417

12.3.3 实体对齐 421

12.4 知识图谱推理 426

12.4.1 基于符号逻辑的知识图谱推理 427

12.4.2 基于表示学习的知识图谱推理 430

12.5 知识图谱问答 434

12.6 延伸阅读 446

12.7 习题 447

第3部分 模型分析

第13章 模型稳健性 449

13.1 稳健性概述 449

13.1.1 稳健性的基本概念 450

13.1.2 稳健性的主要研究内容 451

13.2 数据偏差消除 452

13.3 文本对抗攻击方法 454

13.3.1 字符级别的攻击方法 455

13.3.2 词级别的攻击方法 456

13.3.3 句子级别的攻击方法 458

13.3.4 后门攻击 459

13.4 文本对抗防御方法 463

13.4.1 基于对抗训练的文本对抗防御方法 463

13.4.2 基于表示压缩的文本对抗防御方法 465

13.4.3 基于数据增强的文本对抗防御方法 466

13.4.4 对抗样本检测 468

13.5 模型稳健性评测基准 469

13.5.1 特定任务稳健性评测基准 469

13.5.2 模型稳健性通用评测基准 472

13.6 延伸阅读 477

13.7 习题 478

第14章 模型可解释性 479

14.1 可解释性概述 479

14.1.1 可解释性的分类 480

14.1.2 解释方法评估 481

14.2 解释性分析方法 483

14.2.1 局部分析方法 483

14.2.2 全局分析方法 489

14.3 自然语言处理算法的解释性分析方法 492

14.3.1 模型解释性分析方法 492

14.3.2 数据解释性分析方法 496

14.3.3 可解释评估 498

14.4 延伸阅读 500

14.5 习题 500

参考文献 501

索引 564

本书的目标是介绍自然语言处理的基本任务和主要处理算法。

为了能够让读者更好地了解任务的特性和算法设计的主要目标，在介绍每个自然语言处理任务时，除了介绍任务的目标，还会介绍该任务所涉及的主要语言学理论知识以及任务的主要难点。针对自然语言处理历史发展过程中的不同研究范式，选择不同类型的算法进行介绍。因此，在大多数情况下，每个章节都分为如下几个部分：任务概述、相关语言学知识、基于规则的方法、基于特征的机器学习方法、基于深度神经网络的算法、任务评测指标和常见的数据集合。针对同一种机器学习算法可以被应用于不同任务的问题，为了避免重复，我们在不同的任务中选择同一类别的不同机器学习算法进行介绍，并说明该算法还可以被应用于哪些任务，以及该类型的任务应该采用哪种类别的机器学习算法。尽量使读者能够建立起自然语言处理任务和机器学习算法之间的关系，即如何将自然语言处理任务转换为机器学习问题，如何选择合适的机器学习算法，如何根据任务特性设计机器学习算法。

希望读者通过阅读本书，能够了解不同任务的难点和算法设计的要点，明确自然语言处理方法和机器学习算法之间的关系。虽然我们在这个问题上花费了大量的时间对本书的结构进行设计，但是对于初学者来说，这仍然是需要相当多的实践才能更深入领悟的部分。

本书主要面向高年级本科生和研究生，作为自然语言处理相关课程教材使用，也可以作为对自然语言处理感兴趣的读者入门之用。

在撰写本书的过程中，尽量平衡学生的知识储备水平与内容完备性之间的关系。

在内容选择上，主要针对计算机和人工智能领域学生的基础知识特点，对语言学理论的介绍略显单薄，在语言学理论内容的选择上也偏重经典，对不同语言学理论之间的关系以及最新的语言学前沿研究的介绍较为缺乏。

对于有志于从事自然语言处理研究的读者，可以进一步拓展阅读语言学相关领域知识。

由于很多自然语言处理任务都被转换为机器学习问题，采用各种类别的统计机器学习算法进行解决，因此本书的介绍必然涉及机器学习中的模型选择、学习准则设定以及优化算法使用等问题。

本书在介绍相关算法时，以如何将特定自然语言处理任务转换为机器学习问题为重点，对于优化算法选择等基础问题需要读者参考机器学习和深度学习的书籍。建议读者在阅读本书前，系统地学习机器学习和深度学习的相关课程。

在内容组织方面，本书主要包含基础技术、核心技术和模型分析三个部分。基础技术部分主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，主要包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型。

核心技术部分主要介绍自然语言处理的应用任务和相关技术，主要包含信息抽取、机器翻译、情感分析、智能问答、文本摘要、知识图谱。模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性问题。

在教学课时安排上，可以满足 32 ~56 学时的教学安排。

模型稳健性和模型可解释性是近年来人工智能领域的研究热点，但是也涉及各类自然语言处理任务和模型，需要读者花费更多的时间在相关任务实践中学习。