自然語言處理答問

　　自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的重要應用領域，是繼圖像和語音處理技術（感知技術）突破之后的另一個令人期待的關涉認知技術的核心環(huán)節(jié)。 本書以答問的形式，站在人工智能應用的角度，深入淺出地闡述符號規(guī)則學派對于自然語言結構深度解析的創(chuàng)新和實踐；對計算語言學的歷史進行回顧和批判，提出洞穿喬姆斯基層級體系的可行架構和機制；以中文信息處理為主題，揭示多層深度句法解析對于自然語言應用的革命性作用的原理和威力；針對困擾中文信息處理近半個世紀的三大迷思，指出分詞并非中文獨有的前處理，詞性辨識不必先行，遞歸并非自然語言的本性；通過對這三大問題的解答，揭示多層中文分詞與解析的關系，詞類識別與句法角色的關系，離合詞（如“洗澡”）帶來的詞典與句法的接口關系等，從而梳理通向中文深度解析之路的痛點及難點，以及這些語言處理技術的創(chuàng)新所展示的深度句法解析在大數(shù)據(jù)場景中已經顯示出來的應用價值，勾畫其廣闊的應用前景。

　　李維，加拿大Simon Fraser University計算語言學博士、中國社會科學院研究生院機器翻譯專業(yè)碩士?，F(xiàn)任科大訊飛研究院首席研究員。曾任美國硅谷社交輿情公司Netbase首席科學家、Cymfony任研發(fā)副總及美國國防部信息抽取創(chuàng)新研究項目的主研究員（PI）、京東硅谷研究院主任研究員、京東與斯坦福AI合作項目知識圖譜的學術帶頭人（PI）等。在國際D級學術刊物和大會上發(fā)表論文約30篇，并在“科學網”以及北美多個華文網站開辦NLP網上大學和NLP頻道，深受人工智能和NLP領域認識追捧，在網上網下均有不俗的影響力。 郭進，1994年新加坡國立大學計算機科學博士，主攻中文分詞和統(tǒng)計模型，成果見于《計算語言學》等刊。1998年赴美，先后在摩托羅拉、亞馬遜、京東硅谷研究院等從事人工智能研究，探索將機器學習、自然語言處理等人機交互技術應用于互聯(lián)網與物聯(lián)網的解決方案。