吴军,博士,毕业于清华大学和美国约翰·霍普金斯大学,是自然语言处理和搜索专家,硅谷风险投资人。获奖畅销书《浪潮之巅》及《数学之美》的作者。
吴军博士是谷歌公司早期员工之一。在谷歌,他和辛格(美国工程院院士,世界搜索专家)、Matt Cutts(谷歌反作弊官方发言人)等三位同事一起开创了网络搜索反作弊的研究领域,并因此获得谷歌工程奖。2003年,他和谷歌全球架构的总工程师朱会灿博士等共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。在谷歌期间,他还领导了许多研发项目,得到了当时公司首席执行官埃里克?施密特和创始人谢尔盖·布林的高度评价。
2010年—2012年,他加盟腾讯公司,出任负责搜索和搜索广告的副总裁,同时担任国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人。2012年回到谷歌,负责开发了被认为是“下一代搜索”的谷歌自动问答系统。同年,他作为创始合伙人共同创立了中关村硅谷风险投资基金(ZPark Venture)。
吴军博士在国内外发表过数十篇论文,曾获得全国人机语音智能接口会议的论文奖和Eurospeech的论文奖。他还获得了十余项美国和国际专利。
吴军博士还担任约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事和校国际事务委员会顾问,他也长期担任中国工业和信息化部的专家顾问。同时,他也是数家投资基金、创业公司的董事和顾问。
——蒋涛(CSDN《程序员》创始)
——张磊(微软亚洲研究院主管研究员)
——刘未鹏(《暗时间》作者)
目录
i 第一版读者赞誉
iv 第二版出版说明
vii 第一版序言
x 第二版序言
xii 第二版前言
第1章 文字和语言 vs 数字和信息 1
文字和语言与数学,从产生起原本就有相通性,虽然它们的发展一度分道扬镳,但是z终还是能走到一起。
1 信息
2 文字和数字
3 文字和语言背后的数学
4 小结
第2章 自然语言处理——从规则到统计 15
人类对机器理解自然语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法,虽然解决了一些简单的问题,但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后,人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理,才有了突破性进展和实用的产品。
1 机器智能
2 从规则到统计
3 小结
第3章 统计语言模型 27
统计语言模型是自然语言处理的基础,并且被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。
1 用数学的方法描述语言规律
2 延伸阅读:统计语言模型的工程诀窍
3 小结
第4章 谈谈分词 41
中文分词是中文信息处理的基础,它同样走过了一段弯路,目前依靠统计语言模型已经基本解决了这个问题。
1 中文分词方法的演变
2 延伸阅读:如何衡量分词的结果
3 小结
第5章 隐含马尔可夫模型 50
隐含马尔可夫模型z初应用于通信领域,继而推广到语音和语言处理中,成为连接自然语言处理和通信的桥梁。同时,隐含马尔可夫模型也是机器学习的主要工具之一。
1 通信模型
2 隐含马尔可夫模型
3 延伸阅读:隐含马尔可夫模型的训练
4 小结
第6章 信息的度量和作用 60
信息是可以量化度量的。信息熵不仅是对信息的量化度量,也是整个信息论的基础。它对于通信、数据压缩、自然语言处理都有很强的指导意义。
1 信息熵
2 信息的作用
3 互信息
4 延伸阅读:相对熵
5 小结
第7章 贾里尼克和现代语言处理 72
作为现代自然语言处理的奠基者,贾里尼克教授成功地将数学原理应用于自然语言处理领域中,他的一生富于传奇色彩。
1 早年生活
2 从水门事件到莫妮卡·莱温斯基
3 一位老人的奇迹
第8章 简单之美——布尔代数和搜索引擎 82
布尔代数虽然非常简单,却是计算机科学的基础,它不仅把逻辑和数学合二为一,而且给了我们一个全新的视角看待世界,开创了数字化时代。
1 布尔代数
2 索引
3 小结
第9章 图论和网络爬虫 89
互联网搜索引擎在建立索引前需要用一个程序自动地将所有的网页下载到服务器上,这个程序称为网络爬虫,它的编写是基于离散数学中图论的原理。
1 图论
2 网络爬虫
3 延伸阅读:图论的两点补充说明
4 小结
第10章 PageRank——Google的民主表决式网页排名技术 98
网页排名技术PageRank是早期Google的杀手锏,它的出现使得网页搜索的质量上了一个大的台阶。它背后的原理是图论和线性代数的矩阵运算。
1 PageRank 算法的原理
2 延伸阅读:PageRank的计算方法
3 小结
第11章 如何确定网页和查询的相关性 104
确定网页和查询的相关性是网页搜索的根本问题,其中确定查询中每个关键词的重要性有多高是关键。TF-IDF是目前通
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