统计自然语言处理是自然语言处理领域的重要分支，通过概率模型与统计方法解决语言理解问题。以下是核心内容与推荐书籍：
📘 核心主题概览
- 语言模型：基于统计的词频分析与n-gram模型
- 句法分析：使用隐马尔可夫模型（HMM）与条件随机场（CRF）
- 语义理解：基于统计的文本分类与情感分析
📚 推荐书籍
- 《Speech and Language Processing》 by Daniel Jurafsky & James H. Martin
- 经典教材，涵盖统计NLP的基础理论与应用
- 点击获取本书详细目录
- 《Foundations of Statistical NLP》 by Steven Miller
- 系统讲解统计方法在NLP中的实现细节
- 延伸阅读：统计NLP进阶专题
- 《统计自然语言处理》（中文版）
- 国内权威教材，适合初学者入门
- 获取中文版书籍链接
📌 学习路径建议
- 入门：先掌握概率论与数理统计基础
- 实践：结合机器学习实战课程
- 深度：探索深度学习与NLP结合方向