《统计自然语言处理》是宗成庆先生撰写的一本关于自然语言处理（NLP）的基础教材，这本书深入浅出地介绍了这一领域的核心概念和技术。自然语言处理是计算机科学的一个分支，它关注如何让计算机理解、生成和处理人类的自然语言，如中文、英文等。
在书中，宗成庆教授首先会引导读者了解NLP的基本问题，包括词法分析、句法分析和语义分析。词法分析是将文本分解为词汇单元的过程，如分词，它是所有NLP任务的起点。句法分析则涉及解析句子结构，确定词语之间的关系，如依存句法分析和成分句法分析。语义分析则致力于理解句子背后的深层含义，如情感分析和实体识别。
统计方法在现代NLP中扮演着至关重要的角色。传统的规则基方法往往过于僵化，难以应对语言的复杂性和多样性。统计方法通过大量数据学习模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）以及近年来流行的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）和Transformer等，这些模型能更有效地处理自然语言的模糊性和不确定性。
在宗成庆版的《统计自然语言处理》中，读者可以学习到如何使用这些统计模型进行词性标注、命名实体识别、机器翻译、情感分析、问答系统以及文本分类等任务。例如，词性标注是识别单词在句子中的语法角色，而命名实体识别则是找出文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。
此外，书中还会涉及语料库的建设和标注，这是训练统计模型的基础。语料库是包含大量自然语言数据的集合，标注则是对这些数据进行人工标记，以提供训练和评估模型所需的信息。例如，CoNLL共享任务中提供的树库和MUC、ACE等实体标注数据集。
在实际应用中，NLP技术广泛应用于搜索引擎、智能助手、社交媒体分析、机器翻译、自动文摘、情感分析等领域。随着大数据和计算能力的提升，深度学习在NLP中的应用越来越广泛，模型的性能也得到显著提升。
《统计自然语言处理》是一本全面介绍NLP基础知识和统计方法的教材，适合对NLP感兴趣的初学者和研究人员阅读。通过学习，读者不仅可以掌握基本的NLP概念和技术，还能了解到如何利用统计模型解决实际的语言处理问题。
