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如何学习自然语言处理（NLP）？首先，掌握英语、数学和编程至关重要。英语能让你接触到更多丰富的原版资料，数学有助于你更好地理解研究论文，编程则可以帮助你将想法付诸实践。下面直接进入主题。

去年曾撰写了一篇文章，介绍了NLP领域经典书籍《自然语言处理综论（Speech and Language Processing）》第三版的相关信息。时隔一年，很多新变化已经发生，其中包括第二版中文翻译版的推出。作为NLP入门书籍，我在十年前阅读过这本书的第一版中文版和第二版英文版。现在看到第二版中文版和第三版英文版的内容，感觉像是经历了一个时代的变迁。

为了方便2018年斯坦福秋季课程的需求，该书的两位作者，NLP领域的权威专家Daniel Jurafsky和James H. Martin发布了一个截至2018年9月23日的PDF文件《Speech and Language Processing (3rd ed. draft)》，包含所有已完成的章节，供读者下载和使用。

与前一版本相比，新版重写了多个章节，包括5、6、7、8、17、18、19、23、24和25章，并新增了第9章“递归神经网络中的序列处理”。教学顺序进行了调整，从逻辑回归开始，然后是嵌入、前馈网络和递归神经网络。此外，还增加了BPE处理、tf-idf、柱状搜索解码、隐马尔可夫模型、词典推理、阅读理解和自动问答等内容。部分章节被移至附录。

另一个值得关注的问题是，第三版英文版何时完成。官方预计将在2019年底完成。这本书自2000年出版第一版以来，历经近20年的发展，特别是在深度学习领域取得巨大进展之后，第三版增加了许多NLP和深度学习相关内容，相比第二版有了很大的改进。目前发布的电子版草稿共有558页，预计最终版会更加厚重。

两位作者均为NLP领域的顶尖专家。Daniel Jurafsky现任斯坦福大学语言学系和计算机科学系副教授，他曾在美国科罗拉多大学任职，获得多项荣誉和奖项，并发表了90多篇论文。James H. Martin则是科罗拉多大学语言学系、计算机科学系教授及认知科学研究所研究员，发表了70多篇关于计算机科学的论文，并出版了《隐喻解释的计算机模型》一书。

最后，关于如何获取电子版，你可以访问斯坦福大学的官方网站，那里提供了下载链接。如果遇到下载问题，可以关注我们的公众号：“NLPJob”，回复“slp3”获取该书的电子版及相关学习资料。