日本語での統計的自然言語処理として定番の教科書です。

確率的言語モデルは統計的自然言語処理の中核をなす概念で、「文の生起確率」をモデル化することで様々な応用を可能にします。
例えば形態素解析、仮名漢字変換、音声認識、手書き文字認識、機械翻訳などが言語モデルを使っています。

個人的には、修論のときにViterbiアルゴリズムを実装するときにお世話になりました。

Manning&Shutzeが「浅く、広く」であるならは、この本は「もうちょっと深く、狭く」であると思います。
比較的丁寧で分かりやすい説明で、ちゃんと最大エントロピー法までカバーしている点はありがたかった。
この本がきちんと理解できていれば、自然言語処理における確率的技法に関して、困ることはあまりないでしょう。

この本は、Nグラム、HMM、確率文脈自由文法等についてかかれている。
とりわけ著者のバックグラウンドと思われる自然言語の解析を目的としているように見受けられるが、これらは、ゲノムの解析にも使われておりこのような研究をしようと思っている人にとっても有用な情報である。
丁寧に書かれており、理解し易い良書。