自然语言处理简明教程 冯志伟 上海外语教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 上外教育出版社

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出版社： 上海外语教育出版社

ISBN：9787544627856

商品编码：1067340688

基本信息 书 名：自然语言处理简明教程
作 者：冯志伟 主编:王宗炎 戴炜栋
出版社：上海外语教育出版社
丛书名：现代语言学丛书 出版日期：2012年9月
版 次：第1版
页 数：940
ISBN ：9787544627856
定价： 68 元 本店价： 55.76 元
折扣：【82】 节省：12.24 元
分类：  →  
货号：2167521
图书简介 《自然语言处理简明教程/现代语言学丛书》编著者冯志伟。 自然语言处理是当代新兴的一门交叉学科，涉及语言学、数学和计算机科学等众多学科，它是语言文字应用的一个新课题，是应用语言学的一个重要分支。本书系统地阐述了自然语言处理的基本方法，深入、具体地描述了每一种方法的技术原理及操作过程。同时还介绍了自然语言处理在各个领域的应用，读者可籍此了解本学科的前沿动态。本书可供计算机科学工作者、人工智能领域工作者、语言学及应用语言学师生阅读与参考。 作者简介 目 录 前言
第一章 自然语言处理与理论语言学
第二章 词汇自动处理
第一节 词汇是语言的建筑材料
第二节 正则表达式
第三节 最小编辑距离算法
第四节 词汇语义学
第五节 英语中的词汇歧义现象
第六节 几种重要的词义排歧方法
第三章 形态自动处理
第一节 有限状态转移网络。
第二节 黏着型语言和屈折型语言的自动词法分析
第三节 汉语书面文本的自动切词
第四节 汉语书面文本中确定切词单位的某些形式因素
第五节 文本的自动标注’
第六节 基于统计的自动标注。
第四章 句法自动处理
第一节 递归转移网络和扩充转移网络
第二节 自底向上剖析法和自顶向下剖析法
第三节 左角剖析法
第四节 CKY算法
l第五章 结构歧义
第一节 结构歧义现象
第二节 科技术语中的潜在歧义
第三节 日常语言中的潜在歧义
第四节 结构歧义消解的方法
第六章 良构子串表与线图
第一节 良构子串表
第二节 线图分析法
第七章 复杂特征与合一运算
第一节 单一特征与复杂特征
第二节 复杂特征与图线剖析
第三节 词汇的复杂特征表示法
第四节 多叉多标记树模型
第五节 多标记集合与合一运算
第八章 语义自动处理
第一节 语言意义的形式化表示方法与谓词论元结构
第二节 一阶谓词演算
第三节 意义的其他三种形式化表示方法的进一步说明
第四节 句法驱动的语义分析和浅层语义分析
第五节 义素分析法
第六节 语义场
第七节 结构语义学
第九章 马尔可夫链与隐马尔可夫模型
第一节 马尔可夫链
第二节 隐马尔可夫模型
第三节 向前算法
第四节 韦特比解码算法
第五节 向前一向后算法
第十章 语料库语言学
第一节 语料库语言学的兴起
第二节 建立和使用语料库的意义
第三节 语料库研究中的一些原则问题
第四节 历史上的语料库
第五节 中国的语料库研究
第十一章 机器翻译
第一节 基于规则的机器翻译
第二节 基于语料库的机器翻译
第三节 口语机器翻译
第四节翻译记忆与本土化工具
第十二章 信息自动检索
第一节信息检索的一般原理和发展现状
第二节 信息自动检索与自然语言处理技术
第三节 语种辨认与跨语言信息检索
第十三章 信息抽取和自动文摘
第一节 名称的自动抽取
第二节 事件的自动抽取
第三节 自动文摘
第十四章 文本数据挖掘
第一节 文本数据挖掘的特点
第二节 从文本中挖掘语言学知识
第三节 从文本中挖掘非语言学知识
第十五章 自然语言理解、自动问答与人机接口
第一节 自然语言理解研究的发展
第二节 汉语自然语言理解的特点和困难
第三节 自动问答系统
第四节 自然语言人机接口
第十六章 术语数据库与计算术语学
第一节 术语数据库
第二节 计算术语学
第十七章 计算机辅助语言教学和语言测试
第一节 计算机辅助语言教学
第二节 计算机辅助语言测试
第十八章 语音合成、语音识别和汉字识别
第一节 语音自动合成
第二节 语音自动识别
第三节 汉字自动识别系统
结语
我与语言学割舍不断的缘分
附录：外国人名译名对照表 插图和节选

《文本情感分析：深度解析用户情绪的奥秘》 一、 何谓文本情感分析？ 文本情感分析，又称意见挖掘或情感挖掘，是一门交叉学科，融合了自然语言处理、机器学习、统计学以及心理学等领域的知识。其核心目标在于自动识别、提取、量化并研究文本中所蕴含的主观信息，如观点、情绪、态度、喜好、评价等。简而言之，它试图让计算机“理解”人类的情感表达。 在信息爆炸的时代，每天都有海量的文本数据产生，例如社交媒体评论、产品评价、新闻报道、论坛帖子、博客文章等等。这些文本中蕴含着用户对产品、服务、事件、人物等方方面面的真实看法和情感倾向。传统的手动分析不仅耗时耗力，且难以应对如此庞大的数据量，更难以捕捉到细微的情感变化。文本情感分析技术则应运而生，它能够高效、客观地处理这些非结构化文本数据，从中挖掘出有价值的情感洞察，为企业决策、市场研究、舆情监控、产品改进乃至社会科学研究提供强有力的数据支持。 二、 文本情感分析的价值与应用场景 文本情感分析的应用场景极其广泛，几乎渗透到所有与人类交流和表达相关的领域： 市场营销与品牌管理： 用户反馈分析： 企业可以实时监测用户对其产品或服务的评价，了解用户对新功能、营销活动、客户服务的真实感受，及时发现问题并进行改进。例如，一个新上市的手机，通过分析用户在电商平台的评论，可以快速了解消费者对其设计、性能、价格等方面的满意度。 竞品分析： 了解竞争对手的产品在市场上的口碑如何，用户对其优劣势的评价，从而制定更具竞争力的产品策略和营销方案。 品牌声誉监测： 追踪品牌在社交媒体、新闻报道等渠道的提及，分析用户对其品牌形象的整体评价，及时应对负面舆情，维护品牌形象。 广告效果评估： 分析用户对广告内容的反馈，了解广告是否引起了积极的情感共鸣，是否有效地传递了品牌信息。 产品开发与用户体验优化： 用户需求挖掘： 通过分析用户在论坛、社区的讨论，发现用户潜在的需求和痛点，为产品创新提供方向。 功能改进优先级排序： 根据用户对不同功能的评价情感强度，优先改进那些用户普遍不满意的功能。 用户体验洞察： 深入理解用户在使用产品过程中的情感体验，例如，某个操作是否让用户感到沮丧，某个设计是否让用户感到愉悦。 金融领域： 股市预测： 分析财经新闻、分析师报告、社交媒体上的讨论，捕捉市场情绪的变化，为投资决策提供参考。一些研究表明，市场情绪的变化往往能够提前于价格变动。 信用风险评估： 通过分析企业公开的言论、新闻报道等，评估其声誉和管理层的态度，辅助信用评估。 政治与社会科学： 舆情分析： 监测公众对政府政策、社会事件的看法和态度，为政府决策提供参考，及时了解民意。 民意调查辅助： 通过分析社交媒体上的海量讨论，作为传统民意调查的补充，更及时、更全面地反映公众观点。 选举分析： 分析选民在社交媒体上的讨论，了解候选人支持率、关注焦点以及公众对其政策的态度。 客户服务： 智能客服： 构建能够理解用户情绪的智能客服系统，根据用户的情绪采取不同的回应策略，提升客户满意度。例如，对于情绪激动的用户，系统可以优先转接人工服务。 情感化交互： 在人机交互中融入情感识别能力，使机器能够更自然、更人性化地与用户沟通。 三、 文本情感分析的技术原理与方法 文本情感分析的技术路线多种多样，主要可以分为以下几类： 1. 基于规则的方法（Lexicon-based Approaches）： 原理： 这类方法依赖于预先构建的情感词典，词典中包含了大量带有情感极性（正面、负面、中性）和情感强度（如“喜欢”比“爱”的情感强度弱）的词汇。通过计算文本中正面词和负面词的数量及权重，来判断文本的整体情感倾向。 流程： 分词与词性标注： 将待分析的文本切分成单词，并标注其词性。 情感词汇查找： 在情感词典中查找文本中的词汇，并获取其情感极性。 情感得分计算： 对正面词赋予正分，对负面词赋予负分，然后根据词语出现的频率、权重以及修饰语（如“不”、“非常”）进行累加或加权，最终得到文本的整体情感得分。 优点： 实现简单，不需要大量的标注数据，对于特定领域的词汇表现较好。 缺点： 词典的覆盖率有限，难以处理一词多义、语境依赖以及否定、转折等复杂语法结构。例如，“这部电影真烂”和“这部电影真不赖”在字面上很相似，但情感截然相反。 2. 基于机器学习的方法（Machine Learning-based Approaches）： 原理： 这类方法将文本情感分析视为一个分类问题。通过训练大量的已标注情感类别的文本数据（如“正面”、“负面”、“中性”），让模型学习文本特征与情感类别之间的映射关系。 流程： 数据收集与标注： 收集大量文本数据，并由人工标注其情感类别。 文本预处理： 包括分词、去除停用词（如“的”、“是”等）、词形还原（将词语还原为其基本形式）等。 特征提取： 将文本转化为机器可识别的数值特征。常用的特征提取方法包括： 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 将文本表示为一个向量，向量的每个维度代表一个词语，值表示该词语在文本中出现的频率。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 考虑词语在当前文档中的重要性以及其在整个语料库中的普遍性，对词语进行加权。 N-gram模型： 考虑连续的N个词语的组合，捕捉词语之间的顺序信息。 词嵌入（Word Embeddings）： 如Word2Vec、GloVe等，将词语映射到低维向量空间，捕捉词语之间的语义关系。 模型训练： 使用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、逻辑回归（Logistic Regression）等传统机器学习算法，或深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、卷积神经网络CNN、Transformer等）对提取的特征进行训练，学习情感分类器。 模型评估与应用： 使用测试集评估模型的性能，并在新文本上进行情感预测。 优点： 能够学习复杂的文本模式，对语境、否定、转折等有更好的适应性，准确率通常高于基于规则的方法。 缺点： 需要大量的标注数据，模型训练耗时较长，模型的可解释性相对较弱。 3. 基于深度学习的方法（Deep Learning-based Approaches）： 原理： 深度学习模型，特别是基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer的模型，在处理序列数据方面具有天然优势。它们能够自动学习文本的深层语义表示，捕捉长距离依赖关系，从而在情感分析任务中取得state-of-the-art的性能。 Transformer模型： 以其强大的并行计算能力和对上下文的深刻理解，已成为当前情感分析领域的主流模型。BERT、RoBERTa、GPT等预训练语言模型，在经过微调后，可以在各种情感分析任务上取得优异表现。 优点： 极高的准确率，能够捕捉细粒度的情感信息，对复杂语境的理解能力强。 缺点： 模型规模大，训练成本高，需要强大的计算资源。 四、 文本情感分析面临的挑战 尽管文本情感分析技术取得了长足的进步，但仍面临诸多挑战： 语境的理解： 文本中的词语在不同语境下可能表达不同的情感，例如，“太棒了！”这句话在夸赞时是正面情感，但在反讽时可能是负面情感。 隐喻、讽刺与反语： 这些修辞手法极大地增加了情感分析的难度，计算机难以直接理解其字面意思之外的情感含义。 情感的强度与细粒度： 区分“喜欢”和“狂热喜欢”等不同情感强度，以及识别喜怒哀乐之外更细致的情感（如失望、惊喜、担忧等）仍然是难点。 多语言与方言： 不同语言的情感表达方式存在差异，需要针对不同语言构建独立的情感词典或训练模型。方言、俚语和网络用语更是增加了分析的复杂度。 主观性与客观性的界限： 有些文本可能包含主观情感和客观事实的混合，如何准确区分并分析其中蕴含的情感需要更精细的技术。 数据偏见： 训练数据中可能存在的偏见会影响模型的公平性和准确性，例如，特定群体或话题的数据不足可能导致模型在该方面的分析出现偏差。 情感的演变与动态性： 用户的情感可能会随着时间、事件的发展而变化，如何捕捉这种动态变化是情感分析的另一挑战。 五、 未来展望 文本情感分析作为人工智能领域的重要分支，其发展潜力巨大。未来，该技术将朝着以下几个方向发展： 更精细的情感识别： 能够识别更丰富、更细粒度的情感类别，以及情感的强度和组合。 跨语言和多模态情感分析： 融合文本、语音、图像等多种模态的信息，进行更全面的情感理解。 可解释性情感分析： 提高模型的可解释性，让人们能够理解模型为何做出某种情感判断。 实时动态情感分析： 能够实时捕捉用户情感的细微变化，并做出即时响应。 与人类的深度交互： 构建更具情感智能的AI助手，能够理解并回应人类的情感需求。 总而言之，文本情感分析是一项极具价值且充满挑战的技术。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，未来的文本情感分析将在理解人类情感、促进人机交互、驱动商业决策等方面发挥越来越重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量确实让人眼前一亮，拿到手里就能感受到作者和出版社在细节上的用心。字体选择很舒服，大小适中，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装帧设计简洁大气，封面设计也很有学术范儿，既专业又不失现代感。这种对物理载体的重视，在如今这个电子书盛行的时代显得尤为可贵，让人更愿意沉下心来，一页一页地去啃读那些复杂的概念。特别是书中大量的公式和图表，清晰度和准确性都达到了很高的水准，这对理解那些抽象的算法逻辑至关重要。很多技术类书籍在这方面做得不够细致，导致读者需要花费额外的时间去揣摩图表本身，而这本教材在这方面做得非常出色，可以说是为读者创造了一个良好的阅读环境。光是看着这些整齐划一的版面，就让人对接下来要学习的内容充满了期待，觉得这是一次严肃而认真的学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

对于希望在NLP领域继续深造，准备未来从事研究工作的人来说，这本书的价值是无可替代的。它不仅仅是一本入门读物，更是一部构建知识体系的基石。它所涵盖的知识面广而不失精，对于后续深入学习更前沿、更细分的领域，提供了必要的概念基础和理论框架。我可以想象，一个扎实地学完了这本书内容的人，在面对最新的顶会论文时，会因为拥有坚实的“内功”而更容易抓住其核心创新点。它就像是为攀登高峰者准备的坚固登山杖和详尽的路线图，虽然攀登的过程依旧艰辛，但有了这本书作为参照，每一步都走得更加稳健和有方向感，极大地提升了自我学术探索的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

从一个实践者的角度来看，这本书在理论深度与工程实践之间的平衡把握得非常到位。它不仅停留在“是什么”的层面，更深入探讨了“为什么”以及“如何实现”。很多教科书往往只关注理论推导，使得读者在尝试动手编写代码时发现理论与实际应用之间存在巨大的鸿沟。但在这本书中，对一些经典算法的描述，我能清晰地感受到作者在实际应用中遇到的挑战和解决方案的权衡。虽然这本书更多侧重于理论的系统性构建，但它提供的那些算法思想和框架性的指导，对于指导我们选择合适的工具和模型去解决实际问题，提供了坚实的理论支撑。它教会的不是如何简单地调用一个库函数，而是让你明白这个函数背后运转的原理，这对构建扎实的工程能力是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，它没有那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调。相反，它流露出一种深厚的、沉淀下来的学者的智慧，文字间带着一种娓娓道来的亲切感。叙述中偶尔出现的对领域发展历史的感慨，或者对某个技术发展瓶颈的深刻洞察，都使得阅读过程充满了思辨的乐趣。这绝不是那种枯燥的、单纯堆砌名词术语的教材，它更像是一部深入浅出的思想漫谈，引导读者去思考自然语言处理学科的核心哲学问题。每一次翻阅，都能感受到作者在文字中注入的思考深度，仿佛能透过字里行间，看到作者多年来在该领域耕耘所积累的独特见解，这种人文的关怀让冰冷的技术学习过程变得温暖而有温度。

评分☆☆☆☆☆

初学者在面对自然语言处理这个庞大领域时，往往会感到无从下手，信息过载是最大的障碍。然而，这本书最成功的地方在于它对知识体系的梳理，那种层层递进的逻辑感，简直就像是为新手量身定做的地图。它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的深度学习模型，而是从最基础的文本表示、词法分析这些基石开始讲起，步步为营。每引入一个新的概念，作者都会用非常通俗易懂的语言进行解释，并且会辅以恰当的例子来固化理解。这种“由浅入深，化繁为简”的叙事方式，极大地降低了入门的门槛。我个人感觉，这本书就像是一位耐心且经验丰富的导师，知道在你感到困惑时，应该停下来讲哪个小故事，或者画哪张示意图，而不是一股脑地把所有知识点都塞给你，让人感到既充实又没有压力。