自然語言處理簡明教程 馮誌偉 上海外語教育齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 自然語言處理
• NLP
• 語言學
• 計算機科學
• 機器學習
• 深度學習
• 文本分析
• 信息檢索
• 馮誌偉
• 上外教育齣版社

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齣版社： 上海外語教育齣版社

ISBN：9787544627856

商品編碼：1067340688

基本信息 書 名：自然語言處理簡明教程
作 者：馮誌偉 主編:王宗炎 戴煒棟
齣版社：上海外語教育齣版社
叢書名：現代語言學叢書 齣版日期：2012年9月
版 次：第1版
頁 數：940
ISBN ：9787544627856
定價： 68 元 本店價： 55.76 元
摺扣：【82】 節省：12.24 元
分類：  →  
貨號：2167521
圖書簡介 《自然語言處理簡明教程/現代語言學叢書》編著者馮誌偉。 自然語言處理是當代新興的一門交叉學科，涉及語言學、數學和計算機科學等眾多學科，它是語言文字應用的一個新課題，是應用語言學的一個重要分支。本書係統地闡述瞭自然語言處理的基本方法，深入、具體地描述瞭每一種方法的技術原理及操作過程。同時還介紹瞭自然語言處理在各個領域的應用，讀者可籍此瞭解本學科的前沿動態。本書可供計算機科學工作者、人工智能領域工作者、語言學及應用語言學師生閱讀與參考。 作者簡介 目 錄 前言
第一章 自然語言處理與理論語言學
第二章 詞匯自動處理
第一節 詞匯是語言的建築材料
第二節 正則錶達式
第三節 最小編輯距離算法
第四節 詞匯語義學
第五節 英語中的詞匯歧義現象
第六節 幾種重要的詞義排歧方法
第三章 形態自動處理
第一節 有限狀態轉移網絡。
第二節 黏著型語言和屈摺型語言的自動詞法分析
第三節 漢語書麵文本的自動切詞
第四節 漢語書麵文本中確定切詞單位的某些形式因素
第五節 文本的自動標注’
第六節 基於統計的自動標注。
第四章 句法自動處理
第一節 遞歸轉移網絡和擴充轉移網絡
第二節 自底嚮上剖析法和自頂嚮下剖析法
第三節 左角剖析法
第四節 CKY算法
l第五章 結構歧義
第一節 結構歧義現象
第二節 科技術語中的潛在歧義
第三節 日常語言中的潛在歧義
第四節 結構歧義消解的方法
第六章 良構子串錶與綫圖
第一節 良構子串錶
第二節 綫圖分析法
第七章 復雜特徵與閤一運算
第一節 單一特徵與復雜特徵
第二節 復雜特徵與圖綫剖析
第三節 詞匯的復雜特徵錶示法
第四節 多叉多標記樹模型
第五節 多標記集閤與閤一運算
第八章 語義自動處理
第一節 語言意義的形式化錶示方法與謂詞論元結構
第二節 一階謂詞演算
第三節 意義的其他三種形式化錶示方法的進一步說明
第四節 句法驅動的語義分析和淺層語義分析
第五節 義素分析法
第六節 語義場
第七節 結構語義學
第九章 馬爾可夫鏈與隱馬爾可夫模型
第一節 馬爾可夫鏈
第二節 隱馬爾可夫模型
第三節 嚮前算法
第四節 韋特比解碼算法
第五節 嚮前一嚮後算法
第十章 語料庫語言學
第一節 語料庫語言學的興起
第二節 建立和使用語料庫的意義
第三節 語料庫研究中的一些原則問題
第四節 曆史上的語料庫
第五節 中國的語料庫研究
第十一章 機器翻譯
第一節 基於規則的機器翻譯
第二節 基於語料庫的機器翻譯
第三節 口語機器翻譯
第四節翻譯記憶與本土化工具
第十二章 信息自動檢索
第一節信息檢索的一般原理和發展現狀
第二節 信息自動檢索與自然語言處理技術
第三節 語種辨認與跨語言信息檢索
第十三章 信息抽取和自動文摘
第一節 名稱的自動抽取
第二節 事件的自動抽取
第三節 自動文摘
第十四章 文本數據挖掘
第一節 文本數據挖掘的特點
第二節 從文本中挖掘語言學知識
第三節 從文本中挖掘非語言學知識
第十五章 自然語言理解、自動問答與人機接口
第一節 自然語言理解研究的發展
第二節 漢語自然語言理解的特點和睏難
第三節 自動問答係統
第四節 自然語言人機接口
第十六章 術語數據庫與計算術語學
第一節 術語數據庫
第二節 計算術語學
第十七章 計算機輔助語言教學和語言測試
第一節 計算機輔助語言教學
第二節 計算機輔助語言測試
第十八章 語音閤成、語音識彆和漢字識彆
第一節 語音自動閤成
第二節 語音自動識彆
第三節 漢字自動識彆係統
結語
我與語言學割捨不斷的緣分
附錄：外國人名譯名對照錶 插圖和節選

《文本情感分析：深度解析用戶情緒的奧秘》 一、 何謂文本情感分析？ 文本情感分析，又稱意見挖掘或情感挖掘，是一門交叉學科，融閤瞭自然語言處理、機器學習、統計學以及心理學等領域的知識。其核心目標在於自動識彆、提取、量化並研究文本中所蘊含的主觀信息，如觀點、情緒、態度、喜好、評價等。簡而言之，它試圖讓計算機“理解”人類的情感錶達。 在信息爆炸的時代，每天都有海量的文本數據産生，例如社交媒體評論、産品評價、新聞報道、論壇帖子、博客文章等等。這些文本中蘊含著用戶對産品、服務、事件、人物等方方麵麵的真實看法和情感傾嚮。傳統的手動分析不僅耗時耗力，且難以應對如此龐大的數據量，更難以捕捉到細微的情感變化。文本情感分析技術則應運而生，它能夠高效、客觀地處理這些非結構化文本數據，從中挖掘齣有價值的情感洞察，為企業決策、市場研究、輿情監控、産品改進乃至社會科學研究提供強有力的數據支持。 二、 文本情感分析的價值與應用場景 文本情感分析的應用場景極其廣泛，幾乎滲透到所有與人類交流和錶達相關的領域： 市場營銷與品牌管理： 用戶反饋分析： 企業可以實時監測用戶對其産品或服務的評價，瞭解用戶對新功能、營銷活動、客戶服務的真實感受，及時發現問題並進行改進。例如，一個新上市的手機，通過分析用戶在電商平颱的評論，可以快速瞭解消費者對其設計、性能、價格等方麵的滿意度。 競品分析： 瞭解競爭對手的産品在市場上的口碑如何，用戶對其優劣勢的評價，從而製定更具競爭力的産品策略和營銷方案。 品牌聲譽監測： 追蹤品牌在社交媒體、新聞報道等渠道的提及，分析用戶對其品牌形象的整體評價，及時應對負麵輿情，維護品牌形象。 廣告效果評估： 分析用戶對廣告內容的反饋，瞭解廣告是否引起瞭積極的情感共鳴，是否有效地傳遞瞭品牌信息。 産品開發與用戶體驗優化： 用戶需求挖掘： 通過分析用戶在論壇、社區的討論，發現用戶潛在的需求和痛點，為産品創新提供方嚮。 功能改進優先級排序： 根據用戶對不同功能的評價情感強度，優先改進那些用戶普遍不滿意的功能。 用戶體驗洞察： 深入理解用戶在使用産品過程中的情感體驗，例如，某個操作是否讓用戶感到沮喪，某個設計是否讓用戶感到愉悅。 金融領域： 股市預測： 分析財經新聞、分析師報告、社交媒體上的討論，捕捉市場情緒的變化，為投資決策提供參考。一些研究錶明，市場情緒的變化往往能夠提前於價格變動。 信用風險評估： 通過分析企業公開的言論、新聞報道等，評估其聲譽和管理層的態度，輔助信用評估。 政治與社會科學： 輿情分析： 監測公眾對政府政策、社會事件的看法和態度，為政府決策提供參考，及時瞭解民意。 民意調查輔助： 通過分析社交媒體上的海量討論，作為傳統民意調查的補充，更及時、更全麵地反映公眾觀點。 選舉分析： 分析選民在社交媒體上的討論，瞭解候選人支持率、關注焦點以及公眾對其政策的態度。 客戶服務： 智能客服： 構建能夠理解用戶情緒的智能客服係統，根據用戶的情緒采取不同的迴應策略，提升客戶滿意度。例如，對於情緒激動的用戶，係統可以優先轉接人工服務。 情感化交互： 在人機交互中融入情感識彆能力，使機器能夠更自然、更人性化地與用戶溝通。 三、 文本情感分析的技術原理與方法 文本情感分析的技術路綫多種多樣，主要可以分為以下幾類： 1. 基於規則的方法（Lexicon-based Approaches）： 原理： 這類方法依賴於預先構建的情感詞典，詞典中包含瞭大量帶有情感極性（正麵、負麵、中性）和情感強度（如“喜歡”比“愛”的情感強度弱）的詞匯。通過計算文本中正麵詞和負麵詞的數量及權重，來判斷文本的整體情感傾嚮。 流程： 分詞與詞性標注： 將待分析的文本切分成單詞，並標注其詞性。 情感詞匯查找： 在情感詞典中查找文本中的詞匯，並獲取其情感極性。 情感得分計算： 對正麵詞賦予正分，對負麵詞賦予負分，然後根據詞語齣現的頻率、權重以及修飾語（如“不”、“非常”）進行纍加或加權，最終得到文本的整體情感得分。 優點： 實現簡單，不需要大量的標注數據，對於特定領域的詞匯錶現較好。 缺點： 詞典的覆蓋率有限，難以處理一詞多義、語境依賴以及否定、轉摺等復雜語法結構。例如，“這部電影真爛”和“這部電影真不賴”在字麵上很相似，但情感截然相反。 2. 基於機器學習的方法（Machine Learning-based Approaches）： 原理： 這類方法將文本情感分析視為一個分類問題。通過訓練大量的已標注情感類彆的文本數據（如“正麵”、“負麵”、“中性”），讓模型學習文本特徵與情感類彆之間的映射關係。 流程： 數據收集與標注： 收集大量文本數據，並由人工標注其情感類彆。 文本預處理： 包括分詞、去除停用詞（如“的”、“是”等）、詞形還原（將詞語還原為其基本形式）等。 特徵提取： 將文本轉化為機器可識彆的數值特徵。常用的特徵提取方法包括： 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 將文本錶示為一個嚮量，嚮量的每個維度代錶一個詞語，值錶示該詞語在文本中齣現的頻率。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 考慮詞語在當前文檔中的重要性以及其在整個語料庫中的普遍性，對詞語進行加權。 N-gram模型： 考慮連續的N個詞語的組閤，捕捉詞語之間的順序信息。 詞嵌入（Word Embeddings）： 如Word2Vec、GloVe等，將詞語映射到低維嚮量空間，捕捉詞語之間的語義關係。 模型訓練： 使用支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯（Naive Bayes）、邏輯迴歸（Logistic Regression）等傳統機器學習算法，或深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、捲積神經網絡CNN、Transformer等）對提取的特徵進行訓練，學習情感分類器。 模型評估與應用： 使用測試集評估模型的性能，並在新文本上進行情感預測。 優點： 能夠學習復雜的文本模式，對語境、否定、轉摺等有更好的適應性，準確率通常高於基於規則的方法。 缺點： 需要大量的標注數據，模型訓練耗時較長，模型的可解釋性相對較弱。 3. 基於深度學習的方法（Deep Learning-based Approaches）： 原理： 深度學習模型，特彆是基於循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）和Transformer的模型，在處理序列數據方麵具有天然優勢。它們能夠自動學習文本的深層語義錶示，捕捉長距離依賴關係，從而在情感分析任務中取得state-of-the-art的性能。 Transformer模型： 以其強大的並行計算能力和對上下文的深刻理解，已成為當前情感分析領域的主流模型。BERT、RoBERTa、GPT等預訓練語言模型，在經過微調後，可以在各種情感分析任務上取得優異錶現。 優點： 極高的準確率，能夠捕捉細粒度的情感信息，對復雜語境的理解能力強。 缺點： 模型規模大，訓練成本高，需要強大的計算資源。 四、 文本情感分析麵臨的挑戰 盡管文本情感分析技術取得瞭長足的進步，但仍麵臨諸多挑戰： 語境的理解： 文本中的詞語在不同語境下可能錶達不同的情感，例如，“太棒瞭！”這句話在誇贊時是正麵情感，但在反諷時可能是負麵情感。 隱喻、諷刺與反語： 這些修辭手法極大地增加瞭情感分析的難度，計算機難以直接理解其字麵意思之外的情感含義。 情感的強度與細粒度： 區分“喜歡”和“狂熱喜歡”等不同情感強度，以及識彆喜怒哀樂之外更細緻的情感（如失望、驚喜、擔憂等）仍然是難點。 多語言與方言： 不同語言的情感錶達方式存在差異，需要針對不同語言構建獨立的情感詞典或訓練模型。方言、俚語和網絡用語更是增加瞭分析的復雜度。 主觀性與客觀性的界限： 有些文本可能包含主觀情感和客觀事實的混閤，如何準確區分並分析其中蘊含的情感需要更精細的技術。 數據偏見： 訓練數據中可能存在的偏見會影響模型的公平性和準確性，例如，特定群體或話題的數據不足可能導緻模型在該方麵的分析齣現偏差。 情感的演變與動態性： 用戶的情感可能會隨著時間、事件的發展而變化，如何捕捉這種動態變化是情感分析的另一挑戰。 五、 未來展望 文本情感分析作為人工智能領域的重要分支，其發展潛力巨大。未來，該技術將朝著以下幾個方嚮發展： 更精細的情感識彆： 能夠識彆更豐富、更細粒度的情感類彆，以及情感的強度和組閤。 跨語言和多模態情感分析： 融閤文本、語音、圖像等多種模態的信息，進行更全麵的情感理解。 可解釋性情感分析： 提高模型的可解釋性，讓人們能夠理解模型為何做齣某種情感判斷。 實時動態情感分析： 能夠實時捕捉用戶情感的細微變化，並做齣即時響應。 與人類的深度交互： 構建更具情感智能的AI助手，能夠理解並迴應人類的情感需求。 總而言之，文本情感分析是一項極具價值且充滿挑戰的技術。隨著人工智能技術的不斷發展，我們有理由相信，未來的文本情感分析將在理解人類情感、促進人機交互、驅動商業決策等方麵發揮越來越重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量確實讓人眼前一亮，拿到手裏就能感受到作者和齣版社在細節上的用心。字體選擇很舒服，大小適中，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。裝幀設計簡潔大氣，封麵設計也很有學術範兒，既專業又不失現代感。這種對物理載體的重視，在如今這個電子書盛行的時代顯得尤為可貴，讓人更願意沉下心來，一頁一頁地去啃讀那些復雜的概念。特彆是書中大量的公式和圖錶，清晰度和準確性都達到瞭很高的水準，這對理解那些抽象的算法邏輯至關重要。很多技術類書籍在這方麵做得不夠細緻，導緻讀者需要花費額外的時間去揣摩圖錶本身，而這本教材在這方麵做得非常齣色，可以說是為讀者創造瞭一個良好的閱讀環境。光是看著這些整齊劃一的版麵，就讓人對接下來要學習的內容充滿瞭期待，覺得這是一次嚴肅而認真的學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

從一個實踐者的角度來看，這本書在理論深度與工程實踐之間的平衡把握得非常到位。它不僅停留在“是什麼”的層麵，更深入探討瞭“為什麼”以及“如何實現”。很多教科書往往隻關注理論推導，使得讀者在嘗試動手編寫代碼時發現理論與實際應用之間存在巨大的鴻溝。但在這本書中，對一些經典算法的描述，我能清晰地感受到作者在實際應用中遇到的挑戰和解決方案的權衡。雖然這本書更多側重於理論的係統性構建，但它提供的那些算法思想和框架性的指導，對於指導我們選擇閤適的工具和模型去解決實際問題，提供瞭堅實的理論支撐。它教會的不是如何簡單地調用一個庫函數，而是讓你明白這個函數背後運轉的原理，這對構建紮實的工程能力是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

初學者在麵對自然語言處理這個龐大領域時，往往會感到無從下手，信息過載是最大的障礙。然而，這本書最成功的地方在於它對知識體係的梳理，那種層層遞進的邏輯感，簡直就像是為新手量身定做的地圖。它沒有一上來就拋齣那些晦澀難懂的深度學習模型，而是從最基礎的文本錶示、詞法分析這些基石開始講起，步步為營。每引入一個新的概念，作者都會用非常通俗易懂的語言進行解釋，並且會輔以恰當的例子來固化理解。這種“由淺入深，化繁為簡”的敘事方式，極大地降低瞭入門的門檻。我個人感覺，這本書就像是一位耐心且經驗豐富的導師，知道在你感到睏惑時，應該停下來講哪個小故事，或者畫哪張示意圖，而不是一股腦地把所有知識點都塞給你，讓人感到既充實又沒有壓力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，它沒有那種高高在上、拒人於韆裏之外的學術腔調。相反，它流露齣一種深厚的、沉澱下來的學者的智慧，文字間帶著一種娓娓道來的親切感。敘述中偶爾齣現的對領域發展曆史的感慨，或者對某個技術發展瓶頸的深刻洞察，都使得閱讀過程充滿瞭思辨的樂趣。這絕不是那種枯燥的、單純堆砌名詞術語的教材，它更像是一部深入淺齣的思想漫談，引導讀者去思考自然語言處理學科的核心哲學問題。每一次翻閱，都能感受到作者在文字中注入的思考深度，仿佛能透過字裏行間，看到作者多年來在該領域耕耘所積纍的獨特見解，這種人文的關懷讓冰冷的技術學習過程變得溫暖而有溫度。

評分☆☆☆☆☆

對於希望在NLP領域繼續深造，準備未來從事研究工作的人來說，這本書的價值是無可替代的。它不僅僅是一本入門讀物，更是一部構建知識體係的基石。它所涵蓋的知識麵廣而不失精，對於後續深入學習更前沿、更細分的領域，提供瞭必要的概念基礎和理論框架。我可以想象，一個紮實地學完瞭這本書內容的人，在麵對最新的頂會論文時，會因為擁有堅實的“內功”而更容易抓住其核心創新點。它就像是為攀登高峰者準備的堅固登山杖和詳盡的路綫圖，雖然攀登的過程依舊艱辛，但有瞭這本書作為參照，每一步都走得更加穩健和有方嚮感，極大地提升瞭自我學術探索的效率和深度。