数理语言学（增订本） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯志伟，胡凤国 著

图书标签:

• 数理语言学
• 计算语言学
• 语言学
• 数学
• 自然语言处理
• 形式语言
• 算法
• 增订本
• 学术著作
• 交叉学科

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100083911

版次：1

商品编码：10980513

品牌：商务印书馆（The Commercial Press）

包装：平装

开本：32开

出版时间：2012-04-01

页数：491

正文语种：中文

编辑推荐

《数理语言学（增订本）》主要包括代数语言学、统计语言学、应用数理语言学三个部分，系统地、全面地、深人浅出地介绍了这三个部分的基本知识和最新成就，既可供想了解这门新兴边缘学科而数学准备不够的语言学工作者和其他文科读者阅读，亦可供要求了解语言学方面的现代化知识的理工科读者阅读。

内容简介

数理语言学是用数学思想和数学方法研究语言现象的一门新兴的边缘性学科，它的出现使语言学与现代数学、计算机科学、控制论以及人工智能等学科有了关联，并逐渐地走上了现代化的道路。数理语言学主要包括代数语言学、统计语言学、应用数理语言学三个部分，《数理语言学（增订本）》系统地、全面地、深人浅出地介绍了这三个部分的基本知识和最新成就。为了便于文科读者透彻地理解本书内容，本书专门辟出一章讲述语言学中的离散数学方法。本书可作为数理语言学的入门教材，著者在写作时尽量考虑到跨学科读者的需要，既可供想了解这门新兴边缘学科而数学准备不够的语言学工作者和其他文科读者阅读，亦可供要求了解语言学方面的现代化知识的理工科读者阅读。

目录

前言
第1章 离散数学与语言
第2章 代数语言学
第3章 统计语言学
第4章 应用数理语言学
结语
附录：胡耀邦同志鼓励我研究数理语言学

《数理语言学（增订本）》：一部深度探索语言本质的力作 本书《数理语言学（增订本）》并非一本简单的语言学入门读物，而是一部旨在揭示语言深层结构与运作机制，并从中提炼出普遍性数学原理的学术专著。它跳脱出传统语言研究的窠臼，以严谨的数学视角审视语言现象，试图构建一套能够量化、分析、预测语言行为的理论框架。本书的增订本在原有基础上，进一步深化了研究的广度和深度，引入了更多前沿的数理模型与计算方法，为读者呈现出一幅更为精细、全面的数理语言学图景。 核心理论框架：结构、逻辑与计算 《数理语言学（增订本）》的核心在于将语言理解为一种具有内在结构和逻辑规则的符号系统，而这些结构与逻辑可以通过数学工具进行精确描述和分析。作者从语言的各个层面入手，包括但不限于： 语音层面： 探讨语音的物理特性、发音机制以及不同语音单位之间的关系，尝试用声学模型和信号处理技术来解释语音的产生与感知。例如，本书可能会运用傅里叶变换等方法来分析语音的频谱特征，并探讨音位的离散化过程如何与数学上的集合论相联系。 词汇层面： 深入分析词汇的构成、语义网络以及词语之间的关系。这包括对词义的量化表示，例如使用词向量模型（如Word2Vec、GloVe）来捕捉词语间的语义相似度，以及构建语义图谱，用图论来描述词汇之间的复杂关联。本书还会探讨词义的多义性与歧义性，并尝试用概率模型来刻画其不确定性。 句法层面： 这是本书着墨甚多的部分。作者将句法结构视为一种层次化的、递归的生成系统，并运用形式语言理论、自动机理论和图灵机模型来刻画句子的生成与分析过程。例如，书中可能详细阐述上下文无关文法（CFG）在描述句子结构中的作用，并进一步探讨更强大的生成能力，如上下文相关文法（CSG）的潜在应用。句法树的构建与遍历，则与图论中的树结构分析紧密相连。 语义层面： 关注句子意义的表达与理解，并引入逻辑学中的命题逻辑、谓词逻辑等工具来形式化句子的语义。书中会探讨如何将自然语言的句子转化为逻辑表达式，并通过逻辑推理来理解句子的含义。量化词（如“所有”、“存在”）的逻辑处理，以及模态逻辑在刻画可能性、必然性等语义现象中的应用，都将是本书探讨的内容。 语用层面： 尽管语用学本身带有较强的不确定性和情境依赖性，本书也尝试引入概率模型和博弈论的思想来分析语用现象。例如，会话含义的推断、预设的识别，都可以通过对说话人意图的建模和对语境信息的概率评估来实现。 数理工具的深度应用 《数理语言学（增订本）》的独特之处在于其对数理工具的“不是简单提及，而是深入骨髓”的应用。书中涉及的数学分支广泛，涵盖： 集合论与逻辑学： 为语言的离散性、分类性以及推理过程提供基础。 概率论与统计学： 刻画语言的随机性、变异性，以及从大规模语料中学习语言规律。马尔可夫链、隐马尔可夫模型（HMM）、贝叶斯网络等模型在语音识别、词性标注、词性消歧等任务中都有重要的应用。 图论： 用于表示词汇语义网络、句法结构、语篇关系等。 代数结构： 如群论、环论等，可能用于分析语言的抽象结构和转换规则。 信息论： 探讨语言的冗余度、信息熵，以及信息传输的效率。 计算理论： 评估语言处理算法的计算复杂度和可行性。 矩阵代数与向量空间： 在现代自然语言处理中至关重要，例如词向量的表示和计算，以及深度学习模型中的权重矩阵。 增订本的亮点与拓展 相较于前一版本，《数理语言学（增订本）》在以下几个方面进行了显著的增订与深化： 机器学习与深度学习在语言研究中的融合： 引入了大量基于神经网络的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等。这些模型能够自动从数据中学习复杂的语言模式，并在机器翻译、文本生成、情感分析等领域取得了突破性进展。本书将详细介绍这些模型的数学原理，以及它们如何被应用于解决语言学问题。 计算句法与语义的最新进展： 深入探讨了基于统计的句法解析算法，如概率上下文无关文法（PCFG），以及深度学习在句法分析中的应用。在语义方面，会涉及更复杂的语义表示方法，如事件语义学、框架语义学，以及如何通过深度学习模型进行句子级别的语义相似度计算和文本蕴含识别。 语料库语言学与大规模数据分析： 强调了利用大规模语料库进行语言研究的重要性，并介绍了相应的统计分析方法和可视化技术。如何从海量数据中发现语言的共性与个性，如何量化语言变化，都将是本书探讨的内容。 跨语言研究与语言共性： 引入了更多的跨语言比较研究的案例，并尝试用数理模型来解释语言之间的共性与差异。这可能涉及到语言类型的数理建模，以及 Universal Dependencies 等跨语言句法标注框架的数理基础。 对语言演化与社会语言学现象的数理建模尝试： 探讨如何用数学模型来解释语言的演化过程，例如语言的传播、新词的产生与淘汰。对于社会语言学中的变异与规范等现象，也可能引入概率模型进行分析。 更丰富的实例分析与算法实现： 增订本将包含更多具体的案例研究，展示如何将理论应用于实际的语言分析任务。部分章节可能会提供伪代码或算法描述，方便读者理解和实践。 本书的价值与受众 《数理语言学（增订本）》适合以下读者群体： 语言学专业的研究生及高年级本科生： 为他们提供一个将数学工具应用于语言研究的全新视角，拓展研究思路。 计算机科学（特别是自然语言处理方向）的研究者与学生： 帮助他们更深入地理解自然语言处理模型背后的语言学原理，提升模型的设计和解释能力。 数学、统计学、逻辑学等背景，对语言现象感兴趣的研究者： 提供一个应用其专业知识的全新领域。 对语言的本质、结构和规律有深刻探究兴趣的独立读者： 即使没有深厚的语言学或数学背景，本书也能提供一个极具启发性的阅读体验。 总而言之，《数理语言学（增订本）》是一部兼具理论深度与实践指导意义的学术巨著。它不仅仅是对语言现象的描述，更是对语言背后普适性规律的探索。通过数学这把强大的钥匙，本书为我们开启了一扇理解语言奥秘的新大门，引领我们走向一个更加理性、精确、可预测的语言世界。这本书不仅挑战了我们对语言的固有认知，也为未来的语言研究和人工智能发展提供了坚实的基础和广阔的视野。

评分☆☆☆☆☆

读完这本增订版，我的整体感受是，它成功地构建了一个坚不可摧的理论骨架，但缺乏对现实世界复杂性的“柔性”支撑。作者对形式语言的结构美学展现得淋漓尽致，其对句法-语义接口的洞察力令人叹服。例如，书中对“信息结构”（Information Structure）的数理表达方式进行了相当精彩的重构，这对于理解篇章连贯性至关重要。然而，这种对“精确性”的极致追求，有时会使得论述显得有些“真空化”。在涉及到语料驱动的分析，或者当代认知负荷理论如何影响句子可理解性时，感觉篇幅明显不足，显得有些意犹未尽。我期待的是，在数理的严谨性之外，能看到更多对于语言作为一种适应性生物系统的演化观点的融入。毕竟，语言不仅仅是逻辑的体现，它更是一种在人类社会互动中不断自我调整和优化的工具。这本书更像是提供了一套完美的蓝图，但我们还需要知道，在风雨侵蚀下，这座建筑如何保持其屹立不倒。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表绘制水平达到了极高的水准，这一点必须给予肯定。那些复杂的公式推导过程，往往被清晰地分解成多个步骤，配以恰到好处的注解，大大降低了阅读高深数学模型的心理门槛。特别是关于模态逻辑在处理时间态和信念推理时的应用那一节，作者通过一系列精妙的逻辑演算，将那些原本模糊不清的哲学思辨具象化为可操作的符号系统。这正是数理语言学的魅力所在——将模糊的“意义”硬生生地拉入清晰的“形式”之中。我希望作者能在后续的讨论中，能更深入地探讨这些形式系统在处理口语交流中的非规范性、语用失误以及上下文依赖时的鲁棒性问题。毕竟，真实世界的语言充满了“噪音”和“歧义”，如果一个形式模型只能完美处理“理想人造句”，那它的解释力终究是有限的。这本书提供了“理想的解剖刀”，但“活体手术”的挑战，或许还需要更多的案例分析来佐证这些理论的实战价值。

评分☆☆☆☆☆

初读之下，这本书的行文风格显得尤为沉稳，有一种老派学者的风范，句子结构严谨，逻辑链条几乎没有断裂之处。不过，对于非专业背景的读者来说，可能需要相当的耐心和反复揣摩才能完全领会其精髓。我个人尤其欣赏它在基础概念阐述上的那种毫不妥协的精确性，比如对“量词提升”（Quantifier Raising）和“空范畴”（Empty Categories）的定义，几乎可以作为教科书的标准范本。然而，在面对当前计算语言学飞速发展的背景时，我略感遗憾的是，书中对基于概率和统计方法的最新进展讨论略显保守。虽然数理基础是核心，但如果能更流畅地将传统的符号主义模型与现代的连接主义模型在理论层面进行一次深度的对话，说明它们各自在解释语言习得和生成方面的潜力与局限，这本书的时代感会更强。它更像是一部奠基石般的巨著，为我们打下了坚实的理论地基，但地基之上的现代建筑细节，似乎还需要读者自行去补全和连接。

评分☆☆☆☆☆

这本《数理语言学（增订本）》的厚重感真是让人心头一振，封面设计简洁而富有智慧，那种深邃的蓝色调仿佛在邀请读者潜入逻辑与语义的海洋。拿到手上，首先感受到的是它扎实的学术分量，这绝不是那种浅尝辄止的入门读物。我期待的重点是它如何在继承经典理论的基础上，引入最新的计算模型和认知科学的发现。特别关注了其中关于形式语义学和句法计算复杂度那几章，希望看到作者能够清晰地阐述哥德尔不完备定理在处理自然语言递归结构时的限制与突破。一个好的增订本，理应在原有的逻辑框架之上，构建起更具前瞻性的视角，比如对大型语言模型（LLMs）的语用学基础进行深入的数学建模探讨。如果能更详尽地梳理出不同数理工具（如范畴论、拓扑学）在语言现象分析中的适用边界与优势，这本书的价值将不可估量。它需要的不仅仅是知识的堆砌，更重要的是一套严谨的思维导引，引导我们如何用精确的语言去描述和预测人类交流的复杂机制。期待它能提供一套全新的、可操作的分析范式，而非仅仅停留在理论阐述的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书给人的感觉是知识的密度极高，读起来需要不断地查阅参考资料，它似乎更倾向于服务于已经具备一定理论基础的研究者，而非初入此领域的探索者。作者的论证逻辑严密到几乎不留一丝商榷的余地，尤其在论述 Montague 语法框架的局限性及其后继者的改进时，展现了极高的学术敏感度。然而，我注意到其中对计算复杂性理论在处理大规模自然语言处理任务中的实际应用讨论略显不足。现代的AI挑战，如常识推理和世界知识的表征，都带有强烈的计算约束。如果能用更贴近当代计算机科学领域的术语和问题范式，来重新审视这些古典的数理模型，比如如何用复杂度理论来解释某些语言结构为什么在计算上难以被机器有效处理，这本书的实用价值和跨学科影响力会大大增强。它目前的形态，更像是一部面向纯粹理论家的“圣经”，充满了深奥而精美的数学证明，但距离将这些智慧转化为解决实际工程难题的桥梁，似乎还隔着一段距离。

评分☆☆☆☆☆

那么好的书，非得整点磕磕碰碰

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

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好

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书不错，值得学语言学的一看！

评分☆☆☆☆☆

内容很全

评分☆☆☆☆☆

不错

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那么好的书，非得整点磕磕碰碰