计算语言学（修订版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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刘颖著

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计算语言学
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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302378143

版次：1

商品编码：11555960

品牌：清华大学

开本：16开

出版时间：2014-09-01

页数：291

具体描述

内容简介

　　计算语言学是一门涉及语言学、计算机科学和数学等多门学科的交叉学科，覆盖面广。本书侧重最经典的工作，阐述计算语言学的基本理论和方法，主要介绍现代句法理论和语义理论，词法、句法和语义阶段重要的分析算法、统计语言学和机器翻译。本书结构完整，层次分明，条理清楚；既便于教学，又便于自学。可作为中文、外语、计算机等专业高年级本科生和研究生教材，也可供从事自然语言处理或信息处理的研究者参考。

前言/序言

《计算语言学：方法与前沿》前言语言，作为人类最独特的智能载体，其复杂性与精妙之处总是令人着迷。从远古的口头传说到现代的数字化信息洪流，语言的演变与传播深刻地影响着人类文明的进程。而当科学的严谨与语言的魅力相结合，便诞生了计算语言学这一充满活力的学科。它不仅为我们提供了理解语言奥秘的全新视角，更以前所未有的方式重塑着我们与信息、与彼此的交互模式。本书《计算语言学：方法与前沿》并非一本简单的教科书，而是一次深入探索计算语言学核心理念、关键技术及其最新发展脉络的旅程。我们力图在这本书中，呈现计算语言学如何从理论基础走向实际应用，如何通过计算的手段剖析语言结构、理解语义、生成文本，并最终赋能一系列颠覆性的技术创新。本书适合对语言、计算机科学、人工智能，以及如何让机器“理解”和“运用”语言感兴趣的广大读者，无论您是学生、研究人员，还是希望在相关领域寻求突破的从业者，都能从中获得启发。第一部分：计算语言学基石——理论与方法第一章：语言的数学建模：从符号到概率计算语言学之所以能够成立，根本在于它尝试用数学和计算的语言来描述和处理语言。本章将追溯语言建模的历史演进，从早期基于规则的符号主义方法，如形式语法和句法分析器，逐步过渡到现代基于概率和统计的模型。我们将深入探讨马尔可夫模型、隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注、语音识别等任务中的应用，理解它们如何捕捉词语序列的局部依赖性。在此基础上，我们将引出更强大的概率模型，如N-gram模型。读者将了解到N-gram如何通过统计词语或词语组合的频率来预测下一个词，以及其在语言建模中的核心作用。同时，本章也将讨论N-gram模型的局限性，例如数据稀疏问题，并为后续更复杂的模型铺垫。第二章：词汇的数字化：词向量与语义空间词语是语言的基石，但如何将其转化为机器可以理解和处理的数值形式，是计算语言学面临的关键挑战。本章将聚焦于词汇的向量表示技术，特别是近年来大放异彩的词嵌入（Word Embedding）方法。我们将详细介绍Word2Vec（Skip-gram和CBOW模型）、GloVe等经典模型的工作原理，阐释它们如何通过学习大量文本数据来捕捉词语之间的语义和语法关系，并将词语映射到低维度的连续向量空间。读者将理解为何这些向量能够保持语义相似性（如“国王”减去“男人”加上“女人”约等于“王后”），以及词向量在情感分析、文本分类、机器翻译等多种下游任务中的巨大潜力。本章还将触及一些更先进的词向量技术，如FastText，以及它们如何处理未登录词（Out-of-Vocabulary words）。第三章：句法的奥秘：从依赖到结构理解一个句子的含义，离不开对其内部结构和词语之间关系的分析。本章将深入探讨句法分析（Syntactic Parsing）的各种方法。我们将从传统的基于文法的句法分析方法开始，介绍成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing）的根本区别。读者将学习到如何构建和应用上下文无关文法（CFG）来进行句法分析，以及如何利用概率文法（PCFG）来解决歧义问题。随后，我们将重点介绍现代统计句法分析技术，包括基于图的依存句法分析器和基于转移的依存句法分析器，并讨论它们在准确性和效率上的权衡。句法分析作为理解句子结构的关键步骤，其重要性将在后续章节中得到充分体现。第四章：语义的探索：从词义到文本理解如果说句法分析是理解句子的骨架，那么语义理解便是赋予其血肉和灵魂。本章将深入探讨计算语言学中语义理解的各种方法和挑战。我们将从词义消歧（Word Sense Disambiguation）入手，介绍如何利用上下文信息和词向量来确定一个词在特定语境下的具体含义。接着，我们将探讨短语和句子级别的语义表示，例如如何构建语义角色标注（Semantic Role Labeling）模型，识别句子中的谓词、论元及其角色。本章还将介绍面向整个文本的语义理解技术，如主题模型（Topic Modeling），例如LDA（Latent Dirichlet Allocation），它如何从大量文档中发现隐藏的主题结构。最终，读者将认识到语义理解是实现更高级自然语言处理任务（如问答系统、信息抽取）不可或缺的一环。第二部分：计算语言学前沿——技术与应用第五章：深度学习引领的变革：神经网络的语言模型近年来，深度学习的飞速发展为计算语言学带来了革命性的变化。本章将聚焦于深度学习在语言模型中的应用。我们将详细介绍循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM和GRU）如何有效地处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，从而在语言建模、机器翻译等任务上取得突破性进展。之后，我们将深入探讨注意力机制（Attention Mechanism），理解其如何使模型能够有选择地关注输入序列的不同部分，极大地提升了序列到序列（Seq2Seq）模型的性能。最后，本章将重点介绍Transformer模型及其在自然语言处理领域的统治性地位，包括其自注意力（Self-Attention）机制，以及如何利用其并行计算能力构建强大的预训练语言模型。第六章：预训练语言模型：通用语言理解的基石预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）是当前计算语言学最炙手可热的领域之一。本章将详细介绍BERT、GPT系列等代表性模型。读者将了解到这些模型是如何在海量无标注文本上进行预训练，学习通用的语言知识，并在此基础上通过微调（Fine-tuning）来适应各种具体的下游任务。我们将深入分析BERT的双向编码器思想，以及GPT系列模型的自回归生成能力。本章还将探讨不同PLMs的架构特点、训练策略以及它们在文本分类、命名实体识别、问答、摘要生成等任务上的强大表现。理解PLMs的工作原理，是掌握当前自然语言处理技术发展方向的关键。第七章：机器翻译：跨越语言鸿沟的技术机器翻译（Machine Translation, MT）是计算语言学最早也是最成功的应用领域之一。本章将回顾机器翻译的发展历程，从早期的统计机器翻译（SMT）到如今占主导地位的神经机器翻译（NMT）。我们将深入讲解基于Seq2Seq模型的神经机器翻译架构，包括编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型以及注意力机制在提升翻译质量中的作用。读者将了解到如何利用大规模平行语料库来训练高效的翻译模型。本章还将讨论机器翻译面临的挑战，例如低资源语言翻译、领域适应性以及如何评估翻译质量。第八章：对话系统与智能助手：让机器“开口说话” 如何让机器能够与人类进行自然、流畅、有意义的对话，是计算语言学最具吸引力的挑战之一。本章将探讨对话系统（Dialogue Systems）的构建技术。我们将区分任务型对话系统（Task-Oriented Dialogue Systems）和开放域对话系统（Open-Domain Dialogue Systems）。读者将学习到任务型对话系统中的关键组件，如自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪（Dialogue State Tracking）和对话策略（Dialogue Policy）的实现。同时，本章也将介绍生成式对话模型，以及如何利用大型语言模型来构建更具交互性和创造性的聊天机器人。智能助手，如Siri、Alexa等，将作为生动的案例贯穿其中。第九章：信息抽取与知识图谱：从文本中提取结构化知识在海量非结构化文本中高效地提取有价值的信息，是许多实际应用的核心需求。本章将聚焦于信息抽取（Information Extraction, IE）技术。我们将详细介绍命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）、关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）等关键任务。读者将了解到如何利用统计模型和深度学习模型来完成这些任务。在此基础上，本章还将探讨如何将抽取出的结构化信息构建成知识图谱（Knowledge Graphs），以及知识图谱在问答系统、推荐系统、搜索引擎等领域的应用价值。第十章：情感分析与观点挖掘：洞察文本中的态度在社交媒体、产品评论、新闻报道等场景中，理解人们的情感倾向和观点态度至关重要。本章将深入探讨情感分析（Sentiment Analysis）和观点挖掘（Opinion Mining）的技术。我们将从简单的词汇情感强度分析出发，介绍基于规则和基于机器学习的情感分类方法。随后，我们将重点介绍深度学习模型在情感分析中的应用，例如如何利用RNN或Transformer模型来捕获文本中的细微情感线索。本章还将探讨更复杂的任务，如情感极性（积极、消极、中立）、情感强度（非常高兴、有点失望）的识别，以及面向特定实体或属性的细粒度情感分析。第十一章：自然语言生成：让机器创作文本与文本理解相对应，自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是让机器能够主动创造文本的艺术。本章将探讨NLG的技术原理和应用。我们将从基于模板的生成方法开始，介绍其简单性和局限性。然后，我们将重点介绍基于深度学习的生成模型，特别是Seq2Seq模型和Transformer模型在文本生成中的应用。读者将了解到如何利用这些模型来生成新闻报道、产品描述、故事，甚至诗歌。本章还将讨论文本摘要（Text Summarization）作为一种重要的NLG应用，以及如何评价生成文本的质量和流畅度。第十二章：计算语言学的伦理与未来随着计算语言学技术的飞速发展，其带来的伦理挑战也日益凸显。本章将探讨与计算语言学相关的伦理问题，例如数据偏见、算法公平性、隐私保护以及虚假信息的传播。我们将讨论如何识别和缓解这些问题，并呼吁负责任的AI发展。最后，本章将展望计算语言学的未来发展方向，包括更强大的通用语言模型、多模态语言理解、低资源语言处理、以及计算语言学在科学发现、教育、医疗等领域的更广泛应用。计算语言学正以前所未有的速度发展，它将持续深刻地改变我们与世界的互动方式，并为解决人类面临的重大挑战提供新的工具和思路。结语《计算语言学：方法与前沿》旨在为读者构建一个全面、深入且与时俱进的计算语言学知识体系。我们希望通过本书，能够点燃您对语言和人工智能的热情，激发您对这一交叉学科的进一步探索。语言的魅力无穷，计算的力量无限，两者的结合将开启一个充满无限可能的新时代。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度曲线并不平缓，它对读者的基础知识有一定要求，但恰恰是这种挑战性，让阅读过程充满了成就感。当我在一些复杂的概率模型章节感到困惑时，我发现书中的脚注和附录提供了非常及时的补充材料，这避免了主线阅读被打断的烦恼。我个人对书中关于语料库建设和标注规范的章节印象深刻。在很多教材中，这部分内容往往一带而过，但这本书却用大量的篇幅，详实地介绍了如何科学、有效地构建和维护高质量的语言数据，这在实践中是至关重要的。作者显然是实战经验丰富，他所提供的建议非常务实，具有很高的可操作性。这本书读完后，我立刻尝试着去设计一个小型的语言处理项目，书中的方法论为我提供了坚实的指导，让我的起点比以前高出了不少。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实超出了我的预期。我原本以为它会更偏向于理论的堆砌，没想到在算法和模型介绍上如此详尽。尤其是在处理自然语言处理（NLP）中的一些核心难题时，作者的处理方式非常独到和透彻。我记得有一章专门讲了句法分析，它不仅介绍了传统的基于规则的方法，还深入剖析了统计模型和深度学习模型在这一领域的演进和优劣对比。这种历史的纵深感，让读者能够更清晰地理解当前技术栈的来龙去脉。更难得的是，作者似乎并不满足于仅仅罗列技术名词，而是非常注重解释“为什么”要采用某种方法，背后的逻辑和数学原理也被尽可能地用易于理解的方式呈现出来。这对于希望扎实掌握技术内核的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。合上书本时，感觉自己的思维框架被重塑了，不再是零散的知识点，而是一个有机的知识体系在脑海中形成了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排极具匠心。它并没有采取简单的章节递进，而是巧妙地将理论模块和案例分析穿插进行。比如，在介绍完一个复杂的模型架构后，紧接着就会出现一个相关的实际应用案例解析，这极大地增强了学习的连贯性和趣味性。这种“教—例”结合的模式，让我能够即时检验自己对新知识的理解程度。此外，作者在关键概念的引入上处理得非常老道，他不会一开始就抛出最复杂的公式，而是先从直观的现象入手，引导读者自然地过渡到抽象的数学表达。这种循序渐进的教学方式，让那些对数学感到畏惧的读者也能逐步建立起信心。整本书读下来，感觉更像是一场精心策划的知识探索之旅，而不是枯燥的知识灌输，节奏感拿捏得恰到好处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，立刻就吸引了我的目光。我原本对这个领域知之甚少，抱持着一种既好奇又忐忑的心情翻开了第一页。里面的排版非常清晰，即使是初次接触这些概念，也能感受到作者在引导读者时所花费的心思。比如，初期的章节对基础概念的解释，简直是手把手地带着你入门，没有那种让人望而却步的晦涩感。我特别欣赏它在理论阐述的同时，并没有忘记结合一些实际的应用案例。那些案例的选取都很巧妙，既能展示出计算语言学的强大威力，又不会因为过于专业而让人感到脱节。读完前几章，我仿佛推开了一扇通往新世界的大门，那种知识被系统性地构建起来的感觉，非常令人满足。这本书的语言风格流畅自然，没有生硬的学术腔调，读起来就像是在听一位知识渊博的朋友娓娓道来，让人愿意一口气读下去，去探索后面更深层次的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我认为不仅在于其内容的权威性，更在于它所传递出的一种严谨的治学态度。每一次对新技术的探讨，作者都力求做到全面和客观，对于各种流派的观点平衡得非常好，没有明显地偏袒某一种特定的技术路线。在讨论到前沿研究方向时，作者的视角非常开阔，他不仅总结了现有的成就，更重要的是，他指出了未来可能存在的瓶颈和值得探索的方向。这使得这本书不像是停留在某个时间点的参考资料，而更像是一份具有前瞻性的行业指南。对于想要在该领域深入研究或者从事相关工作的专业人士来说，这本书提供的思维框架和批判性视角，其价值远超书本本身的售价。它教会我的，是如何去‘思考’计算语言学的问题，而不仅仅是‘学习’已有的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

很不错的教材，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

很不错的教材，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好的计算语言学教材，权威，新颖！赞