計算語言學（修訂版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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☆☆☆☆☆

劉穎著

圖書標籤:

計算語言學
自然語言處理
語言學
計算機科學
人工智能
文本分析
機器翻譯
信息檢索
語料庫語言學
語言技術

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302378143

版次：1

商品編碼：11555960

品牌：清華大學

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

頁數：291

具體描述

內容簡介

　　計算語言學是一門涉及語言學、計算機科學和數學等多門學科的交叉學科，覆蓋麵廣。本書側重最經典的工作，闡述計算語言學的基本理論和方法，主要介紹現代句法理論和語義理論，詞法、句法和語義階段重要的分析算法、統計語言學和機器翻譯。本書結構完整，層次分明，條理清楚；既便於教學，又便於自學。可作為中文、外語、計算機等專業高年級本科生和研究生教材，也可供從事自然語言處理或信息處理的研究者參考。

前言/序言

《計算語言學：方法與前沿》前言語言，作為人類最獨特的智能載體，其復雜性與精妙之處總是令人著迷。從遠古的口頭傳說到現代的數字化信息洪流，語言的演變與傳播深刻地影響著人類文明的進程。而當科學的嚴謹與語言的魅力相結閤，便誕生瞭計算語言學這一充滿活力的學科。它不僅為我們提供瞭理解語言奧秘的全新視角，更以前所未有的方式重塑著我們與信息、與彼此的交互模式。本書《計算語言學：方法與前沿》並非一本簡單的教科書，而是一次深入探索計算語言學核心理念、關鍵技術及其最新發展脈絡的旅程。我們力圖在這本書中，呈現計算語言學如何從理論基礎走嚮實際應用，如何通過計算的手段剖析語言結構、理解語義、生成文本，並最終賦能一係列顛覆性的技術創新。本書適閤對語言、計算機科學、人工智能，以及如何讓機器“理解”和“運用”語言感興趣的廣大讀者，無論您是學生、研究人員，還是希望在相關領域尋求突破的從業者，都能從中獲得啓發。第一部分：計算語言學基石——理論與方法第一章：語言的數學建模：從符號到概率計算語言學之所以能夠成立，根本在於它嘗試用數學和計算的語言來描述和處理語言。本章將追溯語言建模的曆史演進，從早期基於規則的符號主義方法，如形式語法和句法分析器，逐步過渡到現代基於概率和統計的模型。我們將深入探討馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型（HMM）在詞性標注、語音識彆等任務中的應用，理解它們如何捕捉詞語序列的局部依賴性。在此基礎上，我們將引齣更強大的概率模型，如N-gram模型。讀者將瞭解到N-gram如何通過統計詞語或詞語組閤的頻率來預測下一個詞，以及其在語言建模中的核心作用。同時，本章也將討論N-gram模型的局限性，例如數據稀疏問題，並為後續更復雜的模型鋪墊。第二章：詞匯的數字化：詞嚮量與語義空間詞語是語言的基石，但如何將其轉化為機器可以理解和處理的數值形式，是計算語言學麵臨的關鍵挑戰。本章將聚焦於詞匯的嚮量錶示技術，特彆是近年來大放異彩的詞嵌入（Word Embedding）方法。我們將詳細介紹Word2Vec（Skip-gram和CBOW模型）、GloVe等經典模型的工作原理，闡釋它們如何通過學習大量文本數據來捕捉詞語之間的語義和語法關係，並將詞語映射到低維度的連續嚮量空間。讀者將理解為何這些嚮量能夠保持語義相似性（如“國王”減去“男人”加上“女人”約等於“王後”），以及詞嚮量在情感分析、文本分類、機器翻譯等多種下遊任務中的巨大潛力。本章還將觸及一些更先進的詞嚮量技術，如FastText，以及它們如何處理未登錄詞（Out-of-Vocabulary words）。第三章：句法的奧秘：從依賴到結構理解一個句子的含義，離不開對其內部結構和詞語之間關係的分析。本章將深入探討句法分析（Syntactic Parsing）的各種方法。我們將從傳統的基於文法的句法分析方法開始，介紹成分句法分析（Constituency Parsing）和依存句法分析（Dependency Parsing）的根本區彆。讀者將學習到如何構建和應用上下文無關文法（CFG）來進行句法分析，以及如何利用概率文法（PCFG）來解決歧義問題。隨後，我們將重點介紹現代統計句法分析技術，包括基於圖的依存句法分析器和基於轉移的依存句法分析器，並討論它們在準確性和效率上的權衡。句法分析作為理解句子結構的關鍵步驟，其重要性將在後續章節中得到充分體現。第四章：語義的探索：從詞義到文本理解如果說句法分析是理解句子的骨架，那麼語義理解便是賦予其血肉和靈魂。本章將深入探討計算語言學中語義理解的各種方法和挑戰。我們將從詞義消歧（Word Sense Disambiguation）入手，介紹如何利用上下文信息和詞嚮量來確定一個詞在特定語境下的具體含義。接著，我們將探討短語和句子級彆的語義錶示，例如如何構建語義角色標注（Semantic Role Labeling）模型，識彆句子中的謂詞、論元及其角色。本章還將介紹麵嚮整個文本的語義理解技術，如主題模型（Topic Modeling），例如LDA（Latent Dirichlet Allocation），它如何從大量文檔中發現隱藏的主題結構。最終，讀者將認識到語義理解是實現更高級自然語言處理任務（如問答係統、信息抽取）不可或缺的一環。第二部分：計算語言學前沿——技術與應用第五章：深度學習引領的變革：神經網絡的語言模型近年來，深度學習的飛速發展為計算語言學帶來瞭革命性的變化。本章將聚焦於深度學習在語言模型中的應用。我們將詳細介紹循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM和GRU）如何有效地處理序列數據，捕捉長距離依賴關係，從而在語言建模、機器翻譯等任務上取得突破性進展。之後，我們將深入探討注意力機製（Attention Mechanism），理解其如何使模型能夠有選擇地關注輸入序列的不同部分，極大地提升瞭序列到序列（Seq2Seq）模型的性能。最後，本章將重點介紹Transformer模型及其在自然語言處理領域的統治性地位，包括其自注意力（Self-Attention）機製，以及如何利用其並行計算能力構建強大的預訓練語言模型。第六章：預訓練語言模型：通用語言理解的基石預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）是當前計算語言學最炙手可熱的領域之一。本章將詳細介紹BERT、GPT係列等代錶性模型。讀者將瞭解到這些模型是如何在海量無標注文本上進行預訓練，學習通用的語言知識，並在此基礎上通過微調（Fine-tuning）來適應各種具體的下遊任務。我們將深入分析BERT的雙嚮編碼器思想，以及GPT係列模型的自迴歸生成能力。本章還將探討不同PLMs的架構特點、訓練策略以及它們在文本分類、命名實體識彆、問答、摘要生成等任務上的強大錶現。理解PLMs的工作原理，是掌握當前自然語言處理技術發展方嚮的關鍵。第七章：機器翻譯：跨越語言鴻溝的技術機器翻譯（Machine Translation, MT）是計算語言學最早也是最成功的應用領域之一。本章將迴顧機器翻譯的發展曆程，從早期的統計機器翻譯（SMT）到如今占主導地位的神經機器翻譯（NMT）。我們將深入講解基於Seq2Seq模型的神經機器翻譯架構，包括編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）模型以及注意力機製在提升翻譯質量中的作用。讀者將瞭解到如何利用大規模平行語料庫來訓練高效的翻譯模型。本章還將討論機器翻譯麵臨的挑戰，例如低資源語言翻譯、領域適應性以及如何評估翻譯質量。第八章：對話係統與智能助手：讓機器“開口說話” 如何讓機器能夠與人類進行自然、流暢、有意義的對話，是計算語言學最具吸引力的挑戰之一。本章將探討對話係統（Dialogue Systems）的構建技術。我們將區分任務型對話係統（Task-Oriented Dialogue Systems）和開放域對話係統（Open-Domain Dialogue Systems）。讀者將學習到任務型對話係統中的關鍵組件，如自然語言理解（NLU）、對話狀態跟蹤（Dialogue State Tracking）和對話策略（Dialogue Policy）的實現。同時，本章也將介紹生成式對話模型，以及如何利用大型語言模型來構建更具交互性和創造性的聊天機器人。智能助手，如Siri、Alexa等，將作為生動的案例貫穿其中。第九章：信息抽取與知識圖譜：從文本中提取結構化知識在海量非結構化文本中高效地提取有價值的信息，是許多實際應用的核心需求。本章將聚焦於信息抽取（Information Extraction, IE）技術。我們將詳細介紹命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）、關係抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）等關鍵任務。讀者將瞭解到如何利用統計模型和深度學習模型來完成這些任務。在此基礎上，本章還將探討如何將抽取齣的結構化信息構建成知識圖譜（Knowledge Graphs），以及知識圖譜在問答係統、推薦係統、搜索引擎等領域的應用價值。第十章：情感分析與觀點挖掘：洞察文本中的態度在社交媒體、産品評論、新聞報道等場景中，理解人們的情感傾嚮和觀點態度至關重要。本章將深入探討情感分析（Sentiment Analysis）和觀點挖掘（Opinion Mining）的技術。我們將從簡單的詞匯情感強度分析齣發，介紹基於規則和基於機器學習的情感分類方法。隨後，我們將重點介紹深度學習模型在情感分析中的應用，例如如何利用RNN或Transformer模型來捕獲文本中的細微情感綫索。本章還將探討更復雜的任務，如情感極性（積極、消極、中立）、情感強度（非常高興、有點失望）的識彆，以及麵嚮特定實體或屬性的細粒度情感分析。第十一章：自然語言生成：讓機器創作文本與文本理解相對應，自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）是讓機器能夠主動創造文本的藝術。本章將探討NLG的技術原理和應用。我們將從基於模闆的生成方法開始，介紹其簡單性和局限性。然後，我們將重點介紹基於深度學習的生成模型，特彆是Seq2Seq模型和Transformer模型在文本生成中的應用。讀者將瞭解到如何利用這些模型來生成新聞報道、産品描述、故事，甚至詩歌。本章還將討論文本摘要（Text Summarization）作為一種重要的NLG應用，以及如何評價生成文本的質量和流暢度。第十二章：計算語言學的倫理與未來隨著計算語言學技術的飛速發展，其帶來的倫理挑戰也日益凸顯。本章將探討與計算語言學相關的倫理問題，例如數據偏見、算法公平性、隱私保護以及虛假信息的傳播。我們將討論如何識彆和緩解這些問題，並呼籲負責任的AI發展。最後，本章將展望計算語言學的未來發展方嚮，包括更強大的通用語言模型、多模態語言理解、低資源語言處理、以及計算語言學在科學發現、教育、醫療等領域的更廣泛應用。計算語言學正以前所未有的速度發展，它將持續深刻地改變我們與世界的互動方式，並為解決人類麵臨的重大挑戰提供新的工具和思路。結語《計算語言學：方法與前沿》旨在為讀者構建一個全麵、深入且與時俱進的計算語言學知識體係。我們希望通過本書，能夠點燃您對語言和人工智能的熱情，激發您對這一交叉學科的進一步探索。語言的魅力無窮，計算的力量無限，兩者的結閤將開啓一個充滿無限可能的新時代。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的難度麯綫並不平緩，它對讀者的基礎知識有一定要求，但恰恰是這種挑戰性，讓閱讀過程充滿瞭成就感。當我在一些復雜的概率模型章節感到睏惑時，我發現書中的腳注和附錄提供瞭非常及時的補充材料，這避免瞭主綫閱讀被打斷的煩惱。我個人對書中關於語料庫建設和標注規範的章節印象深刻。在很多教材中，這部分內容往往一帶而過，但這本書卻用大量的篇幅，詳實地介紹瞭如何科學、有效地構建和維護高質量的語言數據，這在實踐中是至關重要的。作者顯然是實戰經驗豐富，他所提供的建議非常務實，具有很高的可操作性。這本書讀完後，我立刻嘗試著去設計一個小型的語言處理項目，書中的方法論為我提供瞭堅實的指導，讓我的起點比以前高齣瞭不少。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，我認為不僅在於其內容的權威性，更在於它所傳遞齣的一種嚴謹的治學態度。每一次對新技術的探討，作者都力求做到全麵和客觀，對於各種流派的觀點平衡得非常好，沒有明顯地偏袒某一種特定的技術路綫。在討論到前沿研究方嚮時，作者的視角非常開闊，他不僅總結瞭現有的成就，更重要的是，他指齣瞭未來可能存在的瓶頸和值得探索的方嚮。這使得這本書不像是停留在某個時間點的參考資料，而更像是一份具有前瞻性的行業指南。對於想要在該領域深入研究或者從事相關工作的專業人士來說，這本書提供的思維框架和批判性視角，其價值遠超書本本身的售價。它教會我的，是如何去‘思考’計算語言學的問題，而不僅僅是‘學習’已有的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度確實超齣瞭我的預期。我原本以為它會更偏嚮於理論的堆砌，沒想到在算法和模型介紹上如此詳盡。尤其是在處理自然語言處理（NLP）中的一些核心難題時，作者的處理方式非常獨到和透徹。我記得有一章專門講瞭句法分析，它不僅介紹瞭傳統的基於規則的方法，還深入剖析瞭統計模型和深度學習模型在這一領域的演進和優劣對比。這種曆史的縱深感，讓讀者能夠更清晰地理解當前技術棧的來龍去脈。更難得的是，作者似乎並不滿足於僅僅羅列技術名詞，而是非常注重解釋“為什麼”要采用某種方法，背後的邏輯和數學原理也被盡可能地用易於理解的方式呈現齣來。這對於希望紮實掌握技術內核的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。閤上書本時，感覺自己的思維框架被重塑瞭，不再是零散的知識點，而是一個有機的知識體係在腦海中形成瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排極具匠心。它並沒有采取簡單的章節遞進，而是巧妙地將理論模塊和案例分析穿插進行。比如，在介紹完一個復雜的模型架構後，緊接著就會齣現一個相關的實際應用案例解析，這極大地增強瞭學習的連貫性和趣味性。這種“教—例”結閤的模式，讓我能夠即時檢驗自己對新知識的理解程度。此外，作者在關鍵概念的引入上處理得非常老道，他不會一開始就拋齣最復雜的公式，而是先從直觀的現象入手，引導讀者自然地過渡到抽象的數學錶達。這種循序漸進的教學方式，讓那些對數學感到畏懼的讀者也能逐步建立起信心。整本書讀下來，感覺更像是一場精心策劃的知識探索之旅，而不是枯燥的知識灌輸，節奏感拿捏得恰到好處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調配上簡潔的字體，立刻就吸引瞭我的目光。我原本對這個領域知之甚少，抱持著一種既好奇又忐忑的心情翻開瞭第一頁。裏麵的排版非常清晰，即使是初次接觸這些概念，也能感受到作者在引導讀者時所花費的心思。比如，初期的章節對基礎概念的解釋，簡直是手把手地帶著你入門，沒有那種讓人望而卻步的晦澀感。我特彆欣賞它在理論闡述的同時，並沒有忘記結閤一些實際的應用案例。那些案例的選取都很巧妙，既能展示齣計算語言學的強大威力，又不會因為過於專業而讓人感到脫節。讀完前幾章，我仿佛推開瞭一扇通往新世界的大門，那種知識被係統性地構建起來的感覺，非常令人滿足。這本書的語言風格流暢自然，沒有生硬的學術腔調，讀起來就像是在聽一位知識淵博的朋友娓娓道來，讓人願意一口氣讀下去，去探索後麵更深層次的內容。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

很好的計算語言學教材，權威，新穎！贊

評分☆☆☆☆☆

很不錯的教材，贊一個！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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