計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐 [Multilingual Natural Language Processing Applications:From Theory to Practice] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Daniel M.Bikel，Imed Zitouni 編，史曉東，陳毅東 譯

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 多語種
• 計算機科學
• NLP
• 機器翻譯
• 文本分析
• 深度學習
• Python
• 人工智能
• 語言模型

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111484912

版次：1

商品編碼：11665188

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

外文名稱：Multilingual Natural Language Processing Applications:From Theory to Practice

開本：16開

齣版時間：

內容簡介

　　《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》是一本全麵闡述如何構建健壯和準確多語種自然語言處理係統的圖書，由兩位資深專傢編輯，集閤瞭該領域眾多尖端進展以及從廣泛的研究和産業實踐中總結的實用解決方案。第一部分介紹現代自然語言處理的核心概念和理論基礎，展示瞭現今理解單詞和文件結構、分析語法、建模語言、識彆蘊含和檢測冗餘。第二部分徹底闡述與構建真實應用有關的實際考量，包括信息抽取、機器翻譯、信息檢索/搜索，總結、問答、提煉、處理流水綫等。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
關於作者
第一部分 理論
第1章 找齣詞的結構
1.1 詞及其部件
1.1.1 詞元
1.1.2 詞形
1.1.3 詞素
1.1.4 類型學
1.2 問題和挑戰
1.2.1 不規則性
1.2.2 歧義性
1.2.3 能産性
1.3 形態模型
1.3.1 查詞典
1.3.2 有限狀態形態
1.3.3 基於閤一的形態
1.3.4 函數式形態
1.3.5 形態歸納
1.4 總結
第2章 找齣文檔的結構
2.1 概述
2.1.1 句子邊界檢測
2.1.2 主題邊界檢測
2.2 方法
2.2.1 生成序列分類方法
2.2.2 判彆性局部分類方法
2.2.3 判彆性序列分類方法
2.2.4 混閤方法
2.2.5 句子分割的全局建模擴展
2.3 方法的復雜度
2.4 方法的性能
2.5 特徵
2.5.1 同時用於文本與語音的特徵
2.5.2 隻用於文本的特徵
2.5.3 語音特徵
2.6 處理階段
2.7 討論
2.8 總結
第3章 句法
3.1 自然語言分析
3.2 樹庫：句法分析的數據驅動方法
3.3 句法結構的錶示
3.3.1 使用依存圖的句法分析
3.3.2 使用短語結構樹的句法分析
3.4 分析算法
3.4.1 移進歸約分析
3.4.2 超圖和綫圖分析
3.4.3 最小生成樹和依存分析
3.5 分析中的歧義消解模型
3.5.1 概率上下文無關文法
3.5.2 句法分析的生成模型
3.5.3 句法分析的判彆模型
3.6 多語言問題：什麼是詞元
3.6.1 詞元切分、實例和編碼
3.6.2 分詞
3.6.3 形態學
3.7 總結
第4章 語義分析
4.1 概述
4.2 語義解釋
4.2.1 結構歧義
4.2.2 詞義
4.2.3 實體與事件消解
4.2.4 謂詞 論元結構
4.2.5 意義錶示
4.3 係統範式
4.4 詞義
4.4.1 資源
4.4.2 係統
4.4.3 軟件
4.5 謂詞 論元結構
4.5.1 資源
4.5.2 係統
4.5.3 軟件
4.6 意義錶示
4.6.1 資源
4.6.2 係統
4.6.3 軟件
4.7 總結
4.7.1 詞義消歧
4.7.2 謂詞 論元結構
4.7.3 意義錶示
第5章 語言模型
5.1 概述
5.2 n元模型
5.3 語言模型評價
5.4 參數估計
5.4.1 最大似然估計和平滑
5.4.2 貝葉斯參數估計
5.4.3 大規模語言模型
5.5 語言模型適應
5.6 語言模型的類型
5.6.1 基於類的語言模型
5.6.2 變長語言模型
5.6.3 判彆式語言模型
5.6.4 基於句法的語言模型
5.6.5 最大熵語言模型
5.6.6 因子化語言模型
5.6.7 其他基於樹的語言模型
5.6.8 基於主題的貝葉斯語言模型
5.6.9 神經網絡語言模型
5.7 特定語言建模問題
5.7.1 形態豐富語言的建模
5.7.2 亞詞單元的選擇
5.7.3 形態類彆建模
5.7.4 無分詞語言
5.7.5 口語與書麵語言
5.8 多語言和跨語言建模
5.8.1 多語言建模
5.8.2 跨語言建模
5.9 總結
第6章 文本蘊涵識彆
6.1 概述
6.2 文本識彆蘊涵任務
6.2.1 問題定義
6.2.2 RTE的挑戰
6.2.3 評估文本蘊涵係統性能
6.2.4 文本蘊涵解決方案的應用
6.2.5 其他語言中的RTE研究
6.3 文本蘊涵識彆的框架
6.3.1 要求
6.3.2 分析
6.3.3 有用的組件
6.3.4 通用模型
6.3.5 實現
6.3.6 對齊
6.3.7 推理
6.3.8 訓練
6.4 案例分析
6.4.1 抽取語篇約束
6.4.2 基於編輯距離的RTE
6.4.3 基於轉換的方法
6.4.4 邏輯錶示及推理
6.4.5 獨立於蘊涵學習對齊
6.4.6 在RTE中利用多對齊
6.4.7 自然邏輯
6.4.8 句法樹核
6.4.9 使用有限依存上下文的全局相似度
6.4.1 0RTE的潛在對齊推理
6.5 RTE的進一步研究
6.5.1 改進分析器
6.5.2 發明或解決新問題
6.5.3 開發知識庫
6.5.4 更好的RTE評價
6.6 有用資源
6.6.1 文獻
6.6.2 知識庫
6.6.3 自然語言處理包
6.7 總結
第7章 多語情感與主觀性分析
7.1 概述
7.2 定義
7.3 英語中的情感及主觀性分析
7.3.1 詞典
7.3.2 語料庫
7.3.3 工具
7.4 詞級和短語級標注
7.4.1 基於字典的方法
7.4.2 基於語料庫的方法
7.5 句子級標注
7.5.1 基於字典
7.5.2 基於語料庫
7.6 文檔級標注
7.6.1 基於字典
7.6.2 基於語料庫
7.7 什麼有效，什麼無效
7.7.1 最佳情況：已有人工標注的語料庫
7.7.2 次優情形：基於語料庫的跨語言映射
7.7.3 第三優情形：孳衍詞典
7.7.4 第四優情形：翻譯詞典
7.7.5 各種可行方法的比較
7.8 總結

第二部分 實踐
第8章 實體檢測和追蹤
8.1 概述
8.2 提及檢測
8.2.1 數據驅動的分類
8.2.2 搜索提及
8.2.3 提及檢測特徵
8.2.4 提及檢測實驗
8.3 共指消解
8.3.1 Bell樹的構建
8.3.2 共指模型：鏈接和引入模型
8.3.3 最大熵鏈接模型
8.3.4 共指消解實驗
8.4 總結
第9章 關係和事件
9.1 概述
9.2 關係與事件
9.3 關係類彆
9.4 將關係抽取視為分類
9.4.1 算法
9.4.2 特徵
9.4.3 分類器
9.5 關係抽取的其他方法
9.5.1 無監督和半監督方法
9.5.2 核方法
9.5.3 實體和關係檢測的聯閤方法
9.6 事件
9.7 事件抽取方法
9.8 超句
9.9 事件匹配
9.1 0事件抽取的未來方嚮
9.1 1總結
第10章 機器翻譯
10.1 機器翻譯現狀
10.2 機器翻譯評測
10.2.1 人工評測
10.2.2 自動評測
10.2.3 WER、BLEU、METEOR等
10.3 詞對齊
10.3.1 共現
10.3.2 IBM模型
10.3.3 期望最大化
10.3.4 對齊模型
10.3.5 對稱化
10.3.6 作為機器學習問題的詞對齊
10.4 基於短語的翻譯模型
10.4.1 模型
10.4.2 訓練
10.4.3 解碼
10.4.4 立方剪枝
10.4.5 對數綫性模型和參數調節
10.4.6 控製模型的大小
10.5 基於樹的翻譯模型
10.5.1 層次短語翻譯模型
10.5.2 綫圖解碼
10.5.3 基於句法的模型
10.6 語言學挑戰
10.6.1 譯詞選擇
10.6.2 形態學
10.6.3 詞序
10.7 工具和數據資源
10.7.1 基本工具
10.7.2 機器翻譯係統
10.7.3 平行語料
10.8 未來的方嚮
10.9 總結
第11章 跨語言信息檢索
11.1 概述
11.2 文檔預處理
11.2.1 文檔句法和編碼
11.2.2 詞元化
11.2.3 規範化
11.2.4 預處理最佳實踐
11.3 單語信息檢索
11.3.1 文檔錶示
11.3.2 索引結構
11.3.3 檢索模型
11.3.4 查詢擴展
11.3.5 文檔先驗模型
11.3.6 模型選擇的最佳實踐
11.4 CLIR
11.4.1 基於翻譯的方法
11.4.2 機器翻譯
11.4.3 中間語言文檔錶示
11.4.4 最佳實踐
11.5 多語言信息檢索
11.5.1 語言識彆
11.5.2 MLIR的索引建立
11.5.3 翻譯查詢串
11.5.4 聚閤模型
11.5.5 最佳實踐
11.6 信息檢索的評價
11.6.1 建立實驗環境
11.6.2 相關性評估
11.6.3 評價指標
11.6.4 已有數據集
11.6.5 最佳實踐
11.7 工具、軟件和資源
11.8 總結
第12章 多語自動文摘
12.1 概述
12.2 自動文摘方法
12.2.1 傳統方法
12.2.2 基於圖的方法
12.2.3 學習如何做摘要
12.2.4 多語自動摘要
12.3 評測
12.3.1 人工評價
12.3.2 自動評價
12.3.3 自動文摘評測係統的近期發展
12.3.4 多語自動文摘的自動評測方法
12.4 如何搭建自動文摘係統
12.4.1 材料
12.4.2 工具
12.4.3 說明
12.5 評測競賽和數據集
12.5.1 評測競賽
12.5.2 數據集
12.6 總結
第13章 問答係統
13.1 概述和曆史
13.2 架構
13.3 源獲取和預處理
13.4 問題分析
13.5 搜索及候選抽取
13.5.1 非結構化資源搜索
13.5.2 非結構化源文本的候選抽取
13.5.3 結構化源文本的候選抽取
13.6 迴答評分
13.6.1 方法概述
13.6.2 證據結閤
13.6.3 擴展到列錶型問題
13.7 跨語言問答
13.8 案例研究
13.9 評測
13.9.1 評測任務
13.9.2 判斷答案正確性
13.9.3 性能度量
13.1 0當前和未來的挑戰
13.1 1總結和進一步閱讀
第14章 提煉
14.1 概述
14.2 示例
14.3 相關性和冗餘性
14.4 Rosetta Consortium 提煉係統
14.4.1 文檔和語料庫準備
14.4.2 索引
14.4.3 查詢迴答
14.5 其他提煉方法
14.5.1 係統架構
14.5.2 相關度
14.5.3 冗餘
14.5.4 多模態提煉
14.5.5 跨語言提煉
14.6 評測和指標
14.7 總結
第15章 口語對話係統
15.1 概述
15.2 口語對話係統
15.2.1 語音識彆和理解
15.2.2 語音生成
15.2.3 對話管理器
15.2.4 語音用戶接口
15.3 對話形式
15.4 自然語言呼叫路由選擇
15.5 三代對話應用
15.6 持續的改進循環
15.7 口語句子的轉錄和標注
15.8 口語對話係統的本地化
15.8.1 呼叫流程本地化
15.8.2 提示本地化
15.8.3 文法的本地化
15.8.4 源端數據
15.8.5 訓練
15.8.6 測試
15.9 總結
第16章 聚閤自然語言處理引擎
16.1 概述
16.2 聚閤語音和NLP引擎架構的期望屬性
16.2.1 靈活的分布式組件化
16.2.2 計算效率
16.2.3 數據操作功能
16.2.4 魯棒性處理
16.3 聚閤的架構
16.3.1 UIMA
16.3.2 GATE
16.3.3 InfoSphere Streams
16.4 案例研究
16.4.1 GALE 互操作性演示係統
16.4.2 跨語言自動語言開發係統
16.4.3 實時翻譯服務
16.5 經驗教訓
16.5.1 分割涉及延遲和精度之間的權衡
16.5.2 聯閤優化與互操作性
16.5.3 數據模型需要使用約定
16.5.4 性能評估的挑戰
16.5.5 引擎的前嚮波訓練
16.6 總結
16.7 UIMA樣本代碼
索引

精彩書摘

　　《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》：
　　為瞭處理口語間語言動態切換的多語言輸入，可以根據單語語料對語言模型進行分彆建模，使用瞭這些模型的係統（例如一個基於語音的報攤或基於電話的對話係統）可以基於第一步的語言識彆結果來選擇語言模型，或者基於在初始處理之後産生最高分數的語言模型（在語音識彆中有時會結閤發音模型）來進行動態選擇。
　　Fugen等錶明如何通過上下文無關文法將幾個單語語言模型閤並成一個多語語言模型，其中文法的非終結符包含語言信息，終結符狀態與單語n元模型一緻。使用明確的文法規則來對現有狀態進行擴展（隻用匹配語言中的理元組），以避免不閤時機的語言切換。構建單個多語語言模型的可選方法是在包含多個單語語料的數據池中訓練一個單獨多語言模型或訓練多個單語語言模型，然後以插值方式來使用。第一種技術降低瞭係統性能，特彆是語料大小不平衡的時候。第二種技術則有輕微的提高，但仍然比不上前麵提到基於文法的方法。
　　……

前言/序言

　　看起來幾乎每個人都在一定程度上受到瞭信息技術的發展和互聯網繁榮的影響。近來，多媒體信息源變得日益普及。不過，未加工的自然語言文本的總量在不斷增長，並且地球上各種主要語言都在不斷産生大量未處理文本。例如，英語維基百科報導已有 101 種語言的維基百科，而每種語言至少有10 000 篇文章。因此，不管是國傢、公司，還是個人，都迫切需要來分析、翻譯、綜閤或者提煉這些海量文本。
　　以前，要開發魯棒、精確的多語自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）應用，研究者或者開發人員需要查閱若乾本參考書、幾十個期刊或者會議論文。本書旨在為開發此類應用提供所需的所有背景知識和實際建議。雖然這個要求很高，但我們希望本書至少是本有用的參考書。
　　過去20年來，自然語言研究者開發瞭可處理多種語言的大量文本的若乾優秀算法。迄今為止，主流的方法是建立可從實例中學習的統計模型。這樣的模型能魯棒地應對其處理文本的類型甚至語言的變化。如果設計適當，同樣的模型可用於新的領域或新的語言，隻需要提供相應領域或語言的新的訓練實例。這種方法也使得研究者沒有必要辛苦地寫齣處理問題的所有規則以及這些規則聯閤使用的方式。統計係統一般隻要研究者提供可能的輸入特徵的抽象錶示，其相對重要性可在訓練(training)階段學習而得，並在解碼(decoding)或者推理(inference)階段應用於新的文本。
　　統計自然語言處理領域在快速變化，部分變化源於其快速發展。例如，該領域的主要會議之一是計算語言學年會，其參會人數在過去五年已經翻番。另外，IEEE語音和語言處理會議和期刊上自然語言處理的文章數目也在過去十年中翻瞭一番以上。IEEE是世界上推進技術發展的最大的專業學會之一。自然語言處理研究者不但在解決本領域的問題上取得瞭內在的進步，也從機器學習和語言學領域的進展中藉鑒良多。本書雖注意先進的算法和技術，但主要目的是對該領域的最佳實踐進行詳盡的闡明。另外，每章會描述所述方法在多語(multilingual)環境下的適用性。
　　本書分成兩部分。第一部分是理論，包括前七章，展示瞭自然語言處理的各種基礎問題以及解決這些問題的算法。頭三章關注的是找齣各種不同粒度層次的語言結構。第1章引入瞭一個重要概念——形態學(morphology)，研究詞的結構，以及世界上各種語言的不同形態現象的處理方法。第2章討論瞭多種方法，文檔可由此分解為更易處理的部分，如句子，以及通過主題聯係的更大的單位。第3章研究瞭發現句子內部結構的方法，也即句法(syntax)。句法一直都是語言學最重要的研究領域，這種重要性也反映在自然語言處理領域。說其重要，部分原因是句子的結構和句子的意義相關，所以找齣句法結構是理解句子的第一步。
　　找齣句子或者其他文本單位的結構化的意義錶示，經常稱作語義分析(semantic parsing)，這是第4章的內容。第4章還特彆討論瞭近年來引起諸多關注的語義角色標注(semantic role labeling)問題，其目的是找齣可作為動詞或謂詞的論元的句法短語。對動詞的論元進行瞭識彆和分類，我們離生成句子的邏輯形式(logical form)又靠近瞭一步，而邏輯形式是句子意義的一種錶示，這種錶示方式容易被機器處理，而用於處理邏輯的多種工具人類自古代就開始研究瞭。
　　然而，如果我們不需要語義分析生成的深層句法語義結構呢？如果我們的問題隻是確定多個句子中哪個句子是人最可能寫或者說的呢？解決此問題的一種方法是開發一個可根據語法閤法性而為句子打分的模型並以此選取分值最高的句子。給齣一個詞串的分值或概率估計的問題稱為語言模型(language modeling)，這是第5章的主題。
　　錶示意義和判斷句子的語法閤法性隻是處理語言前期步驟中的兩種。為瞭進一步理解意義，我們需要一個算法，該算法可對一段文本中錶示的事實進行推理。例如，我們想要知道一個句子中提到的事實是否被文檔中前麵的某個句子所蘊涵，這種推理被稱為識彆文本蘊涵(recognizing textual entailment)，這是第6章的主題。
　　找齣陳述或事實的相互蘊涵顯然對文本自動理解很重要，但是這些陳述的性質也有待考究。理解一個陳述是否是主觀的，並找齣其錶述的意見的傾嚮性是第7章的主題。由於人們經常錶達意見，這顯然是一個重要的問題，尤其在社交網絡已經成為互聯網上人際交流的最重要形式的時代，這一點更顯重要。本書第一部分以本章作結。
　　本書第二部分是實踐，講述如何將第一部分描述的自然語言處理基礎技術應用於現實世界中的問題。應用開發經常要做權衡，如時間和空間的權衡，因此本書應用部分的章節探討瞭在構建一個魯棒的多語自然語言處理應用時，如何進行各種算法和設計決策的權衡。
　　第8章描述識彆和區分命名實體(named entity)以及這些實體在文本中提及的辦法，也描述瞭識彆兩個以上的實體提及共指(corefer)的方法。這兩個問題一般稱為提及檢測(mention detection)和共指消解(coreference resolution)，它們是一個更大的應用領域——信息抽取（information extraction）的兩個核心部分。
　　第9章繼續信息抽取的討論，探索找齣兩個實體如何發生關係的技術，也稱為關係抽取(relation extraction)。要識彆事件，並對此進行分類，稱為事件抽取(event extraction)。此外，事件涉及多個實體，我們希望機器能找齣事件的參與者及其所起的作用。因此，事件抽取與自然語言處理中的一個關鍵問題“語義角色標注”緊密相關。
　　第10章描述自然語言處理領域中最古老的問題之一，這本質上也是一個多語自然語言處理問題：機器翻譯(Machine Translation，MT)。從一種語言翻譯為另外一種語言，一直是NLP研究追求的目標。在學術界幾十年的努力之後，近年來已經研究齣多種方法，在現有的硬件條件下可以進行實用的機器翻譯瞭。
　　翻譯文本是一迴事，但是我們如何理解現存的海量文本呢？第8、9章對幫助我們自動産生文本中信息的結構化記錄進行瞭一些探索。解決海量問題的另一個辦法是通過查找與某個搜索查詢相關的少量文檔或者文檔的一部分來縮小範圍。該問題稱為信息檢索(information retrieval)，這是第11章的主題。像Google一樣的商用搜索引擎在很多方麵可看作大規模的信息檢索係統。由於搜索引擎非常流行，因此這是個很重要的NLP問題——考慮到有大量語料是非公開的，從而不能被商業引擎搜索到，所以信息檢索越發重要。
　　處理大量文本的另一個辦法是自動文摘，這是第12章的主題。摘要很睏難，一般有兩種做法：找到若乾個句子或句子片段來錶示文本的大意，理解文本，將其意義進行某種內部錶示，然後生成摘要，與人為的操作一樣。
　　人們經常傾嚮於使用機器自動處理文本，因為他們有很多問題要找到答案。這些問題可以是簡單的事實性問題，如“約翰·肯尼迪何時齣生”，也可以是復雜的問題，如“德國巴伐利亞的最大城市是哪個”。第13章討論如何建造自動迴答這類問題的係統。
　　如我們想迴答的問題還更復雜那該怎麼辦？我們的查詢可能有多個答案，如“找齣奧巴馬總統在2010年會見的外國政府首腦”。這類查詢可由在NLP中被稱為提煉(distillation)的一門較新的子學科處理。提煉需要真正地把信息檢索和信息抽取技術結閤起來，同時還要增加自己的技術。
　　在許多情形下，我們希望機器能利用語音識彆和閤成技術交互式地處理語言。這樣的係統稱為對話係統(dialog system)，這在第15章討論。由於在語音識彆、對話管理和語音閤成方麵的技術進展，對話係統越來越實用，並且已經在實際場閤中廣泛安裝使用。
　　最後，我們作為NLP研究者和工程師，希望用世界上開發的大量不同的部件來構造係統。這種處理引擎的聚閤在第16章介紹。雖然這是本書的最後一章，但從某種意義上來講這代錶處理文本的開始而非結尾，因為該章描述瞭一個通用的架構，可用來生成不同組閤的一係列處理流水單元。
　　我們希望本書是自足的，同樣希望讀者將其作為學習的開始而不是結束。每章都有大量參考文獻，讀者可以用來繼續深入研究任何話題。NLP的研究隊伍在全世界越來越壯大，我們希望你加入我們的行列，一起進行自動文本處理的激動人心的探索。你可以在大學、研究所、會議、博客甚至社交網絡上和我們一起交流。多語自然語言處理係統的未來是十分光明的，我們期待你的貢獻！
　　緻謝寫作本書伊始，我們就將它定位為多個作者通力閤作的成果。我們對IBM齣版社/Prentice Hall 在起步階段給予的鼓勵和支持懷有無限的感激，特彆要感謝Bernard Goodwin 和所有其他在IBM齣版社工作的員工，他們在項目的開展和結束過程中給予瞭幫助。這樣一本書當然也離不開我們各章節作者大量的時間、努力和技術纔能的投入，所以我們非常感謝Otakar Smr??、Hyun�睯o You、Dilek Hakkani�睺ür、Gokhan Tur、Benoit Favre、Elizabeth Shriberg、Anoop Sarkar、Sameer Pradhan、Katrin Kirchhoff、Mark Sammons、V�盙�盫inod Vydiswaran、Dan Roth、Carmen Banea、Rada Mihalcea、Janyce Wiebe、Xiaqiang Luo、Philipp Koehn、Philipp Sorg、Philipp Cimiano、Frank Schilder、Liang Zhou、Nico Schlaefer、Jennifer Chu�睠arroll、Vittorio Castelli、Radu Florian、Roberto Pieraccini、David Suendermann、John F�盤itrelli以及 Burn Lewis。Daniel M�盉ikel 還對Google Research錶示感謝，特彆對Corinna Cortes 在本項目最後階段給予的支持錶示感謝。最後我們（Daniel M�盉ikel 和 Imed Zitouni）要對IBM Research 的支持錶示由衷的感謝，特彆要感謝Ellen Yoffa，沒有他，本項目就不可能完成。

語言的邊界消融，智能的浪潮湧動：一本關於跨越鴻溝、連接世界的著作 在信息爆炸的數字時代，語言，作為人類思想與情感的載體，其重要性不言而喻。然而，語言的多樣性也構成瞭信息獲取與交流的天然壁壘。不同的語言，不同的文化背景，使得全球範圍內的信息流動與深度理解麵臨著前所未有的挑戰。正是基於這樣的背景，一本緻力於打破語言隔閡，賦能智能互聯的著作應運而生。這不僅僅是一本書，更是通往一個更加互聯互通、信息暢通的未來世界的鑰匙。 一、 洞察時代脈搏：多語自然語言處理的必然性與深遠影響 我們正處在一個全球化加速、跨文化交流日益頻繁的時代。從科研閤作到商業貿易，從文化傳播到國際政治，語言的障礙無處不在，卻也催生瞭對打破這些障礙的強烈需求。自然語言處理（NLP），作為人工智能領域的核心分支，其目標在於讓計算機能夠理解、解釋、生成和操縱人類語言。而“多語”的視角，則將這一目標推嚮瞭更廣闊的舞颱。 想象一下，當一個全球性的科研項目，其參與者來自世界各地，語言風格各異，信息交流的準確性和效率將直接影響研究成果。又或者，一個跨國企業，如何在不同市場的消費者中建立有效的溝通，理解他們的需求，傳遞品牌價值？再者，當災難發生時，如何快速整閤全球範圍內關於災情的報道，進行有效的救援協調？這些場景無不凸顯齣多語自然語言處理的緊迫性與戰略意義。 本書的編寫，正是基於對這些時代脈搏的深刻洞察。它認識到，單一語言的NLP技術，無論多麼精湛，都無法滿足當前全球化浪潮的需求。隻有掌握瞭跨越多種語言、理解多種文化語境的NLP能力，纔能真正釋放人工智能的巨大潛能，實現信息的無障礙流動，促進人類社會的深度融閤。這本書的齣現，是對這一時代呼喚的有力迴應，它指明瞭方嚮，提供瞭方法，更為這一激動人心的領域注入瞭新的活力。 二、 理論的基石：構建多語NLP的堅實認知框架 理解多語自然語言處理，首先需要建立一套堅實的理論基礎。本書並非簡單地羅列各種技術，而是從根本上構建一個清晰、係統且富有洞察力的認知框架。它深入剖析瞭語言的本質，從語言學、認知科學等多個維度，揭示瞭語言的結構、語義、語用等復雜層麵，並進一步探討瞭這些因素在不同語言中是如何體現和演變的。 例如，書中會詳細闡述詞匯層麵上的挑戰，包括詞義的歧義性、同義詞/反義詞的復雜性，以及不同語言中詞匯錶達的差異。它將不僅僅停留在錶麵的翻譯，而是深入探究詞匯背後的文化內涵和語境依賴。接著，本書會攀登到句子層麵，解析語法結構的差異，例如語序的不同、詞性標記的演變、以及句子嵌套和依存關係的處理。這部分內容會引導讀者理解，為何僅僅依靠規則匹配無法有效解決多語種的句子理解問題，而需要更深層次的語義分析。 更進一步，本書將目光投嚮篇章層麵。一篇文章、一段對話，其整體的連貫性、邏輯性和信息組織方式，往往比單個句子更為復雜。在多語環境中，這種復雜性被進一步放大。書中會探討指代消解、語篇關係識彆、以及不同文化背景下信息呈現方式的差異。例如，東方文化傾嚮於委婉含蓄，而西方文化可能更直接，這種差異會深刻影響篇章的構建和理解。 此外，本書還會著重講解計算語言學中的核心理論，例如基於規則的方法、統計學習方法以及近年來取得巨大成功的深度學習方法。它會清晰地梳理這些方法在多語NLP任務中的適用性、優缺點，以及它們是如何被不斷改進和融閤的。對於一些關鍵的算法和模型，例如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）、以及近年來掀起革命的Transformer架構，書中將進行細緻的剖析，解釋其原理、架構以及在多語NLP任務中的具體應用。 三、 實踐的藍圖：通往多語NLP應用的豐富路徑 理論的價值最終體現在實踐。本書的另一大亮點在於，它不僅僅停留在理論的探討，而是為讀者繪製瞭一幅通往多語自然語言處理應用的豐富路徑。它將理論知識與實際應用緊密結閤，通過詳實的案例分析和技術講解，幫助讀者理解如何將先進的NLP技術落地，解決現實世界中的各種挑戰。 書中會涉及一係列核心的多語NLP應用場景，例如： 機器翻譯 (Machine Translation)： 從傳統的基於規則和統計的方法，到如今基於神經網絡的端到端翻譯模型，本書將深入剖析機器翻譯技術的演進，探討如何處理不同語言之間的語法、詞匯、以及文化差異，實現更自然、更準確的翻譯。這包括對各種翻譯模型架構的介紹，以及如何構建和評估多語種翻譯係統。 跨語言信息檢索 (Cross-lingual Information Retrieval, CLIR)： 在全球信息爆炸的時代，如何從海量多語種的文本中快速找到所需信息至關重要。本書將探討如何構建跨語言的索引和查詢模型，使得用戶能夠用自己的母語檢索其他語言的信息，並獲得高質量的搜索結果。這涉及到詞嚮量的跨語言對齊、語義空間的構建等關鍵技術。 多語情感分析 (Multilingual Sentiment Analysis)： 瞭解不同語言背景的用戶對産品、服務或事件的看法，對於企業和組織至關重要。本書將深入研究如何訓練模型，識彆和分析不同語言文本中的情感傾嚮，包括正麵、負麵、中性以及更細粒度的情感分類。這需要考慮不同文化中情感錶達的差異性和隱晦性。 跨語言文本分類與聚類 (Cross-lingual Text Classification and Clustering)： 將多語種的文本按照預定義的類彆進行劃分，或者將相似的文本聚集在一起，是信息管理和知識發現的重要手段。本書將介紹如何利用遷移學習、領域自適應等技術，在不同語言之間遷移學習模型的性能，實現高效的跨語言文本分類與聚類。 對話係統與語音助手 (Dialogue Systems and Voice Assistants)： 語音助手已經深入到我們的日常生活，而多語種的語音助手將打破語言的界限，讓更多人享受到智能科技的便利。本書將探討如何構建支持多語種語音識彆（ASR）、自然語言理解（NLU）、對話管理（DM）以及自然語言生成（NLG）的端到端對話係統。 多語種信息抽取與知識圖譜構建 (Multilingual Information Extraction and Knowledge Graph Construction)： 從非結構化的多語種文本中抽取結構化信息，並將其構建成知識圖譜，是實現機器智能推理和知識應用的基礎。本書將介紹如何進行實體識彆、關係抽取、事件抽取等任務，並探討如何將不同語言的知識圖譜進行融閤和對齊。 四、 實踐的指引：工具、數據集與前沿挑戰 理論與應用的結閤，離不開具體的工具和數據集的支持。本書將為讀者提供清晰的實踐指引，介紹當前業界主流的多語NLP開發框架、庫和工具，例如PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers等，並講解如何利用這些工具快速構建和部署多語NLP模型。 同時，本書還會詳細介紹常用的多語NLP數據集，包括大規模的平行語料庫、單語語料庫、以及針對特定任務設計的評估數據集，並指導讀者如何對這些數據集進行預處理、增強以及分析。 最後，本書還將展望多語自然語言處理領域的未來發展趨勢和前沿挑戰。例如，如何解決低資源語言的處理問題？如何提升模型的魯棒性和泛化能力？如何實現更具文化敏感性和個性化的多語NLP應用？這些都將是本書引導讀者思考的方嚮，激勵讀者在這一充滿活力的領域不斷探索和創新。 五、 結語 總而言之，這本著作將是一本不可多得的參考書，對於從事人工智能、自然語言處理、計算語言學、以及對跨語言交流和信息處理感興趣的科研人員、工程師、學生以及技術愛好者而言，都具有極高的價值。它以嚴謹的學術態度，結閤前沿的實踐經驗，為讀者提供瞭一個全麵、深入且富有啓發的視角，去理解和掌握多語自然語言處理的核心技術與應用。閱讀本書，將如同開啓一扇通往智能互聯新時代的大門，讓你能夠更有效地駕馭信息洪流，連接全球智慧，共同塑造一個更加開放、包容和智能的未來。

評分☆☆☆☆☆

近年來，隨著全球化的深入和信息技術的快速發展，自然語言處理（NLP）的應用場景日益豐富，而“多語”能力也成為瞭NLP技術發展的必然趨勢。我一直關注著NLP領域的最新動態，也一直在尋找一本能夠係統性地梳勒清多語NLP的原理和實踐的書籍。當我看到《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》時，我感到非常興奮。書名中的“原理”二字，預示著它將深入探討支撐多語NLP發展的理論基礎，例如不同語言的結構特點、跨語言信息錶示的方法、以及如何在不同語言之間進行有效遷移等。而“實踐”二字，則錶明這本書不會止步於理論的探討，而是會提供切實的解決方案和操作指南，這對於我這樣需要將NLP技術落地到實際項目中的工程師來說，具有極大的價值。我尤其期待書中能夠詳細介紹如何構建和訓練多語種的Transformer模型，如何處理低資源語言的NLP問題，以及在實際應用中如何優化模型的性能和效率。這本書的齣現，我相信能夠極大地幫助我們更好地理解和掌握多語NLP的核心技術，並將其成功應用於各種實際場景。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在自然語言處理領域摸爬滾打多年的從業者，我見過太多光鮮亮麗的理論，也踩過不少坑。市麵上關於NLP的書籍琳琅滿目，但真正能做到理論深度與實踐可操作性兼備，並且能覆蓋到“多語”這一關鍵方嚮的書籍，卻著實難得。當我看到《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》這個書名時，我的第一反應是“終於等到瞭”。我非常看重“原理”二字，因為隻有深刻理解瞭背後的數學模型、算法邏輯以及語言學的支撐，纔能在麵對復雜多變的應用場景時，不至於迷失方嚮，或者僅僅是生搬硬套。而“實踐”則意味著這本書不會是一本“隻可遠觀，不可褻玩”的理論大部頭，它應該能提供清晰的步驟、豐富的代碼示例，甚至是一些可以直接部署的小工具。特彆是在“多語”這個方嚮，如何處理語種差異、語言特徵提取、跨語言遷移學習等問題，一直是我關注的重點。這本書能否提供一些前沿的解決方案，例如如何利用預訓練的跨語言模型，或者構建高效的多語種語義匹配係統，我對此充滿瞭期待。我希望這本書能夠幫助我拓寬視野，提升技能，尤其是在處理非英語文本時，能夠更加得心應手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就足夠吸引我瞭！“多語自然語言處理：從原理到實踐”，這幾個字簡直像是一盞明燈，照亮瞭我長久以來在NLP領域探索的道路。我一直對語言的奧秘著迷，也對計算機如何理解和生成語言充滿好奇。傳統的NLP書籍往往側重於英文，很多時候需要花費大量精力去調整和適配到中文或其他語言上，過程繁瑣且效果不盡如人意。而這本書的齣現，仿佛是為我量身定做。它承諾要覆蓋“多語”，這意味著我不再需要為不同語言的NLP問題而四處奔波，而是能在一個集中的平颱上學習和實踐。更重要的是，“從原理到實踐”的錶述，預示著它不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入到實際應用，教會我如何將復雜的理論知識轉化為解決實際問題的工具。我非常期待能夠在這本書中找到關於跨語言錶示學習、機器翻譯的最新進展、多語種文本分類、情感分析等方麵的詳實講解，並能通過書中的案例和代碼示例，一步步搭建起自己的多語NLP係統。這不僅僅是一本技術書籍，更是我邁嚮更廣闊NLP世界的重要一步。

評分☆☆☆☆☆

我對自然語言處理一直抱有極大的熱情，尤其是近年來隨著深度學習的飛速發展，NLP領域湧現齣瞭許多令人驚嘆的技術和應用。然而，許多優秀的學習資源往往過於側重英文語料和英文NLP模型的講解，這對於非英語母語者，或者需要處理多種語言文本的開發者來說，確實存在一定的學習門檻和局限性。當我在書店看到《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》時，這本書的題目就立刻吸引瞭我的眼球。它清晰地指齣瞭該書的核心內容——“多語自然語言處理”，這恰好是我一直以來想要深入瞭解和學習的方嚮。我非常好奇這本書將如何從“原理”入手，解釋多語NLP背後的核心概念和關鍵技術，例如多語種詞嵌入、跨語言注意力機製、多任務學習模型等。同時，“實踐”二字也讓我對這本書充滿瞭期待，我希望它能提供具體的代碼實現、清晰的流程指導，甚至是一些可以用於實際項目的小型案例，讓我能夠快速地將所學知識應用到實際的NLP任務中，例如多語種情感分析、文本摘要、問答係統等等。這本書的齣版，無疑為我們提供瞭一個係統學習多語NLP的寶貴機會。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對語言模型和人工智能充滿好奇的人來說，《計算機科學叢書·多語自然語言處理：從原理到實踐》這個書名就像一個神秘的寶藏地圖，指引著我通往更深層次的NLP知識殿堂。我一直對計算機如何理解不同語言的微妙之處感到著迷，也一直希望能找到一本能夠真正教會我如何在多種語言環境下進行NLP任務的書。很多時候，我會在學習某個NLP算法時，發現它主要針對的是英文，當我嘗試將其應用於中文或其他語言時，就會遇到各種意想不到的睏難。這本書的“多語”定位，讓我看到瞭解決這個問題的希望。我期待它能夠從基礎的語言學原理齣發，深入淺齣地講解各種多語NLP模型的構建思路和核心算法，並且能夠通過豐富的實例和代碼，引導我一步步掌握如何構建、訓練和評估一個多語NLP係統。我特彆想瞭解書中會如何處理不同語言的詞匯、語法、語義等方麵的差異，以及如何利用遷移學習、零樣本學習等技術，來提升模型在低資源語言上的錶現。這本書的“從原理到實踐”的承諾，讓我相信它不僅能滿足我的求知欲，更能賦予我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，質量很不錯，挺好的

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

感覺還行吧 沒看完

評分☆☆☆☆☆

物流速度很快

評分☆☆☆☆☆

對初學者有幫助，隻是沒寫捲積的反嚮傳播

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

書講的比較亂，每章節不同的作者，就是專題匯編，翻譯的也一般，看著費勁

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，搞活動買的很劃算，買書還是要京東或者當當

評分☆☆☆☆☆

很棒，喜歡，不錯的一本書