智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用 郑家恒 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑家恒 著

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• 汉语语料库
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• 数据处理
• 语言学
• 计算语言学
• 郑家恒
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030291356

商品编码：29658821753

包装：平装

出版时间：2010-10-01

基本信息

书名：智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用

定价：60.00元

作者：郑家恒

出版社：科学出版社

出版日期：2010-10-01

ISBN：9787030291356

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以作者主持的国家项目、省部级项目及合作项目等为依托，以课题组近年来的研究成果为基础，重点介绍语料库深加工中的若干技术和方法，涉及分词、词性标注、句法分析、语义标注以及相关加工中的自动校对和一致性检验技术。同时，对语料库加工质量的评价技术和语料库的相关应用做了详细介绍。各章节的顺序展示了语料库加工中由浅人深的发展过程。
本书可作为计算机、语言学等专业高年级本科生、研究生教材，也可作为自然语言处理和计算语言学研究人员的参考书。

目录

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《智能科学技术著作丛书》序
前言
章 绪论
1.1 语料库的定义和作用
1.1.1 什么是语料库
1.1.2 语料库的作用
1.2 语料库的建立
1.2.1 什么是语料库标注
1.2.2 语料库标注的原则
1.2.3 建立语料库需要考虑的几个问题
1.2.4 语料库标注和建立的方法
1.2.5 语料库的质量检验
1.3 本书的编排
参考文献
第2章 自动分词
2.1 自动分词概述
2.1.1 自动分词的意义
2.1.2 自动分词的主要难点
2.1.3 自动分词方法简介
2.1.4 自动分词评测
2.2 分词规范
2.2.1 制定分词规范的目的和意义
2.2.2 几种典型的分词规范介绍
2.3 歧义字段的切分技术
2.3.1 歧义字段现象分析
2.3.2 基于统计的歧义字段排歧
2.4 未登录词识别
2.4.1 专有名词识别
2.4.2 新词语识别
2.5 缩略语识别
2.5.1 缩略语特征分析
2.5.2 缩略语资源库的建立
2.5.3 缩略语识别模型
2.5.4 缩略语的还原
2.6 分词一致性检验
2.6.1 分词不一致性现象分析
2.6.2 基于规则的分词一致性检验方法
2.6.3 基于统计的分词一致性检验方法
2.6.4 分词一致性检验系统
参考文献
第3章 词性标注
3.1 词性标注概述
3.1.1 词性标注的意义
3.1.2 词性标注的难点
3.1.3 词性标注方法简介
3.1.4 常用语料库
3.2 词性标注规范
3.2.1 制定词性标注规范的目的和意义
3.2.2 几种典型的词性标注规范介绍
3.3 兼类词的标注
3.3.1 什么是兼类词
3.3.2 典型的兼类词标注方法
3.4 词性标注一致性检验
3.4.1 问题描述和分析
3.4.2 一致性检验模型的建立
3.4.3 实验结果和分析
3.4.4 方法评价
3.5 词性标注自动校对
3.5.1 基于分类的词性标注自动校对
3.5.2 基于决策表的词性标注自动校对
参考文献
第4章 句法分析
4.1 完全句法分析
4.1.1 完全句法分析概述
4.1.2 形式语法体系
4.1.3 树库资源的建设
4.1.4 汉语句法分析的特点
4.1.5 句法分析方法
4.1.6 相关会议及评测
4.1.7 句法分析模型的评价方法
4.2 浅层句法分析
4.2.1 浅层句法分析概述
4.2.2 组块库的获取
4.2.3 组块的类型及其标注规范
4.2.4 组块分析方法
4.2.5 相关会议及评测
4.2.6 评价参数
4.3 句法树库的一致性检验
4.3.1 不一致现象分析
4.3.2 不一致的发现和消解
参考文献
第5章 语义标注语料库
5.1 语义标注范围
5.1.1 词义标注
5.1.2 句义标注
5.1.3 篇章级的语义标注
5.2 语义标注语料库的建立方法
5.2.1 传统的以人工标注为主的方法
5.2.2 自动构建语义标注语料库
5.3 主要的语义标注语料库
5.3.1 词义标注语料库
5.3.2 句义标注语料库
5.3.3 语篇关系标注语料库
5.3.4 时间关系标注语料库
5.3.5 信息抽取方面的语料库
5.3.6 生物医药领域中的语义标注语料库
参考文献
第6章 语料库评测
6.1 语料库评测的意义
6.2 语料库分词质量评价
6.2.1 评价样本的抽样
6.2.2 抽样样本的聚类及评价
6.2.3 实验及分析
6.3 语料库可用性评价
6.3.1 可用性评价体系
6.3.2 可用性评价计算
6.3.3 评价结果分析
参考文献
第7章 基于语料库的应用研究
7.1 网页信息处理
7.1.1 重复网页分析
7.1.2 基于语义的网页去重
7.1.3 基于网页文本结构的网页去重
7.2 特殊领域的信息抽取
7.2.1 基于HMM的农业信息抽取
7.2.2 基于NLP的土壤污染数据抽取
7.2.3 基于BOotstrapping的交通工具名识别
7.3 基于大规模语料库的汉语韵律边界研究
7.3.1 基于统计语言模型建立二叉树结构
7.3.2 基于树结构的汉语韵律边界预测
7.4 基于大规模语料库的欺行为检测
7.4.1 欺性语料库的建设
7.4.2 欺检测的特征线索
7.4.3 文本特征抽取
7.4.4 欺行为检测方法
7.4.5 实验结果和分析
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用 图书简介 引言 随着信息时代的飞速发展，海量文本数据的涌现为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。如何从这些浩如烟海的信息中提取有价值的知识，实现高效、精准的信息处理，已成为当前学术界和产业界关注的焦点。汉语作为世界上使用人数最多的语言之一，其复杂性和独特性更是对智能信息处理技术提出了更高的要求。本书《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》正是聚焦于这一核心问题，深入探讨了汉语语料库的加工技术，并在此基础上阐述了其在人工智能领域的广泛应用。 语料库：智能信息处理的基石 任何智能信息处理系统的性能都离不开高质量、大规模的语料数据。语料库，作为语言知识的载体，是训练、评估和优化自然语言处理模型的基础。对于汉语而言，其语法结构、词汇多样性、语用特点等方面都与西方语言存在显著差异，这使得汉语语料库的构建和加工面临着独特的挑战。 语料的来源与构成： 优质的汉语语料库应具有广泛的代表性，覆盖不同地域、不同领域、不同体裁的语言使用。这包括新闻报道、文学作品、学术论文、网络论坛、社交媒体等。不同类型的语料可以捕捉到语言在不同情境下的细微差别，为模型提供更全面的学习素材。 语料的预处理： 原始文本数据往往充斥着噪声，如错别字、非规范用词、乱码等。因此，语料的预处理是至关重要的一步，它包括文本清洗、编码转换、分句、分词等基本操作。尤其对于汉语而言，高效准确的分词是后续所有文本处理任务的基础，其难度远高于具有明显词界符的西方语言。 语料的标注： 语料的标注是赋予原始文本“智能”的关键。通过人工或半自动的方式，在语料中加入各种语言学信息，如词性标注（Part-of-Speech Tagging）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词义消歧（Word Sense Disambiguation）、句法分析（Syntactic Parsing）等。这些标注信息能够帮助机器更好地理解文本的语义和结构，从而实现更高级的信息处理功能。 汉语语料库的加工技术 本书将重点介绍汉语语料库的各项关键加工技术，这些技术是实现智能信息处理的基础。 1. 分词技术： 基于词典的方法： 利用预先构建的大规模汉语词典，通过匹配算法（如最大匹配法、最小匹配法）将连续的汉字序列切分成词语。本书将深入分析不同词典的优劣，以及各种匹配算法的原理、实现和优化策略。 基于统计的方法： 随着机器学习的发展，统计模型在分词任务中表现出色。最大熵模型、条件随机场（CRF）等模型能够学习词语的上下文信息，提高分词的准确率。本书将详细介绍这些统计模型的原理、特征设计以及训练优化过程。 基于深度学习的方法： 近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了突破性进展。循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及Transformer等模型，能够从海量数据中自动学习复杂的语言模式，实现高性能的分词。本书将重点讲解基于深度学习的分词模型的架构、训练与应用。 分词的挑战与对策： 汉语分词面临着未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）、歧义词、专名切分等难题。本书将探讨针对这些难点问题的解决方案，如基于字的编码器-解码器模型、结合外部知识的方法等。 2. 词性标注： 隐马尔可夫模型（HMM）： HMM模型是经典的序列标注模型，能够有效地捕捉词语与其词性之间的转移概率和发射概率。本书将讲解HMM模型的基本原理、参数估计以及在词性标注中的应用。 条件随机场（CRF）： CRF模型相比HMM，能够更好地考虑全局特征，并且避免了HMM的独立性假设，在词性标注任务中取得了更好的效果。本书将深入分析CRF模型的数学原理、特征工程以及训练优化方法。 深度学习在词性标注中的应用： 基于LSTM-CRF、BERT等深度学习模型在词性标注任务中表现出了卓越的性能。本书将介绍这些模型的结构、训练方法以及如何利用预训练语言模型提升标注效果。 词性标注的挑战： 汉语中许多词语具有多词性现象，同形词的区分等问题是词性标注的难点。本书将探讨如何通过上下文信息和外部词典来解决这些问题。 3. 命名实体识别（NER）： 基于规则的方法： 利用预定义的词典、模式和规则来识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。本书将介绍一些常用的规则设计技巧和挑战。 基于统计机器学习的方法： 利用CRF、最大熵等模型，结合词性、词汇、形状等特征，训练模型来识别命名实体。本书将详细讲解特征设计、模型训练和评估。 基于深度学习的方法： BiLSTM-CRF、BERT-CRF等深度学习模型在NER任务中取得了领先的性能。本书将深入剖析这些模型的架构，以及如何利用预训练模型进行迁移学习。 NER的挑战： 汉语命名实体识别面临着实体边界模糊、同名实体、新实体层出不穷等问题。本书将介绍应对这些挑战的方法，如利用字面信息、上下文信息以及联合学习等。 4. 词义消歧（WSD）： 基于监督的方法： 利用标注好的语料，训练分类模型来区分多义词的不同含义。本书将介绍各种分类算法（如SVM、朴素贝叶斯）以及特征工程。 基于无监督的方法： 在缺乏标注语料的情况下，利用聚类算法或图论方法来区分词义。本书将介绍一些经典的无监督WSD算法。 基于深度学习的方法： 利用上下文编码器将词语的上下文信息表示为向量，然后与词义的表示进行匹配。本书将介绍基于Word Embeddings、ELMo、BERT等模型在WSD中的应用。 词义消歧的挑战： 词义的界定模糊、语境的细微差异是WSD的难点。本书将探讨如何利用更丰富的语境信息和知识图谱来解决这些问题。 5. 句法分析： 依存句法分析（Dependency Parsing）： 识别句子中词语之间的依存关系，构建句法树。本书将介绍基于转移的、基于图的以及深度学习的依存句法分析方法。 短语结构句法分析（Constituency Parsing）： 将句子分解成一系列的短语结构，构建句法短语树。本书将介绍基于上下文无关文法（CFG）以及深度学习的短语结构句法分析方法。 句法分析的挑战： 汉语的语序相对自由，倒装、省略等现象的存在增加了句法分析的难度。本书将探讨如何处理这些复杂句法结构。 汉语语料库的应用 本书的另一重要组成部分是探讨汉语语料库加工技术在各个领域的实际应用。 1. 机器翻译： 高质量的机器翻译系统严重依赖于大规模、高质量的双语语料库。本书将介绍如何利用中文语料库为机器翻译模型提供语言学知识和训练数据，提升翻译的流畅度和准确性。 2. 信息检索： 智能信息检索系统需要理解用户查询的意图，并从海量文档中精准地找到相关信息。中文语料库的加工技术，如分词、词性标注、命名实体识别等，能够有效地提升信息检索系统的性能，实现更智能的搜索。 3. 问答系统： 构建一个能够理解用户问题并从知识库或文本中提取答案的问答系统，需要对中文文本进行深入的理解。本书将介绍如何利用语料库加工技术来解析用户问题，提取关键信息，并找到对应的答案。 4. 文本挖掘与情感分析： 从大量的非结构化文本中发现隐藏的模式、规律和趋势，是文本挖掘的重要任务。情感分析则专注于识别文本中表达的情感倾向（积极、消极、中性）。本书将介绍如何利用语料库加工技术来构建高效的文本挖掘和情感分析模型，例如通过词性标注识别情感词汇，通过命名实体识别分析不同实体的情感倾向。 5. 智能客服与对话系统： 智能客服和对话系统需要理解用户的语言，并生成自然流畅的回复。中文语料库的加工技术，如意图识别、槽位填充、对话状态跟踪等，是构建智能对话系统的关键。 6. 教育与语言研究： 汉语语料库为语言学家、教育工作者提供了宝贵的研究资源。通过对语料库的深入分析，可以研究汉语语言的演变、使用规律，开发更有效的语言教学方法，以及进行语言学理论的实证研究。 7. 内容推荐系统： 现代化的内容推荐系统需要理解用户的兴趣，并根据用户的历史行为和内容特征进行个性化推荐。中文语料库的加工技术，如文本分类、主题模型、实体链接等，能够帮助推荐系统更准确地捕捉用户偏好和内容语义。 总结 《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》一书，旨在为读者提供一个全面、深入的汉语语料库加工技术和应用框架。本书不仅涵盖了分词、词性标注、命名实体识别、词义消歧、句法分析等核心的语言处理技术，更重要的是，将这些技术与实际应用场景紧密结合，展示了其在信息检索、机器翻译、问答系统、文本挖掘等领域的巨大潜力。通过学习本书，读者将能够深刻理解汉语语料库在推动人工智能发展中的关键作用，并掌握构建和应用智能信息处理系统的必备技能。本书内容丰富，理论与实践并重，适合从事自然语言处理、人工智能、计算机科学、语言学以及相关应用领域的研究者、工程师和学生阅读。

评分☆☆☆☆☆

书中关于语料库加工的具体技术章节，设计得堪称教科书级别。它详尽地剖析了从原始文本获取到最终结构化数据产出的每一个步骤，无论是分词算法的选择与优化，还是句法标注的规范与冲突解决，都有详实的图表和代码示例辅助说明。我注意到，作者并没有停留在通用工具的简单介绍上，而是深入探讨了针对汉语特有复杂性所采取的定制化策略，这一点非常难能可贵。例如，在处理兼视图和社会语言变异时，作者提出的数据清洗和规范化流程，极具操作性和可复制性，这对于一线工程师来说是无价的宝藏。阅读这部分内容时，我需要时不时地停下来，对照自己的实践经验去印证和思考，那种“醍醐灌顶”的感觉非常强烈，充分体现了作者深厚的实践积累和对细节的极致追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇导言部分写得极为精彩，它并没有急于深入技术细节，而是宏观地描绘了当前计算语言学和信息处理领域的发展脉络，并巧妙地将汉语语料库在这一生态系统中的核心地位进行了阐述。作者的叙事逻辑非常清晰，从理论到实践的过渡自然流畅，仿佛一位经验丰富的向导，带着读者逐步走进这个充满挑战又激动人心的技术殿堂。我尤其欣赏其中对“高质量数据的重要性”这一概念的强调，这在当前大数据泛滥的时代，更显出精细化加工的价值。阅读时，我能感受到作者在学术严谨性与科普趣味性之间找到了一个绝佳的平衡点，行文间不时出现的历史回顾和前沿案例分析，都极大地丰富了内容的层次感。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部结合了历史深度与未来展望的行业观察报告，读来令人心潮澎湃，对后续章节的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战应用案例部分，无疑是其亮点之一，它有效地拉近了理论与实际生产的距离。书中呈现的几个基于其加工技术构建的特定领域语料库（比如法律文本或医疗记录），其成果展示非常具有说服力。它不仅展示了最终的应用效果——比如提升了信息检索的准确率或改善了机器翻译的流畅度——更关键的是，它公开了支撑这些成果背后的技术栈和方法论。对于希望将语料加工技术落地到具体业务场景的读者来说，这部分内容提供了清晰的路线图和可参考的基准。它有力地证明了精细化、高质量的语料加工绝非可有可无的“体力活”，而是直接决定最终产品性能上限的关键“工程艺术”，这种对技术价值的深刻洞察，令人印象深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配和字体选择都透露出一种专业又不失活泼的气息。拿到手里的时候，感觉分量十足，装帧精良，一看就是经过精心制作的出版物。我对“智能信息处理”这个宏大的主题一直抱有浓厚的兴趣，而“汉语语料库加工技术及应用”这个具体的切入点，则让人眼前一亮，感觉它精准地抓住了当前人工智能领域中一个非常关键且具有挑战性的环节。尤其是在当下，自然语言处理技术日新月异，高质量的语料库是构建强大AI模型的基石，所以这本书的出现显得尤为及时和重要。我期待着书中能有深入浅出的论述，能够将复杂的语料库构建流程、清洗、标注等技术细节，用清晰易懂的方式呈现出来，让即便是初学者也能窥见其门径，同时也能为资深研究人员提供新的思路和参考价值。封面传递出的这种扎实感和前瞻性，极大地激发了我深入阅读的欲望，相信这是一次知识的盛宴。

评分☆☆☆☆☆

从整体的阅读体验来看，这本书的编排布局体现出极高的专业素养。章节之间的逻辑衔接自然紧密，没有丝毫的拖沓或冗余。特别是对于一些复杂的统计模型和机器学习原理的阐述，作者采用了递进式的解释方法，确保读者不会在某个知识点上“迷失”。排版清晰、图文并茂，大量的插图和流程图极大地帮助了抽象概念的理解，使得原本可能枯燥的技术内容变得生动起来。总而言之，这本书已经超越了一般技术专著的范畴，它更像是一部系统性的知识体系构建指南，为希望在汉语信息处理领域深耕的研究者和工程师提供了一把开启高阶应用之门的钥匙，值得反复研读和珍藏。