智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用 鄭傢恒 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭傢恒 著

圖書標籤:

• 智能信息處理
• 漢語語料庫
• 自然語言處理
• 文本挖掘
• 數據處理
• 語言學
• 計算語言學
• 鄭傢恒
• 中文信息處理
• 語料庫加工

店鋪： 久點圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030291356

商品編碼：29658821753

包裝：平裝

齣版時間：2010-10-01

基本信息

書名：智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用

定價：60.00元

作者：鄭傢恒

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2010-10-01

ISBN：9787030291356

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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內容提要

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本書以作者主持的國傢項目、省部級項目及閤作項目等為依托，以課題組近年來的研究成果為基礎，重點介紹語料庫深加工中的若乾技術和方法，涉及分詞、詞性標注、句法分析、語義標注以及相關加工中的自動校對和一緻性檢驗技術。同時，對語料庫加工質量的評價技術和語料庫的相關應用做瞭詳細介紹。各章節的順序展示瞭語料庫加工中由淺人深的發展過程。
本書可作為計算機、語言學等專業高年級本科生、研究生教材，也可作為自然語言處理和計算語言學研究人員的參考書。

目錄

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《智能科學技術著作叢書》序
前言
章 緒論
1.1 語料庫的定義和作用
1.1.1 什麼是語料庫
1.1.2 語料庫的作用
1.2 語料庫的建立
1.2.1 什麼是語料庫標注
1.2.2 語料庫標注的原則
1.2.3 建立語料庫需要考慮的幾個問題
1.2.4 語料庫標注和建立的方法
1.2.5 語料庫的質量檢驗
1.3 本書的編排
參考文獻
第2章 自動分詞
2.1 自動分詞概述
2.1.1 自動分詞的意義
2.1.2 自動分詞的主要難點
2.1.3 自動分詞方法簡介
2.1.4 自動分詞評測
2.2 分詞規範
2.2.1 製定分詞規範的目的和意義
2.2.2 幾種典型的分詞規範介紹
2.3 歧義字段的切分技術
2.3.1 歧義字段現象分析
2.3.2 基於統計的歧義字段排歧
2.4 未登錄詞識彆
2.4.1 專有名詞識彆
2.4.2 新詞語識彆
2.5 縮略語識彆
2.5.1 縮略語特徵分析
2.5.2 縮略語資源庫的建立
2.5.3 縮略語識彆模型
2.5.4 縮略語的還原
2.6 分詞一緻性檢驗
2.6.1 分詞不一緻性現象分析
2.6.2 基於規則的分詞一緻性檢驗方法
2.6.3 基於統計的分詞一緻性檢驗方法
2.6.4 分詞一緻性檢驗係統
參考文獻
第3章 詞性標注
3.1 詞性標注概述
3.1.1 詞性標注的意義
3.1.2 詞性標注的難點
3.1.3 詞性標注方法簡介
3.1.4 常用語料庫
3.2 詞性標注規範
3.2.1 製定詞性標注規範的目的和意義
3.2.2 幾種典型的詞性標注規範介紹
3.3 兼類詞的標注
3.3.1 什麼是兼類詞
3.3.2 典型的兼類詞標注方法
3.4 詞性標注一緻性檢驗
3.4.1 問題描述和分析
3.4.2 一緻性檢驗模型的建立
3.4.3 實驗結果和分析
3.4.4 方法評價
3.5 詞性標注自動校對
3.5.1 基於分類的詞性標注自動校對
3.5.2 基於決策錶的詞性標注自動校對
參考文獻
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 形式語法體係
4.1.3 樹庫資源的建設
4.1.4 漢語句法分析的特點
4.1.5 句法分析方法
4.1.6 相關會議及評測
4.1.7 句法分析模型的評價方法
4.2 淺層句法分析
4.2.1 淺層句法分析概述
4.2.2 組塊庫的獲取
4.2.3 組塊的類型及其標注規範
4.2.4 組塊分析方法
4.2.5 相關會議及評測
4.2.6 評價參數
4.3 句法樹庫的一緻性檢驗
4.3.1 不一緻現象分析
4.3.2 不一緻的發現和消解
參考文獻
第5章 語義標注語料庫
5.1 語義標注範圍
5.1.1 詞義標注
5.1.2 句義標注
5.1.3 篇章級的語義標注
5.2 語義標注語料庫的建立方法
5.2.1 傳統的以人工標注為主的方法
5.2.2 自動構建語義標注語料庫
5.3 主要的語義標注語料庫
5.3.1 詞義標注語料庫
5.3.2 句義標注語料庫
5.3.3 語篇關係標注語料庫
5.3.4 時間關係標注語料庫
5.3.5 信息抽取方麵的語料庫
5.3.6 生物醫藥領域中的語義標注語料庫
參考文獻
第6章 語料庫評測
6.1 語料庫評測的意義
6.2 語料庫分詞質量評價
6.2.1 評價樣本的抽樣
6.2.2 抽樣樣本的聚類及評價
6.2.3 實驗及分析
6.3 語料庫可用性評價
6.3.1 可用性評價體係
6.3.2 可用性評價計算
6.3.3 評價結果分析
參考文獻
第7章 基於語料庫的應用研究
7.1 網頁信息處理
7.1.1 重復網頁分析
7.1.2 基於語義的網頁去重
7.1.3 基於網頁文本結構的網頁去重
7.2 特殊領域的信息抽取
7.2.1 基於HMM的農業信息抽取
7.2.2 基於NLP的土壤汙染數據抽取
7.2.3 基於BOotstrapping的交通工具名識彆
7.3 基於大規模語料庫的漢語韻律邊界研究
7.3.1 基於統計語言模型建立二叉樹結構
7.3.2 基於樹結構的漢語韻律邊界預測
7.4 基於大規模語料庫的欺行為檢測
7.4.1 欺性語料庫的建設
7.4.2 欺檢測的特徵綫索
7.4.3 文本特徵抽取
7.4.4 欺行為檢測方法
7.4.5 實驗結果和分析
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用 圖書簡介 引言 隨著信息時代的飛速發展，海量文本數據的湧現為各行各業帶來瞭前所未有的機遇與挑戰。如何從這些浩如煙海的信息中提取有價值的知識，實現高效、精準的信息處理，已成為當前學術界和産業界關注的焦點。漢語作為世界上使用人數最多的語言之一，其復雜性和獨特性更是對智能信息處理技術提齣瞭更高的要求。本書《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》正是聚焦於這一核心問題，深入探討瞭漢語語料庫的加工技術，並在此基礎上闡述瞭其在人工智能領域的廣泛應用。 語料庫：智能信息處理的基石 任何智能信息處理係統的性能都離不開高質量、大規模的語料數據。語料庫，作為語言知識的載體，是訓練、評估和優化自然語言處理模型的基礎。對於漢語而言，其語法結構、詞匯多樣性、語用特點等方麵都與西方語言存在顯著差異，這使得漢語語料庫的構建和加工麵臨著獨特的挑戰。 語料的來源與構成： 優質的漢語語料庫應具有廣泛的代錶性，覆蓋不同地域、不同領域、不同體裁的語言使用。這包括新聞報道、文學作品、學術論文、網絡論壇、社交媒體等。不同類型的語料可以捕捉到語言在不同情境下的細微差彆，為模型提供更全麵的學習素材。 語料的預處理： 原始文本數據往往充斥著噪聲，如錯彆字、非規範用詞、亂碼等。因此，語料的預處理是至關重要的一步，它包括文本清洗、編碼轉換、分句、分詞等基本操作。尤其對於漢語而言，高效準確的分詞是後續所有文本處理任務的基礎，其難度遠高於具有明顯詞界符的西方語言。 語料的標注： 語料的標注是賦予原始文本“智能”的關鍵。通過人工或半自動的方式，在語料中加入各種語言學信息，如詞性標注（Part-of-Speech Tagging）、命名實體識彆（Named Entity Recognition）、詞義消歧（Word Sense Disambiguation）、句法分析（Syntactic Parsing）等。這些標注信息能夠幫助機器更好地理解文本的語義和結構，從而實現更高級的信息處理功能。 漢語語料庫的加工技術 本書將重點介紹漢語語料庫的各項關鍵加工技術，這些技術是實現智能信息處理的基礎。 1. 分詞技術： 基於詞典的方法： 利用預先構建的大規模漢語詞典，通過匹配算法（如最大匹配法、最小匹配法）將連續的漢字序列切分成詞語。本書將深入分析不同詞典的優劣，以及各種匹配算法的原理、實現和優化策略。 基於統計的方法： 隨著機器學習的發展，統計模型在分詞任務中錶現齣色。最大熵模型、條件隨機場（CRF）等模型能夠學習詞語的上下文信息，提高分詞的準確率。本書將詳細介紹這些統計模型的原理、特徵設計以及訓練優化過程。 基於深度學習的方法： 近年來，深度學習技術在自然語言處理領域取得瞭突破性進展。循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）以及Transformer等模型，能夠從海量數據中自動學習復雜的語言模式，實現高性能的分詞。本書將重點講解基於深度學習的分詞模型的架構、訓練與應用。 分詞的挑戰與對策： 漢語分詞麵臨著未登錄詞（Out-of-Vocabulary, OOV）、歧義詞、專名切分等難題。本書將探討針對這些難點問題的解決方案，如基於字的編碼器-解碼器模型、結閤外部知識的方法等。 2. 詞性標注： 隱馬爾可夫模型（HMM）： HMM模型是經典的序列標注模型，能夠有效地捕捉詞語與其詞性之間的轉移概率和發射概率。本書將講解HMM模型的基本原理、參數估計以及在詞性標注中的應用。 條件隨機場（CRF）： CRF模型相比HMM，能夠更好地考慮全局特徵，並且避免瞭HMM的獨立性假設，在詞性標注任務中取得瞭更好的效果。本書將深入分析CRF模型的數學原理、特徵工程以及訓練優化方法。 深度學習在詞性標注中的應用： 基於LSTM-CRF、BERT等深度學習模型在詞性標注任務中錶現齣瞭卓越的性能。本書將介紹這些模型的結構、訓練方法以及如何利用預訓練語言模型提升標注效果。 詞性標注的挑戰： 漢語中許多詞語具有多詞性現象，同形詞的區分等問題是詞性標注的難點。本書將探討如何通過上下文信息和外部詞典來解決這些問題。 3. 命名實體識彆（NER）： 基於規則的方法： 利用預定義的詞典、模式和規則來識彆文本中的命名實體，如人名、地名、機構名等。本書將介紹一些常用的規則設計技巧和挑戰。 基於統計機器學習的方法： 利用CRF、最大熵等模型，結閤詞性、詞匯、形狀等特徵，訓練模型來識彆命名實體。本書將詳細講解特徵設計、模型訓練和評估。 基於深度學習的方法： BiLSTM-CRF、BERT-CRF等深度學習模型在NER任務中取得瞭領先的性能。本書將深入剖析這些模型的架構，以及如何利用預訓練模型進行遷移學習。 NER的挑戰： 漢語命名實體識彆麵臨著實體邊界模糊、同名實體、新實體層齣不窮等問題。本書將介紹應對這些挑戰的方法，如利用字麵信息、上下文信息以及聯閤學習等。 4. 詞義消歧（WSD）： 基於監督的方法： 利用標注好的語料，訓練分類模型來區分多義詞的不同含義。本書將介紹各種分類算法（如SVM、樸素貝葉斯）以及特徵工程。 基於無監督的方法： 在缺乏標注語料的情況下，利用聚類算法或圖論方法來區分詞義。本書將介紹一些經典的無監督WSD算法。 基於深度學習的方法： 利用上下文編碼器將詞語的上下文信息錶示為嚮量，然後與詞義的錶示進行匹配。本書將介紹基於Word Embeddings、ELMo、BERT等模型在WSD中的應用。 詞義消歧的挑戰： 詞義的界定模糊、語境的細微差異是WSD的難點。本書將探討如何利用更豐富的語境信息和知識圖譜來解決這些問題。 5. 句法分析： 依存句法分析（Dependency Parsing）： 識彆句子中詞語之間的依存關係，構建句法樹。本書將介紹基於轉移的、基於圖的以及深度學習的依存句法分析方法。 短語結構句法分析（Constituency Parsing）： 將句子分解成一係列的短語結構，構建句法短語樹。本書將介紹基於上下文無關文法（CFG）以及深度學習的短語結構句法分析方法。 句法分析的挑戰： 漢語的語序相對自由，倒裝、省略等現象的存在增加瞭句法分析的難度。本書將探討如何處理這些復雜句法結構。 漢語語料庫的應用 本書的另一重要組成部分是探討漢語語料庫加工技術在各個領域的實際應用。 1. 機器翻譯： 高質量的機器翻譯係統嚴重依賴於大規模、高質量的雙語語料庫。本書將介紹如何利用中文語料庫為機器翻譯模型提供語言學知識和訓練數據，提升翻譯的流暢度和準確性。 2. 信息檢索： 智能信息檢索係統需要理解用戶查詢的意圖，並從海量文檔中精準地找到相關信息。中文語料庫的加工技術，如分詞、詞性標注、命名實體識彆等，能夠有效地提升信息檢索係統的性能，實現更智能的搜索。 3. 問答係統： 構建一個能夠理解用戶問題並從知識庫或文本中提取答案的問答係統，需要對中文文本進行深入的理解。本書將介紹如何利用語料庫加工技術來解析用戶問題，提取關鍵信息，並找到對應的答案。 4. 文本挖掘與情感分析： 從大量的非結構化文本中發現隱藏的模式、規律和趨勢，是文本挖掘的重要任務。情感分析則專注於識彆文本中錶達的情感傾嚮（積極、消極、中性）。本書將介紹如何利用語料庫加工技術來構建高效的文本挖掘和情感分析模型，例如通過詞性標注識彆情感詞匯，通過命名實體識彆分析不同實體的情感傾嚮。 5. 智能客服與對話係統： 智能客服和對話係統需要理解用戶的語言，並生成自然流暢的迴復。中文語料庫的加工技術，如意圖識彆、槽位填充、對話狀態跟蹤等，是構建智能對話係統的關鍵。 6. 教育與語言研究： 漢語語料庫為語言學傢、教育工作者提供瞭寶貴的研究資源。通過對語料庫的深入分析，可以研究漢語語言的演變、使用規律，開發更有效的語言教學方法，以及進行語言學理論的實證研究。 7. 內容推薦係統： 現代化的內容推薦係統需要理解用戶的興趣，並根據用戶的曆史行為和內容特徵進行個性化推薦。中文語料庫的加工技術，如文本分類、主題模型、實體鏈接等，能夠幫助推薦係統更準確地捕捉用戶偏好和內容語義。 總結 《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深入的漢語語料庫加工技術和應用框架。本書不僅涵蓋瞭分詞、詞性標注、命名實體識彆、詞義消歧、句法分析等核心的語言處理技術，更重要的是，將這些技術與實際應用場景緊密結閤，展示瞭其在信息檢索、機器翻譯、問答係統、文本挖掘等領域的巨大潛力。通過學習本書，讀者將能夠深刻理解漢語語料庫在推動人工智能發展中的關鍵作用，並掌握構建和應用智能信息處理係統的必備技能。本書內容豐富，理論與實踐並重，適閤從事自然語言處理、人工智能、計算機科學、語言學以及相關應用領域的研究者、工程師和學生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

從整體的閱讀體驗來看，這本書的編排布局體現齣極高的專業素養。章節之間的邏輯銜接自然緊密，沒有絲毫的拖遝或冗餘。特彆是對於一些復雜的統計模型和機器學習原理的闡述，作者采用瞭遞進式的解釋方法，確保讀者不會在某個知識點上“迷失”。排版清晰、圖文並茂，大量的插圖和流程圖極大地幫助瞭抽象概念的理解，使得原本可能枯燥的技術內容變得生動起來。總而言之，這本書已經超越瞭一般技術專著的範疇，它更像是一部係統性的知識體係構建指南，為希望在漢語信息處理領域深耕的研究者和工程師提供瞭一把開啓高階應用之門的鑰匙，值得反復研讀和珍藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰應用案例部分，無疑是其亮點之一，它有效地拉近瞭理論與實際生産的距離。書中呈現的幾個基於其加工技術構建的特定領域語料庫（比如法律文本或醫療記錄），其成果展示非常具有說服力。它不僅展示瞭最終的應用效果——比如提升瞭信息檢索的準確率或改善瞭機器翻譯的流暢度——更關鍵的是，它公開瞭支撐這些成果背後的技術棧和方法論。對於希望將語料加工技術落地到具體業務場景的讀者來說，這部分內容提供瞭清晰的路綫圖和可參考的基準。它有力地證明瞭精細化、高質量的語料加工絕非可有可無的“體力活”，而是直接決定最終産品性能上限的關鍵“工程藝術”，這種對技術價值的深刻洞察，令人印象深刻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常引人注目，色彩搭配和字體選擇都透露齣一種專業又不失活潑的氣息。拿到手裏的時候，感覺分量十足，裝幀精良，一看就是經過精心製作的齣版物。我對“智能信息處理”這個宏大的主題一直抱有濃厚的興趣，而“漢語語料庫加工技術及應用”這個具體的切入點，則讓人眼前一亮，感覺它精準地抓住瞭當前人工智能領域中一個非常關鍵且具有挑戰性的環節。尤其是在當下，自然語言處理技術日新月異，高質量的語料庫是構建強大AI模型的基石，所以這本書的齣現顯得尤為及時和重要。我期待著書中能有深入淺齣的論述，能夠將復雜的語料庫構建流程、清洗、標注等技術細節，用清晰易懂的方式呈現齣來，讓即便是初學者也能窺見其門徑，同時也能為資深研究人員提供新的思路和參考價值。封麵傳遞齣的這種紮實感和前瞻性，極大地激發瞭我深入閱讀的欲望，相信這是一次知識的盛宴。

評分☆☆☆☆☆

書中關於語料庫加工的具體技術章節，設計得堪稱教科書級彆。它詳盡地剖析瞭從原始文本獲取到最終結構化數據産齣的每一個步驟，無論是分詞算法的選擇與優化，還是句法標注的規範與衝突解決，都有詳實的圖錶和代碼示例輔助說明。我注意到，作者並沒有停留在通用工具的簡單介紹上，而是深入探討瞭針對漢語特有復雜性所采取的定製化策略，這一點非常難能可貴。例如，在處理兼視圖和社會語言變異時，作者提齣的數據清洗和規範化流程，極具操作性和可復製性，這對於一綫工程師來說是無價的寶藏。閱讀這部分內容時，我需要時不時地停下來，對照自己的實踐經驗去印證和思考，那種“醍醐灌頂”的感覺非常強烈，充分體現瞭作者深厚的實踐積纍和對細節的極緻追求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的開篇導言部分寫得極為精彩，它並沒有急於深入技術細節，而是宏觀地描繪瞭當前計算語言學和信息處理領域的發展脈絡，並巧妙地將漢語語料庫在這一生態係統中的核心地位進行瞭闡述。作者的敘事邏輯非常清晰，從理論到實踐的過渡自然流暢，仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶著讀者逐步走進這個充滿挑戰又激動人心的技術殿堂。我尤其欣賞其中對“高質量數據的重要性”這一概念的強調，這在當前大數據泛濫的時代，更顯齣精細化加工的價值。閱讀時，我能感受到作者在學術嚴謹性與科普趣味性之間找到瞭一個絕佳的平衡點，行文間不時齣現的曆史迴顧和前沿案例分析，都極大地豐富瞭內容的層次感。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部結閤瞭曆史深度與未來展望的行業觀察報告，讀來令人心潮澎湃，對後續章節的學習充滿瞭期待。