数理语言学

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出版者:商务印书馆
作者:冯志伟
出品人:
页数:491
译者:
出版时间:2012-4
价格:35.00元
装帧:平装
isbn号码:9787100083911
丛书系列:
图书标签:
  • 语言学
  • 数学
  • 冯志伟
  • 离散数学
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  • 计算语言学
  • 语义学
  • 语言模型
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具体描述

本书系统地、全面地、深入浅出地介绍了这三个部分的基本知识和最新成就。为了便于文科读者透彻地理解本书内容,本书专门辟出一章讲述语言学中的离散数学方法。

本书可作为数理语言学的入门教材,著者在写作时尽量考虑到跨学科读者的需要,既可供想了解这门新兴边缘学科而数学准备不够的语言学工作者和其他文科读者阅读,亦可供要求了解语言学方面的现代化知识的理工科读者阅读。

《数理语言学》 这部著作深入探讨了语言学与数学的交叉领域,为理解人类语言的结构、运作机制及其认知基础提供了全新的视角。本书聚焦于如何运用数学模型和方法来分析语言现象,揭示隐藏在语言规律背后的定量关系和抽象模式。 内容概述: 本书的开篇将带领读者进入语言学中那些可以用数学语言精确描述的部分。我们将首先审视语言的计算模型,包括早期基于有限状态自动机和上下文无关文法的模型,它们如何有效地捕捉到句子结构的层次性。随后,我们将深入探讨概率语言模型,分析马尔可夫模型、N-gram模型在语音识别、机器翻译等领域的应用,以及它们如何通过统计概率来预测和生成语言序列。 本书的核心部分将集中于形式语义学。这里,我们将介绍如何运用逻辑学的工具,如一阶逻辑、模态逻辑,来精确地表达词汇和句子的意义。读者将学习到如何构建真值条件语义理论,理解量词、否定、条件句等复杂语言现象的逻辑结构。同时,本书也会触及集合论在词义消歧、指代关系等方面的应用,以及如何利用集合运算来建模词汇的意义空间。 此外,图论在语言学中的应用也将得到详细阐述。我们将探讨如何用图来表示词汇之间的关系,如同义词、反义词、上位词等,以及如何利用图算法来分析句法结构、语义网络和语篇连贯性。代数结构,如群论和格论,在语言学中扮演的角色也会被提及,例如在探讨语言的类比规则、语音系统的结构等方面。 本书还关注信息论在语言学中的应用。我们将从信息熵、互信息等概念出发,分析语言的冗余度、信息密度以及它们如何影响语言的效率和学习。这部分内容将帮助读者理解语言如何有效地传递信息,以及在沟通中如何优化信息编码。 对于计算语言学的前沿研究,本书将介绍基于统计的机器学习模型,特别是神经网络模型在自然语言处理中的突破性进展。我们将探讨循环神经网络(RNN)、长短期短期记忆网络(LSTM)、Transformer等模型如何学习语言的复杂模式,以及它们在文本生成、情感分析、机器翻译等任务中的强大能力。本书将深入分析这些模型背后的数学原理,例如反向传播算法、梯度下降等优化方法。 本书的最后部分将目光投向语言发展和演化的数学模型。我们将探讨如何使用统计模型来模拟语言变化的速度和方向,以及如何分析语言家族的演化树。此外,认知科学与数理语言学的结合也将被探讨,包括如何利用数学模型来解释儿童语言习得的规律,以及语言加工过程中的认知机制。 本书的特点: 严谨的数学基础: 本书力求在概念阐述上做到严谨,将复杂的数学理论清晰地转化为易于理解的语言学分析工具。 广泛的应用领域: 从传统的句法分析、语义解释,到现代的自然语言处理、人工智能,本书所涵盖的数理方法都有着广泛的应用前景。 理论与实践结合: 在介绍理论模型的同时,本书也会穿插相应的案例分析,展示这些数学工具如何在实际的语言数据分析中发挥作用。 前沿性与经典性并存: 本书既包含了语言学中经典的形式化方法,也涵盖了当前计算语言学领域的最新进展。 谁适合阅读本书: 本书适合对语言的内在规律和结构有深入探究兴趣的语言学专业学生和研究人员,也适合对人工智能、自然语言处理、计算科学以及逻辑学感兴趣的读者。任何希望从更精确、更抽象的维度理解人类语言的任何人,都能从本书中获益。 通过阅读《数理语言学》,读者将能够掌握一套强大的分析工具,以更深入、更系统的方式理解语言的本质,并为相关领域的创新研究奠定坚实的基础。

作者简介

目录信息

前言
第1章 离散数学与语言
第2章 代数语言学
第3章 统计语言学
第4章 应用数理语言学
结语
附录:胡耀邦同志鼓励我研究数理语言学
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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在我翻阅《数理语言学》的过程中,我体验到了一种强烈的智识上的震撼。我一直以为,语言是人类情感和思想最直接的载体,它充满了艺术性和感性。然而,这本书却以一种近乎残酷的数学视角,解构了语言的结构和运作机制。书中关于“信息论”在语言学中的应用,让我理解了语言的简洁性和有效性是如何被量化的。我开始思考,我们为何能用如此少的词语,表达如此丰富的信息。而当作者深入探讨“句法分析”的算法时,我更是被深深吸引。原来,我们看似灵活自如的句子结构,背后隐藏着一套精密的算法。这些算法,可以用数学的语言来精确描述。这让我联想到,我们学习外语时,为什么总是需要学习语法规则,因为这些规则,其实就是语言的“算法”。这本书让我看到了语言的另外一面,不再是模糊不清的情感表达,而是逻辑严谨的算法和可被量化的规律。它让我对人工智能在自然语言处理方面的突破,有了更深刻的理解。

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坦白说,《数理语言学》这本书的挑战性确实不小,但正是这种挑战,让我收获了意想不到的成长。作为一个习惯了宏大叙事和感性表达的读者,初遇书中那些密集的公式和符号时,确实感到一丝眩晕。然而,作者并没有因此放弃,而是耐心地引导我一步步去理解。他并没有直接抛出复杂的理论,而是从一些相对简单的语言现象入手,例如词频统计、字母组合概率等,然后逐渐引入更复杂的概念,比如上下文无关文法、马尔可夫模型等。我尤其喜欢书中对于“语言模型”的讲解,它如何通过预测下一个词语来生成连贯的文本,这让我对机器翻译、语音识别等技术的原理有了更清晰的认识。这本书让我明白,语言并不是混沌一片,而是存在着可被量化、可被建模的规律。我甚至开始在日常交流中,不自觉地去分析句子的结构、词语的搭配,试图找到其中的“数学韵律”。这种思维方式的转变,是我阅读此书最大的收获。它让我在感叹语言之美的同时,也能理性地分析其内在的逻辑和结构。这本书就像一位严谨的导师,教会我如何用科学的眼光去剖析看似寻常的语言世界。

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在我阅读《数理语言学》的过程中,我体验到了一种前所未有的思维冲击。长期以来,我对语言的认知,更多地停留在人文和哲学的层面,强调其表达的丰富性、情感的细腻度。而这本书,则以一种近乎冷峻的数学视角,剖析了语言的结构和规律。书中对于“形式语言”的定义,以及如何用集合论的观点来描述语言的组成,这对我来说是一个全新的概念。我之前从未想过,那些我们日常使用的词语和句子,竟然可以用如此严谨的数学语言来定义。书中关于“语言的复杂度”的探讨,也让我对语言的演化和发展有了更深刻的理解。作者通过数学模型,试图量化语言的复杂程度,这让我惊叹于人类语言的精妙和高效。我开始反思,我们的大脑在处理语言时,究竟是如何在如此短的时间内,完成如此复杂的分析和生成任务的。这本书的独特之处在于,它并没有将数学作为一种工具来“辅助”语言学,而是将数学本身视为语言学研究的核心方法论。它让我看到,科学的严谨和人文的关怀,并非互不相容,而是可以在同一个领域内,产生出令人惊叹的火花。

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《数理语言学》这本书,对我而言,更像是一次智识上的探险。我并非科班出身,对数学的理解也仅限于基础层面,因此在阅读过程中,常常需要放慢速度,甚至需要查阅一些背景知识。但作者的写作风格,似乎有意规避了过于晦涩的术语,更多地采用类比和实例来阐释复杂的概念。例如,书中关于“句法分析树”的讲解,通过形象的比喻,让我这个初学者也能大致理解一个句子的层级结构。这本书让我看到了语言学的另外一面,不再仅仅是停留在词汇、语义的层面,而是深入到语言生成的机制、语言结构的数学表达。我开始对“语义网络”、“知识图谱”等概念产生浓厚的兴趣,它们似乎是数理语言学在人工智能领域最直观的应用。阅读这本书,就像是在一幅宏大的语言地图上,点亮了许多我从未涉足的区域。我不再满足于仅仅停留在语言的表面,而是渴望去了解它背后的“代码”和“算法”。这本书的价值在于,它为我打开了一个全新的认知窗口,让我看到了语言的深度和广度,以及它与数学之间奇妙的连接。

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《数理语言学》这本书,为我打开了一个我从未想象过的视角,去看待我们最熟悉的存在——语言。我一直以为,语言是感性的、灵活的,充满着诗意和情感。然而,这本书却以一种令人惊艳的严谨,向我展示了语言背后隐藏的数学骨架。书中关于“统计语言学”的讲解,让我明白了词语的出现频率、词语之间的搭配概率,是如何构成语言的“骨架”的。我开始重新审视我日常的语言表达,仿佛看到了无数的数字和概率在其中运作。而当作者深入探讨“句法结构”的数学建模时,我更是被深深吸引。原来,我们看似随意组合的句子,背后隐藏着一套精密的生成规则。这些规则,可以用数学的语言来精确描述。这让我联想到,我们学习外语时,为什么总是需要学习语法规则,因为这些规则,其实就是语言的“数学公式”。这本书让我对语言产生了全新的敬畏感,它不再仅仅是情感的载体,更是逻辑和秩序的体现。我开始期待,是否能通过这本书,更深入地理解人工智能是如何“学习”和“理解”人类语言的。

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初次翻开《数理语言学》这本书,我内心是带着一丝忐忑和莫大的好奇。作为一名对语言现象充满兴趣,但又对数学公式感到些许畏惧的普通读者,我总觉得“数理”这两个字自带了一种难以逾越的高冷感。然而,这本书的开篇并没有让我感受到预期的冰冷,反而以一种循序渐进的方式,将我引入了一个我从未设想过的视角。作者似乎懂得如何将抽象的概念具象化,如何将繁复的符号与我们日常生活中习以为常的语言表达联系起来。我开始意识到,原来语言的底层逻辑,竟然可以如此精巧地被数学的严谨所捕捉。书中对于词语的统计分布、句法的生成规则,甚至语音的声学模型,都进行了深入的探讨,并且以一种相对易懂的方式呈现。让我印象深刻的是,书中关于“词向量”的讲解,它将原本离散的词语放入一个连续的空间,使得意义相近的词语能够“聚集”在一起,这种可视化表达让我脑海中对语言的理解瞬间鲜活起来。我开始反思,我们平常说话、写文章时,大脑究竟是如何进行如此高效的组合和判断的?这本书就像一把钥匙,打开了我对语言背后隐藏的数学之美的认知。即便有些地方需要反复琢磨,但那种豁然开朗的感觉,足以抵消所有的困惑。它让我看到,语言不仅仅是沟通的工具,更是一个充满结构、规律和数学魅力的复杂系统。

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我必须坦诚,《数理语言学》这本书并非易读之物,但它的价值,却足以抵消所有的阅读障碍。我并非科班出身,对数学的涉猎也仅限于浅尝辄止。因此,初次翻开这本书,面对那些抽象的符号和公式时,的确感到一阵晕眩。然而,作者的引导方式,却出乎意料地令人感到耐心和鼓舞。他并没有一味地堆砌理论,而是从一些最基础的语言现象出发,循序渐进地引入更复杂的概念。我尤其被书中关于“词义消歧”的数学模型所吸引,它如何通过统计词语在不同上下文中的出现概率,来判断词语的准确含义,这让我对机器翻译的精准度有了更深的理解。这本书让我看到,语言的背后,隐藏着一套庞大而精密的数学体系。它不再是模糊不清的情感表达,而是逻辑严谨的结构和可被量化的规律。我开始反思,我们大脑在进行语言理解和生成时,是否也在默默地运行着一套复杂的“算法”。这本书的独特之处在于,它将数理的严谨与语言的魅力巧妙地结合在一起,让我既感受到了科学的逻辑之美,又领略到了语言的丰富内涵。

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《数理语言学》这本书,无疑为我打开了一个全新的思考空间。我一直以来对语言的理解,更多地停留在人文的层面,强调其表达的艺术性和情感的细腻度。然而,这本书却以一种令人惊叹的严谨,向我展示了语言背后隐藏的数学骨架。书中关于“词汇的统计分布”的讲解,让我明白了词语的出现频率,以及词语之间的搭配概率,是如何构成语言的“骨架”的。这让我对语言的“自然性”有了更深的认识。而当作者深入探讨“句法结构”的数学建模时,我更是被深深吸引。原来,我们看似随意组合的句子,背后隐藏着一套精密的生成规则,这些规则,可以用数学的语言来精确描述。这让我联想到,我们学习外语时,为什么总是需要学习语法规则,因为这些规则,其实就是语言的“数学公式”。这本书让我对语言产生了全新的敬畏感,它不再仅仅是情感的载体,更是逻辑和秩序的体现。我开始期待,是否能通过这本书,更深入地理解人工智能是如何“学习”和“理解”人类语言的。

评分

《数理语言学》这本书,为我打开了一个全新的认知维度。我一直以来都对语言抱有浓厚的兴趣,但我的理解更多地停留在人文和哲学的层面,关注语言的情感表达、文化内涵。然而,这本书却以一种令人耳目一新的方式,将我带入了一个由数学和逻辑构建的语言世界。书中关于“概率语言模型”的讲解,让我明白了词语之间的搭配并非偶然,而是遵循着一定的概率规律。这让我对语言的“自然性”有了更深刻的认识。而当作者深入探讨“生成语法”时,我更是被深深吸引。原来,我们看似随心所欲地组合词语,背后隐藏着一套严谨的生成规则,这些规则可以用数学的语言来精确描述。这让我联想到,我们学习外语时,为什么总是需要掌握大量的语法知识,因为这些语法规则,其实就是语言的“数学公式”。这本书让我看到了语言的另外一面,不再是模糊不清的情感表达,而是逻辑严谨的结构和可被量化的规律。它让我对人工智能在自然语言处理方面的成就,有了更清晰的认识。

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我必须承认,《数理语言学》这本书给我带来的冲击是深远的,甚至可以说是一种观念上的重塑。在阅读之前,我对语言的理解大多停留在文学、人文的层面,强调其情感的抒发、思想的表达。然而,这本书却硬生生地将逻辑、算法、模型这些“硬核”的数学概念,巧妙地编织进了语言的肌理之中。书中对于“形式语法”的阐述,让我第一次理解到,原来我们构造句子并非随心所欲,而是遵循着一套严谨的规则体系。如同搭建积木,每一个词语、每一个短语都有其在句子结构中的特定位置和功能。作者通过各种符号和公式,将这些规则清晰地呈现出来,虽然起初有些吃力,但随着理解的深入,我开始惊叹于人类语言的精妙设计。更有趣的是,书中还探讨了如何利用数学模型来“学习”语言,比如如何让计算机理解并生成人类语言。这让我联想到现在许多人工智能的进步,很多都离不开数理语言学的基础。我开始思考,我们大脑在处理语言时,是否也默默地运行着类似的“算法”?这本书的价值不仅仅在于传授知识,更在于激发我不断地去探索、去质疑,去用一种全新的、更加理性的视角来审视我们最熟悉的工具——语言。它让我明白,在艺术的美学背后,往往隐藏着科学的严谨和数学的逻辑。

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研一的时候读过,适合学语言学的人读读

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很多知识都已经较为陈旧,未来的数理属于概率推断

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很多知识都已经较为陈旧,未来的数理属于概率推断

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瞄一眼的读过……

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