具体描述
作者简介
目录信息
1 计算语言学的性质
2 计算语言学的萌芽期
……
第二章 词汇的计算机处理
第一节 词汇统计与词表的制定
第二节 词语分布的统计分析
……
第三章 自动句法分析
第一节 自顶向下分析法
第二节 自底向上分析法
……
第四章 自动语义分析
第一节 义素分析法
第二节 单词的语义特征分类
……
第五章 汉语计算语言学的特殊问题
第一节 信息时代汉字的标准化和共通化
第二节 汉语自动分析中的关键问题
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读后感
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用户评价
这本书给我的感觉，就像是在一个精密的仪器实验室里，我看到了语言是如何被量化和分析的。我记得书中有一个章节深入探讨了词向量（Word Embeddings）的概念。作者通过解释如何将离散的词语映射到连续的向量空间，让我看到了语言的语义信息是如何被编码的。我印象特别深刻的是，书中举例说明了像“国王”减去“男人”加上“女人”等于“王后”这样的类比关系，是如何在词向量空间中得以体现的。这让我惊叹于数学工具在捕捉语言细微差别上的强大能力。虽然我无法详细复述每个算法的细节，但它让我明白，词向量是现代自然语言处理领域的一个基石，它为后续的许多高级任务奠定了基础。这本书让我对语言的“可计算性”有了更深的认识。
评分这本书在我脑海中留下的印记，就像是在古老图书馆里发现了一本尘封的秘籍，里面记载着语言处理的智慧。我记得书中有一部分详细介绍了机器学习在自然语言处理中的应用。作者通过一些经典的例子，比如文本分类、情感分析等，展示了机器学习模型是如何从数据中学习语言的规律。我当时对“支持向量机”和“朴 إلل" 算法在文本分类中的应用印象比较深刻。虽然我记不清具体的数学公式，但作者的讲解让我理解了这些算法的核心思想，以及它们如何帮助计算机区分不同类别的文本。我也记得书中提到了一些神经网络模型，比如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它们在处理序列数据，也就是语言方面表现出色。这本书让我明白，计算语言学与机器学习是密不可分的，前者提供了研究的领域和目标，后者则提供了强大的工具和方法。
评分我对这本书的整体印象是，它像一位博学的向导，带领我踏上了一段探索语言奥秘的旅程。我记得其中有一部分详细阐述了句法分析的过程，这是我之前从未深入了解过的领域。作者用循序渐进的方式，从最基础的词性标注开始，逐步深入到如何识别句子成分，构建语法树。读到这里，我才恍然大悟，原来我们口中那些流畅自然的语句，背后隐藏着如此严谨的结构规则。书中通过各种图示和实例，生动地展现了句法分析的每一步操作，让我得以直观地理解那些抽象的算法。我尤其记得一个关于如何解析歧义句的章节，作者通过对比几种不同的解析方法，让我看到了不同算法在处理复杂语言现象时的优势和局限。这种严谨的分析和对比，让我对计算语言学的研究方法有了更深刻的认识。虽然我无法背诵出所有的算法细节，但它让我对语言的结构化处理有了全新的认识，也让我对那些智能语音助手和机器翻译的背后技术有了更深的敬意。这本书无疑为我打开了一扇理解现代语言技术的大门。
评分读完这本书，我心中涌起一种对语言的全新敬畏。它让我看到了计算语言学在评估和度量语言模型方面的严谨性。我记得书中有一部分详细讲解了评估指标，比如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数等。作者通过具体的例子，解释了这些指标是如何衡量一个语言模型在特定任务上的表现的。我当时觉得很有启发的是，作者会讨论不同任务下，哪种评估指标更重要，以及如何解读这些指标的含义。比如，在信息检索任务中，召回率可能比准确率更关键，而在某些安全相关的应用中，精确率则至关重要。虽然我不是数据科学家，但这些关于评估的讨论，让我看到了科学研究的严谨性和对细节的关注。它让我明白，任何一项语言技术的进步，都离不开科学的评估和迭代。
评分这本书给我最大的启发，在于它揭示了计算语言学与人类认知之间的微妙联系。我记得书中可能涉及到一些关于语言习得和语言理解的理论探讨。作者也许会从计算的角度，分析人类大脑是如何处理和理解语言的，以及与现有计算模型之间可能存在的差异。我当时可能对一些关于“意图识别”和“对话管理”的讨论印象比较深刻。想想看，当我们在和智能助手对话时，它如何理解我们的意图，又如何组织语言来回应我们。这本书让我意识到，计算语言学不仅仅是技术，它也在试图解答关于“思考”和“交流”的根本问题。虽然我记不清具体的理论模型，但它让我对人工智能的未来发展方向，以及语言在其中扮演的角色有了更深刻的思考。
评分这本书给我的感觉就像是在一片宁静的湖泊边，作者铺开了一张精美的地图，上面标注着无数关于语言计算的宝藏。我依稀记得书中有大量的篇幅介绍词义消歧的方法，这是一个非常有趣的话题。想想看，同一个词在不同的语境下可以表达完全不同的意思，人类可以通过常识和推理来理解，但计算机如何做到呢？书中通过引入一些经典的算法，比如基于统计的方法和基于知识的方法，让我看到了解决这个难题的可能性。我记得作者还举了一些生活中的例子，比如“苹果”这个词，在提到水果的时候和提到公司的时候，计算机需要如何区分。虽然我记不清具体的算法名称，但那种抽丝剥茧、层层递进的分析方式让我受益匪浅。它让我意识到，语言的理解远比我们想象的要复杂，而计算语言学正是试图用科学的方法来模拟和实现这种理解。读完这部分，我开始更加仔细地观察周围的语言现象，思考它们背后可能存在的计算模型。
评分这本书，我之前有幸拜读过，虽然具体内容现在回想起来有些模糊，但整体的阅读感受依然清晰。它给我的感觉就像是在一个广阔的原野上，作者搭建了一座瞭望台，让我得以窥见那些抽象的理论是如何与我们日常使用的语言产生千丝万缕的联系。我记得书中有一些关于语言模型构建的章节，虽然我不是专业人士，但作者的讲解却让我能大概理解，比如，他们是如何通过分析大量的文本数据来预测下一个词的出现概率，这背后其实是数学和统计学的精妙运用。书中的案例分析也让我印象深刻，仿佛看到一个个枯燥的公式在实际应用中焕发出生机。我特别欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比和举例，它们像是一盏盏明灯，照亮了我理解那些深奥理论的道路。虽然我无法详细回忆起每一个理论细节，但它激发了我对语言本质的思考，让我开始审视自己与语言互动的方式，以及那些我们习以为常的语言现象背后所蕴含的深刻机制。总而言之，这是一本能拓宽视野，激发思考的书籍，即便时间流逝，它带来的启发依然在我心中回响。
评分这本书在我心中留下的印象，就像是在一个繁忙的实验室里，我亲眼见证了语言如何被“拆解”和“重塑”。我记得书中有很大一部分内容是关于文本挖掘和信息提取的。作者通过生动的案例，展示了如何从海量的文本数据中挖掘出有价值的信息。比如，如何自动识别新闻报道中的关键人物、事件和地点，又如何从用户评论中提取出对某个产品的评价情感。我记得当时对作者介绍的“命名实体识别”和“关系抽取”技术印象特别深刻。这些技术让我看到，计算机不仅仅是简单地存储和检索文本，更能理解文本的语义内容。我当时还觉得很有趣的是，作者会结合一些实际的应用场景，比如搜索引擎的优化、智能推荐系统的构建等等，让我切实感受到计算语言学在现实生活中的强大力量。虽然我无法完全掌握那些复杂的模型，但它让我看到了文本数据背后蕴含的巨大潜力，以及计算语言学在这方面的关键作用。
评分这本书给我的感受，就像是在一次精彩的语言技术展会中，我看到了各种新奇的应用。我记得书中可能穿插了一些关于计算语言学在各个领域的实际应用的案例。比如，在教育领域的智能辅导系统，在医疗领域的病历分析，在法律领域的合同审查，甚至是艺术领域的诗歌创作和音乐生成。作者通过这些鲜活的案例，展示了计算语言学是如何渗透到我们生活的方方面面，并为解决实际问题提供强大支持的。我当时可能对某个关于机器翻译的讨论印象比较深刻，它让我看到了跨越语言障碍的巨大潜力。这本书让我跳出了理论的束缚，看到了计算语言学在现实世界中的无限可能，也让我对未来的智能化社会充满了期待。
评分在我阅读这本书的过程中，我最大的感受是，它像是在黑夜中为我点亮了一盏灯，照亮了我对人工智能语言能力的探索之路。我记得书中有一个章节详细讲解了自然语言生成（NLG）的原理。这部分内容让我对机器如何“说话”产生了极大的好奇。作者从最基础的文本规划、句子生成，一直讲到如何生成更具连贯性和逻辑性的段落。我印象特别深刻的是，书中通过对比不同生成策略的优劣，让我看到了在生成流畅自然的语言时所面临的挑战。比如，如何避免重复，如何保持语气的统一，以及如何根据不同的受众调整语言风格。虽然我不是技术专家，但作者的讲解让我对那些自动撰写新闻报道、生成报告甚至创作诗歌的AI技术有了更深的理解。它让我意识到，计算语言学不仅在“听懂”语言，更在“说出”语言，而且是越来越像人类一样自然地表达。
评分入门篇
评分很基础，当做入门书很合适
评分瞄了一眼，觉得没什么热别的，冯自己的书是不是也有点重呢。。
评分其实不看也完全ok~
评分导论
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