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出版者:Peking University Press

作者:Stefan Thomas Gries

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:20.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9787301068809

丛书系列:西方语言学原版影印系列丛书

图书标签:

• 语言学
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• 语言研究
• 计算语言学
• 心理语言学

好的，这是一本关于计算语言学中的词汇语义表征的图书简介： --- 图书名称：计算语言学中的词汇语义表征 图书简介 本书深入探讨了现代自然语言处理（NLP）领域中，如何精确、高效地捕获和建模人类语言词汇的复杂意义。在人工智能和语言技术飞速发展的今天，理解词汇的语义是实现机器理解人类语言能力的核心基石。本书旨在为研究人员、高级学生以及资深工程师提供一个全面的框架，梳理从经典统计方法到前沿深度学习模型在词汇语义表征方面的演进、核心技术、挑战与未来方向。 第一部分：语义表征的基础与演进 本部分首先确立了词汇语义表征的理论基础，探讨了语言学中关于意义的本体论观点如何影响计算模型的构建。 第一章：词汇语义学的计算视角 本章回顾了符号主义（如本体论、语义网络）与联结主义（如分布式表征）两种主要的语义建模范式。重点分析了分布假说（Distributional Hypothesis）——“一个词的意义由其上下文决定”——如何在计算模型中得以实现和量化。此外，还将讨论语义的多个维度，包括句法依赖、主题关联性和语用学影响，并说明如何将这些维度融入表征空间。 第二章：经典统计模型与稀疏表征 在深度学习浪潮兴起之前，基于统计和矩阵分解的方法构筑了早期高效的表征体系。本章将详细解析潜在语义分析（LSA）和潜在狄利克雷分配（LDA）等主题模型。重点剖析了它们如何通过降维技术从高维的词-文档共现矩阵中提取潜在的主题或语义因子。我们将深入探讨这些模型的数学原理、参数估计方法，以及它们在信息检索和文档分类中的应用局限性，特别是对“零样本”或罕见词汇处理的难度。 第三章：词向量的诞生与早期联结主义模型 词向量（Word Embeddings）的出现是计算语言学的一大里程碑。本章聚焦于Word2Vec（包括CBOW和Skip-gram架构）的内部机制。我们将详细推导其优化目标函数，探讨负采样（Negative Sampling）和分层Softmax（Hierarchical Softmax）如何解决大规模词汇表的计算效率问题。此外，本章还会介绍基于上下文平均的早期模型，并分析其在捕获词汇间的类比推理能力上的突破。 第二部分：深度学习时代的语义表征 本部分将转向基于神经网络的、更具动态性和情境依赖性的表征方法。 第四章：上下文敏感的词向量 固定词向量（如Word2Vec）的根本缺陷在于无法处理一词多义（Polysemy）现象。本章重点剖析ELMo等情境化词向量模型的结构。我们将分析双向LSTM（Bi-LSTM）如何从句子的左侧和右侧分别学习上下文信息，并将这些信息进行融合以生成动态的词表征。本章还将对比分析不同层次的LSTM输出所蕴含的语义和句法信息。 第五章：Transformer架构与自注意力机制 Transformer模型及其核心组件——自注意力（Self-Attention）机制，彻底革新了语义表征的学习方式。本章将详述Transformer的编码器结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注输入序列的不同子空间信息。我们将通过数学推导，解释自注意力如何直接计算序列中任意两个位置之间的依赖关系权重，从而实现高度并行化和全局上下文的捕获。 第六章：预训练语言模型（PLMs）与知识注入 本章深入研究BERT、RoBERTa等主流的基于Transformer的预训练语言模型。我们将详细阐述其关键的预训练任务，特别是掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），分析这些任务如何迫使模型学习深层的语法结构和世界知识。此外，本章还将讨论如何评估这些预训练模型所捕获的语义知识的广度和深度，并探讨针对特定领域知识（如医学、法律）的领域适应性预训练策略。 第三部分：高级表征挑战与应用 本部分关注当前语义表征领域的前沿挑战，如跨语言、多模态以及动态语义的建模。 第七章：跨语言与多模态语义空间 随着全球化和多模态AI的发展，将不同语言或不同模态（文本、图像、语音）的信息映射到统一的语义空间成为重要课题。本章将介绍交叉语言词向量（Cross-lingual Embeddings）的构建方法，如使用平行语料或无监督对齐技术。在多模态方面，本书将分析如何设计联合表征空间，使文本描述与对应图像特征能够相互映射和推理，例如在视觉问答（VQA）系统中的应用。 第八章：动态语义的建模与演化 语言是不断变化的，词义会随着时间、地域和特定语境而漂移（Semantic Shift）。本章将探讨如何利用时间序列分析技术和动态图模型来跟踪词汇语义随时间的变化。我们将介绍一些量化语义漂移的方法，并讨论如何构建能够适应语言演化的自适应表征模型。 第九章：评估体系与未来展望 一个强大的语义表征模型必须经过严格的评估。本章将梳理当前主流的词汇语义评估基准，包括内在评估（如词相似度任务）和外在评估（如在下游任务中的性能提升）。最后，本书将对未来的研究方向进行展望，包括对稀疏性、可解释性（Explainable AI for Semantics）的需求，以及如何将神经符号方法重新融合以增强表征的逻辑推理能力。 --- 本书结构严谨，逻辑清晰，既有对经典理论的深入剖析，又不乏对尖端技术的详尽阐释。它不仅是学习计算语言学核心技术的优秀教材，也是推动下一代语义理解系统研究的重要参考资料。

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