The Theory of Parsing, Translation, and Compiling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice-Hall

作者:Alfred V. Aho

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:1973-1-1

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780139145643

丛书系列:

图书标签:

• Compiler
• Parsing
• Translation
• Formal Languages
• Automata Theory
• Programming Languages
• Computer Science
• Algorithms
• Syntax Analysis
• Semantic Analysis

图书简介：现代自然语言处理与计算语言学的基石 书名： 现代自然语言处理与计算语言学的基石 (Foundations of Modern Natural Language Processing and Computational Linguistics) 内容摘要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，来理解和掌握现代自然语言处理（NLP）与计算语言学领域的核心理论、关键算法以及前沿技术。它并非聚焦于传统的基于上下文无关文法（CFG）的句法分析（Parsing）、形式化翻译（Translation）或编译原理（Compiling），而是将重点放在当前推动人工智能和语言技术革命的统计模型、机器学习方法以及大规模预训练语言模型（LLMs）之上。 全书结构清晰，从基础理论出发，逐步过渡到复杂的应用实践，旨在培养读者独立分析和解决实际自然语言问题的能力。 --- 第一部分：基础与理论回顾 (Foundations and Theoretical Review) 本部分首先回顾了语言学与计算科学的交叉点，为后续的深入讨论奠定坚实的理论基础，但这些基础更多地倾向于概率论和信息论在语言建模中的应用，而非形式句法。 第一章：语言计算的演变：从符号主义到联结主义 本章对比了早期基于规则和句法的语言处理范式（如乔姆斯基的早期理论框架）与当前主导的基于数据的统计和深度学习范式。重点阐述了为什么概率模型，而非纯粹的确定性语法规则，成为了处理自然语言歧义性和不确定性的关键。讨论了信息论在量化语言信息、熵和信息冗余中的作用。 第二章：离散与连续空间中的语言表示 详细介绍了向量空间模型（VSM）在NLP中的核心地位。探讨了词频-逆文档频率（TF-IDF）的局限性，并重点阐述了词嵌入（Word Embeddings）技术的兴起，包括其数学基础（如基于矩阵分解的LSA/pLSA，以及基于神经网络的Word2Vec, GloVe）。本章深入剖析了词向量如何捕获语义和句法关系，以及如何利用这些连续表示进行相似度计算和类比推理。 第三章：概率图模型在序列标注中的应用 本章聚焦于传统的、但至今仍具有参考价值的序列建模技术。详述了隐马尔可夫模型（HMM）的结构、前向-后向算法和维特比算法，并将其应用于词性标注（POS Tagging）。随后，将讨论提升到更强大的判别模型——条件随机场（CRF）的层面，阐释CRF如何解决HMM的独立性假设问题，并作为早期命名实体识别（NER）和分块（Chunking）的标准方法。 --- 第二部分：深度学习驱动的语言模型 (Deep Learning-Driven Language Modeling) 本部分是全书的核心，详细介绍了如何利用深度神经网络构建和优化复杂的语言模型，这是现代NLP系统的支柱。 第四章：循环神经网络与序列依赖性 本章系统介绍了递归神经网络（RNN）的结构及其在处理变长序列方面的优势。重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的发明动机，它们如何有效缓解梯度消失问题，并在早期机器翻译和文本生成任务中取得突破。分析了序列到序列（Seq2Seq）架构，并讨论了其在基础对话系统和摘要生成中的应用。 第五章：注意力机制与Transformer架构的革命 本章详细剖析了注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何允许模型在计算当前词的表示时，动态地权衡输入序列中所有其他词的重要性。随后，本书将全面介绍Transformer架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。这部分内容是理解所有现代预训练模型（如BERT、GPT系列）的基石。 第六章：预训练语言模型（PLMs）的范式 本章深入探讨了基于Transformer的大规模预训练模型。区分了掩码语言模型（MLM，如BERT）和自回归模型（Causal LM，如GPT）。详细分析了预训练阶段的优化目标（如Next Sentence Prediction, Masked Span Prediction）以及模型规模化对性能的影响。随后，讲解了如何利用微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）以及上下文学习（In-Context Learning）等技术，将强大的PLMs应用于下游任务，如问答系统、情感分析和意图识别。 --- 第三部分：高级应用与挑战 (Advanced Applications and Challenges) 本部分将理论与实践相结合，探讨当前NLP领域最热门和最具挑战性的应用场景。 第七章：信息抽取与知识图谱构建 本章关注如何从非结构化文本中结构化地提取信息。详细介绍基于序列标注（CRF/Bi-LSTM/Transformer）的关系抽取方法。探讨事件抽取（Event Extraction）的技术路线，并阐述如何将抽取出的实体和关系自动整合到知识图谱（Knowledge Graphs）中，包括实体链接（Entity Linking）和知识图谱补全（KG Completion）的方法。 第八章：文本生成与评估 超越简单的序列预测，本章聚焦于高质量、连贯和创造性的文本生成。讨论了在生成任务中解码策略的重要性，如束搜索（Beam Search）、温度采样（Temperature Sampling）和核采样（Nucleus Sampling）。针对生成内容的准确性和流畅性，本书将详细介绍BLEU、ROUGE、METEOR等传统评估指标的局限性，并重点介绍基于模型的评估方法，如BERTScore和人类偏好对齐（Human Preference Alignment）。 第九章：跨模态与多语言处理前沿 本章展望了NLP的未来方向。首先，探讨了如何融合视觉信息，实现图文匹配和视觉问答（VQA）。其次，深入分析多语言模型的构建策略，如共享词汇表和多任务学习在促进低资源语言处理中的作用。最后，讨论了在处理复杂、非标准输入（如社交媒体文本、语音转录文本）时，模型鲁棒性和偏见消除方面所面临的伦理与技术挑战。 --- 本书特色： 本书完全避开了对早期形式语法推导、编译器的中间代码生成或CFG/CSG等特定解析树结构的深入讲解，而是紧密围绕概率建模、向量化表示和大规模神经网络展开。它为希望在现代AI驱动的自然语言系统中工作，或从事前沿语言模型研究的工程师、研究人员和高阶学生提供了必需的、面向未来的知识体系。全书内容注重算法的直观理解和实际代码实现的可行性，而非纯粹的数学证明或形式逻辑推导。

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这本书的排版和装帧质量堪称业界典范。通常技术书籍在图文混排时容易出现字体大小不一、公式对齐混乱的问题，但这本书在这方面做得无可挑剔，即使是复杂的希腊字母和下标也能保持完美的视觉平衡。影响我阅读体验的是其案例选择。虽然理论非常完美，但部分示例代码（如果书中包含的话）显得略微陈旧，未能完全反映现代面向对象语言的特性。不过，这或许是好事，因为它迫使我必须将这些经典的算法思想“翻译”到我日常使用的语言环境中，这本身就是一种高级的思维练习。这种挑战性反而激发了我的学习热情，让我不再满足于调用库函数，而是想弄清楚每一个字节是如何被精确操控的。最终，这本书给予我的，是一种掌控感，一种对程序生命周期从诞生到执行全过程的清晰掌控。

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这本书的封面设计简洁得令人印象深刻，那种古朴的字体搭配米白色的纸张，立刻让人感受到一种学术的厚重感。初次翻开，我被其精密的逻辑结构所吸引，作者显然对形式语言理论有着极其深刻的理解，每一个章节的过渡都如同数学证明般严谨而流畅。我特别欣赏它在引言部分对“可计算性”核心概念的阐述，那种深入浅出的方式，使得即便是初次接触编译原理的读者也能迅速把握住问题的本质。全书的论证过程层层递进，从最基础的文法定义开始，逐步构建起一个完整的分析与翻译框架。阅读过程中，我时常会停下来，回味那些巧妙的例子，它们完美地印证了理论的有效性。这本书与其说是一本教科书，不如说是一份详尽的路线图，指引着我们如何从抽象的语言描述走向实际的机器执行，那种满足感是难以言喻的。它的深度，要求读者必须投入足够的时间和精力，但回报是巨大的，它为你打下了一个坚不可摧的理论基石。

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这本书的魅力在于其跨越时代的视角。虽然编译理论的发展日新月异，但作者对核心计算模型的坚持和阐释，展现了永恒的价值。我特别关注了它对“翻译”过程的哲学思考，它不仅仅是将一种符号系统映射到另一种，更是一种对信息结构重组的深刻理解。书的后半部分对代码优化策略的探讨，虽然没有涉及最新的即时编译（JIT）技术，但它对数据流分析和控制流图构建的经典描述，依然是理解现代编译器优化的基石。阅读这些章节时，我仿佛在与编译器领域的先驱进行跨时空的对话，感受他们当年是如何一步步攻克这些基础难题的。这种历史的厚度和理论的深度相结合，使得这本书不仅仅是技术手册，更像是一部计算科学的史诗。

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这本书的阅读体验，对于我这样一个在业界摸爬滚打多年的工程师来说，更像是一次对自身知识体系的“回炉重塑”。我原以为自己对某些底层机制已经了如指掌，但在阅读到关于LL(k)分析器优化和上下文相关文法的处理章节时，才发现自己以往的理解存在诸多盲区。作者在处理歧义消除和错误恢复的章节时，展现了惊人的洞察力。他没有满足于简单的理论介绍，而是深入探讨了在真实世界编译器设计中，这些理论如何与工程实践进行权衡和妥协。比如，它对LALR(1)推导过程的细致剖析，让我对栈操作的理解提升到了一个新的高度。书中的图表绘制得极为清晰，特别是那些状态转移图，简直就是艺术品，帮助我瞬间理清了复杂的跳转逻辑。读完后，我立即着手优化了手头项目中的一个解析模块，效果立竿见影，这证明了书本知识的强大实用性。

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我必须承认，这本书的阅读门槛相当高，它不是那种可以轻松放在咖啡桌上消磨时间的读物。它的语言风格极其凝练，几乎没有多余的修饰，每一个句子都承载着密集的专业信息。对于初学者来说，可能需要搭配大量的外部资源辅助理解，因为作者默认读者已经具备了扎实的离散数学和抽象代数背景。但对于已经有一定基础的读者而言，这种高效的表达方式无疑是最高效的学习途径。我尤其欣赏其在形式语义学部分的处理，它没有陷入无谓的哲学争论，而是直接给出了操作语义和公理语义的对比分析，这种务实的态度在理论书籍中非常罕见。合上书本时，我感觉我的思维逻辑仿佛被重新校准了一遍，变得更加精确和系统化，这是一种知识的内化过程，远超一般的阅读收获。

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