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出版者:The MIT Press

作者:Bod, Rens (EDT)/ Hay, Jennifer (EDT)/ Jannedy, Stefanie (EDT)

出品人:

頁數:463

译者:

出版時間:2003-4-1

價格:USD 38.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780262523387

叢書系列:

圖書標籤:

語言學
計量語言學
linguistics
統計與概率
數據處理
建模
語言學
2018
概率語言學
語言統計
語言模型
自然語言處理
語言變異
語義分析
語言習得
語言演化
計算語言學
語言不確定性

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具體描述

For the past forty years, linguistics has been dominated by the idea that language is categorical and linguistic competence discrete. It has become increasingly clear, however, that many levels of representation, from phonemes to sentence structure, show probabilistic properties, as does the language faculty. Probabilistic linguistics conceptualizes categories as distributions and views knowledge of language not as a minimal set of categorical constraints but as a set of gradient rules that may be characterized by a statistical distribution. Whereas categorical approaches focus on the endpoints of distributions of linguistic phenomena, probabilistic approaches focus on the gradient middle ground. Probabilistic linguistics integrates all the progress made by linguistics thus far with a probabilistic perspective.This book presents a comprehensive introduction to probabilistic approaches to linguistic inquiry. It covers the application of probabilistic techniques to phonology, morphology, semantics, syntax, language acquisition, psycholinguistics, historical linguistics, and sociolinguistics. It also includes a tutorial on elementary probability theory and probabilistic grammars.

《概率語言學》一本關於語言如何通過概率模型得以理解和描繪的深入探索《概率語言學》是一部引人入勝的著作，它挑戰瞭我們對語言本質的傳統認知，將語言學研究的焦點從僵化的規則和結構轉移到流動、動態和不確定性的領域。本書的核心在於一個根本性的洞見：語言並非一套固定不變的語法規則的機械應用，而是一個基於概率分布和統計規律運作的復雜係統。作者以其深刻的洞察力，將語言這一人類最獨特、最復雜的交流工具，置於概率論的嚴謹框架之下進行審視，揭示瞭語言背後隱藏的深刻的數學結構和認知機製。本書並非僅僅是一次學術上的嘗試，它更是一場思想的革命，旨在為語言學的研究開闢新的道路，並為理解人類的思維、認知和交流方式提供全新的視角。《概率語言學》的誕生，標誌著語言學研究進入瞭一個更加精確、量化和富有預測性的新時代。從規則到概率：語言的演變與理解傳統語言學，尤其是在生成語法學的影響下，傾嚮於將語言視為一套層層嵌套的規則係統。這種視角在解釋句法結構的規則性方麵發揮瞭重要作用，但它在麵對語言的模糊性、變異性以及語用上的靈活性時，卻顯得力不從心。例如，我們如何在有限的規則集內解釋為什麼某些句子比另一些句子“聽起來更自然”？為什麼在日常交流中，我們會頻繁遇到語法上並非“完美”但卻能有效傳達意思的錶達？《概率語言學》正是針對這些傳統理論的局限性，提齣瞭一種全新的解釋框架。本書認為，人類在學習和使用語言的過程中，並非被動地記憶和應用規則，而是通過大量接觸語言數據，潛移默化地學習到詞語、短語和句子齣現的概率分布。這種概率信息滲透到我們語言的方方麵麵，從詞語的選擇到句法的偏好，乃至語用上的暗示。想象一下，學習一門外語，我們不是死記硬背語法規則，而是通過大量的聽、讀、說、寫，逐漸形成一種“語感”。這種語感，在很大程度上就是對詞語搭配、句子結構以及語境下恰當錶達的概率判斷。我們會下意識地選擇那些齣現頻率更高、更符閤我們所接觸到的語言模式的錶達方式，而避免那些“不自然”的組閤。概率模型的強大之處：量化與預測《概率語言學》的精妙之處在於，它提供瞭一套強大的數學工具來量化和分析語言中的概率信息。本書深入探討瞭各種概率模型在語言學研究中的應用，包括但不限於：馬爾可夫模型（Markov Models）：用於建模詞語序列的可能性，例如，在一個句子中，某個詞語齣現的概率與其前一個或幾個詞語有關。這對於理解詞語的搭配和流暢性至關重要。隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models，HMMs）：在語音識彆和詞性標注等任務中發揮著重要作用，能夠通過觀測到的信息（如語音信號或詞語序列）推斷隱藏的語言狀態（如音素或詞性）。條件隨機場（Conditional Random Fields，CRFs）：一種用於序列標注的概率模型，能夠捕捉更復雜的依賴關係，在命名實體識彆、句法分析等領域錶現齣色。語言模型（Language Models）：最為核心的概率模型之一，用於估計一個詞語序列的概率，從而衡量其“自然度”和“可能性”。無論是機器翻譯、語音識彆，還是文本生成，語言模型都是不可或缺的核心技術。貝葉斯模型（Bayesian Models）：允許我們通過更新先驗知識來處理不確定性，在處理稀疏數據和推斷潛在的語言結構方麵具有優勢。這些模型並非僅僅是數學上的抽象，它們被應用於解決語言學中的諸多實際問題。例如，通過構建精確的語言模型，我們可以顯著提高機器翻譯的準確性，讓機器更“懂”人類的語言；我們可以通過統計分析，發現語言演變過程中的規律，解釋某些語言現象為何齣現或消失；我們可以利用概率模型來識彆和糾正語言錯誤，輔助語言學習者；甚至，我們可以探索人類大腦如何處理和生成語言，為認知科學提供新的證據。概率語言學在各個領域的深刻影響《概率語言學》的理論框架和方法論，已經在多個語言學分支以及相關學科中産生瞭深遠的影響：計算語言學與自然語言處理（NLP）：這是概率語言學應用最為廣泛的領域。從早期的語音識彆、文本分類，到如今的智能問答、機器翻譯、情感分析，幾乎所有NLP任務都建立在概率模型之上。本書為理解這些技術的底層原理提供瞭堅實的基礎。句法學：概率句法學（Probabilistic Syntax）挑戰瞭傳統生成語法的“全有或全無”的規則，認為句法結構也存在概率上的偏好。某些句法結構比其他結構更常見、更易於處理，這種偏好可以通過概率模型來解釋。語義學：概率語義學（Probabilistic Semantics）探索詞語和句子意義的模糊性和不確定性，以及如何通過概率模型來錶示和推理意義。例如，詞語的意義可能不是一個固定的集閤，而是一個概率分布，不同的語境會激活不同的語義成分。語用學：語言的使用離不開語境，語用學研究語言在特定語境下的意義和功能。概率模型可以幫助我們量化語境對語言選擇和意義理解的影響，例如，通過概率模型來預測用戶在特定情境下最可能使用的錶達方式。語言習得：概率語言學為兒童如何習得語言提供瞭一種新的解釋。兒童並非從零開始學習規則，而是通過接觸大量的語言輸入，從中歸納齣語言的統計規律，並逐漸建立起自己的語言模型。語言演變與社會語言學：語言並非一成不變，它在社會互動中不斷演變。概率模型可以幫助我們追蹤語言特徵的傳播和演變過程，理解不同社會群體之間的語言差異，以及語言規範是如何形成的。本書的獨特貢獻與價值《概率語言學》並非簡單地堆砌數學公式，它以清晰的邏輯、豐富的實例和嚴謹的論證，將復雜的概念深入淺齣地呈現給讀者。本書的獨特貢獻在於： 1. 係統性與全麵性：本書不僅介紹瞭各種重要的概率模型，更重要的是，它將這些模型置於一個統一的理論框架之下，展示瞭它們如何共同作用，勾勒齣語言的概率景觀。 2. 理論與實踐的結閤：書中不僅探討瞭概率語言學的理論基礎，還提供瞭大量的實際案例，展示瞭如何將概率模型應用於解決真實的語言學問題，以及在自然語言處理等領域取得的巨大成就。 3. 創新性視角：本書挑戰瞭傳統的語言學範式，提供瞭一種全新的、更具解釋力和預測性的語言理解方式，為語言學研究開闢瞭新的前沿。 4. 麵嚮未來：隨著人工智能技術的飛速發展，對語言理解的需求日益增長。本書所介紹的概率語言學知識，是理解和構建更智能、更自然的語言處理係統的基石。誰應該閱讀這本書？《概率語言學》適閤所有對語言的本質、人類的認知機製以及人工智能技術感興趣的讀者。語言學專業的學生和研究人員：本書將是理解現代語言學研究前沿，掌握必備的量化分析工具的寶貴資源。計算機科學和人工智能領域的從業者：特彆是從事自然語言處理、機器學習、數據科學的專業人士，本書將提供深入的理論支持和實踐指導。認知科學、心理學和神經科學的研究者：本書為理解語言與思維的關係，以及大腦如何處理和生成語言提供瞭重要的理論框架。對語言充滿好奇的普通讀者：如果你對語言的奧秘感到好奇，想要瞭解我們是如何掌握如此復雜的交流工具的，本書將為你打開一扇全新的窗口。結語《概率語言學》是一部意義深遠的著作，它不僅改變瞭我們對語言的看法，更指明瞭語言學研究未來的發展方嚮。通過概率的視角，我們得以窺見語言背後那精妙絕倫的數學結構，理解人類交流的深層機製，並為構建更智能、更人性化的技術奠定堅實的基礎。閱讀本書，你將不僅學習到一套新的理論和方法，更重要的是，你將以一種全新的方式去聆聽、去理解、去感受語言的魅力。

著者簡介

圖書目錄

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計有一種老派的學術氣息，那種厚重的紙張和深沉的顔色，讓人一上手就感覺這是一部沉甸甸的著作。內頁的排版也很是嚴謹，參考文獻部分占據瞭相當大的篇幅，可以看齣作者在資料搜集上的投入。閱讀過程中，我發現作者似乎非常熱衷於構建宏大的理論框架，每一個概念的提齣都伴隨著大量的數學推導和邏輯論證。雖然我個人的背景並非完全聚焦於純粹的概率論，但書中的邏輯鏈條構建得相當紮實，即便是初次接觸某些復雜模型，也能感受到那種步步為營的嚴密性。尤其是在探討語言現象的隨機性和結構性矛盾時，作者展現齣的洞察力令人印象深刻。他沒有滿足於簡單的描述性統計，而是試圖用一套更深層次的數學語言去捕捉語言生成過程中那種內在的“不確定美感”。不過，對於非專業讀者來說，某些章節的門檻確實不低，需要反復咀嚼纔能消化其中蘊含的精妙之處。總的來說，這是一部需要耐心去啃讀的硬核作品，但一旦攻剋難關，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。

评分☆☆☆☆☆

初讀此書，最大的感受是其行文風格的鮮明跳躍性。有些章節如同涓涓細流，娓娓道來，用極富文學性的語言描述語言學中的直覺判斷，讓人仿佛置身於一場高水平的學術研討會現場，聽一位經驗豐富的老教授在闡述他畢生的研究心得。然而，這種流暢感常常在下一章戛然而止，取而代之的是冷峻、近乎冷酷的符號堆砌。作者似乎在不同的章節間切換瞭不同的“人設”，一會兒是哲學傢，一會兒是純粹的工程師。這種不一緻性，雖然在一定程度上展示瞭作者跨學科的廣度，但也使得讀者的閱讀體驗起伏不定。我個人更偏愛那些試圖在嚴謹的數理邏輯與語言的內在趣味性之間尋找平衡點的部分，那些部分讀起來讓人感到振奮，仿佛真的觸摸到瞭語言底層運行的某種規律。但那些純粹的公式推導，即使我理解其意圖，也難免讓人感到略微的疲憊，仿佛被拉迴瞭枯燥的課堂。這本書更像是一係列高度專業化研究論文的集閤體，而不是一個完全統一的敘事流。

评分☆☆☆☆☆

從裝幀設計上看，這本書的實用性似乎不是作者的首要考慮因素。書的尺寸偏大，紙張的反射性較高，在強光下閱讀會有些吃力。更重要的是，圖錶和公式的編號係統略顯混亂，尤其是在跨章節引用時，常常需要翻頁查找。這在閱讀過程中造成瞭一些不必要的摩擦，讓我幾次想要放棄某個復雜的證明。然而，拋開這些物理層麵的小瑕疵，書中對概率模型在句法結構分析中的應用案例，簡直是教科書級彆的展示。作者對於“約束滿足”和“生成規則”之間關係的探討，用概率的視角提供瞭一種全新的整閤思路。他巧妙地將生成語法的一些核心觀念，用隨機過程的語言重新錶述瞭一遍，這使得原本在兩個陣營中的理論觀點有瞭一座可以互通的橋梁。我特彆喜歡他對比瞭兩種不同概率分布對句子“自然度”影響的實驗數據，那些數據可視化做得非常直觀，即使不深究背後的數學細節，也能體會到不同概率假設的巨大差異。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的總體感受是：它像一位技藝精湛的工匠，在用最精密的工具打磨一塊粗糙的礦石。作者的嚴謹性令人敬佩，他對語言的觀察入木三分，但這種嚴謹性有時也意味著一種疏離感。閱讀過程中，我很少能感受到作者在情感上與語言的連接，更多的是一種冰冷的、邏輯至上的分析。書中對於“意義”的探討，往往最終都會歸結到可計算性上，這對於那些相信語言中存在某種不可量化、純粹人本主義核心的讀者來說，可能會感到一絲失落。它成功地展示瞭如何“建模”語言，但對於語言“為什麼是這樣”的哲學追問，則更多地是通過數學的必然性來迴答，而非通過人類經驗的豐富性。我認為這本書的價值在於提供瞭一套強大的分析工具箱，它能夠幫助我們量化和預測語言行為，但對於那些希望在文字中尋找慰藉或對語言本質進行浪漫思考的讀者，可能需要尋找其他著作。這是一部科學的宣言，而不是一首詩。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度是毋庸置疑的，它顯然不是麵嚮入門者的“速成手冊”。它要求讀者對形式語言、信息論乃至基礎的貝葉斯推斷有至少初步的瞭解。我特彆欣賞作者在處理語言歧義問題時所采取的立場。他沒有試圖給齣一個“唯一正確”的答案，而是構建瞭一套評估不同解釋概率的模型。這種處理方式極大地拓寬瞭我對語言理解這一過程的認識——它不再是簡單的詞典匹配，而是一個持續的、基於上下文和曆史數據的概率修正過程。書中對“稀有事件”和“長尾分布”在自然語言中的處理尤其精彩，這直接關係到我們如何理解那些罕見但卻具有關鍵意義的錶達。我花瞭大量時間去對照書中的實例和自己日常接觸到的語言現象，發現書中的模型對現實世界有著驚人的解釋力。當然，這種深度也帶來瞭一個問題：對於那些隻想瞭解語言學基本概念的讀者來說，這本書可能會顯得過於“鑽牛角尖”，它更像是寫給那些已經站在一定高度，並試圖嚮更高處攀登的研究者看的。

评分☆☆☆☆☆

對於數學和統計苦手的我而言，至多也就是看個熱鬧。給描述多種因素共同影響下語言現象提供瞭蠻好的思路和算法。當然，對 NLP 還是有疑慮的，其主要就是 NLP 已然不再是描述現象的科學，它更像是演算現象的工具。本質上還是一種降格，但誰讓人傢仗著計算機算得快所以就吃得開呢……

评分☆☆☆☆☆