Modeling and Using Context pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Leake, David 编

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:2005-8

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540269243

丛书系列:

图书标签:

上下文建模
情境认知
人机交互
认知建模
用户界面设计
可用性工程
计算认知科学
建模方法
用户体验
设计思维

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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 5th International and Interdisciplinary Conference on Modeling and Using Context, CONTEXT 2005, held in Paris, France in July 2005. The 42 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 120 submissions. The papers presented deal with the interdisciplinary topic of modeling and using context from various points of view, ranging through cognitive science, formal logic, artifical intelligence, computational intelligence, philosophical and psychological aspects, and information processing. Highly general philosophical and theoretical issues are complemented by specific applications in various fields.

《上下文建模与利用》引言在信息爆炸的时代，理解和处理文本数据的能力变得至关重要。从海量信息中提取有价值的洞见，需要我们超越字面意思，深入挖掘隐藏在词语背后的深层含义。这正是“上下文”的力量所在。上下文，是指一个词语、句子或文本片段周围的语言环境，它为理解该片段的确切含义提供了关键线索。《上下文建模与利用》一书，正是专注于探索如何有效地捕捉、表示和运用这些上下文信息，以提升文本理解的精度和深度，进而驱动各种智能应用的发展。本书旨在为研究者、开发者和对自然语言处理（NLP）感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角，系统性地阐述上下文建模的理论基础、关键技术、应用场景以及未来的发展方向。我们将带领读者穿越语言的迷宫，揭示上下文信息如何在词义消歧、关系抽取、文本摘要、机器翻译等领域发挥着不可替代的作用。第一部分：上下文的本质与重要性在本部分，我们将首先深入探讨“上下文”这一核心概念的内涵。为什么上下文如此重要？它如何影响我们对语言的理解？我们将从认知语言学的角度出发，解析人类大脑如何自然而然地利用上下文进行推理和理解。语言的歧义性与上下文的消歧作用：许多词语拥有多个含义（多义词），它们的具体意义往往依赖于句子中的其他词语。例如，“苹果”在“我喜欢吃苹果”中指代水果，而在“我买了一台苹果电脑”中则指代科技公司。上下文就像一把钥匙，能够精确地开启正确的语义之门。本书将详细分析词语歧义的类型，并阐述上下文如何帮助我们准确识别词语的特定含义，即词义消歧（Word Sense Disambiguation）。句法结构与语义关联：上下文不仅包含词语本身，还包含了词语之间的句法和语义关系。一个句子中的主语、谓语、宾语以及修饰成分，共同构建了句子的意义网络。理解这些结构和关联，有助于我们把握整个句子的含义。我们将探讨如何通过分析句法树、依存关系等方式来揭示句子内部的上下文信息。篇章连贯性与跨句子上下文：语言的理解并非孤立地发生在单个句子层面。在篇章（Discourse）层面，句子之间通过代词、连接词、重复等方式相互关联，形成连贯的整体。一个句子中的指代词（如“他”、“她”、“它”）指向的实体，往往出现在前文的某个句子中。理解这种篇章级的上下文，对于把握文章的主旨、梳理信息脉络至关重要。我们将介绍篇章分析的技术，以及如何捕捉跨句子信息。语用信息与世界知识：除了语言本身的结构和词汇，理解上下文还可能需要引入语用信息（如说话者的意图、听话者的知识背景）和世界知识（常识性知识）。例如，当听到“今天外面好热啊！”，我们可能需要结合当前季节、地理位置等世界知识来理解这句话的深层含义，它可能暗示着想要开空调或者避免户外活动。本书将探讨如何将这些外部信息纳入上下文模型。第二部分：上下文建模的关键技术理解了上下文的重要性，接下来的重点将是如何有效地捕捉和表示这些信息。本部分将系统介绍当前主流的上下文建模技术，从传统的统计方法到近年兴起的深度学习方法。基于规则与词典的方法：在早期，研究者们尝试利用手工编写的规则和词典来捕捉上下文。例如，为多义词创建不同的条目，并定义触发特定含义的规则。这类方法虽然直观，但往往难以覆盖所有情况，且维护成本高。我们将简要回顾这些方法，并分析其局限性。统计语言模型（N-gram）： N-gram模型通过统计连续N个词语出现的频率来预测下一个词语的可能性，间接捕捉了局部上下文信息。虽然简单有效，但N-gram模型存在“数据稀疏”问题，并且难以捕捉长距离依赖关系。我们将介绍N-gram模型的工作原理，以及其在上下文建模中的应用。词向量（Word Embeddings）：词向量技术，如Word2Vec、GloVe等，将词语映射到低维稠密的向量空间。这些向量能够捕捉词语之间的语义关系，例如同义词、反义词、类比关系等。通过分析词向量的相似度，我们可以一定程度上理解词语的上下文含义。我们将详细介绍词向量的生成原理和特性。循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： RNN能够处理序列数据，通过隐藏状态在序列中传递信息，从而捕捉词语之间的顺序依赖关系。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）作为RNN的改进，能够更有效地处理长距离依赖，为上下文建模提供了强大的工具。我们将深入讲解RNN及其变种的架构和工作机制，以及它们如何在句子级别建模上下文。卷积神经网络（CNN）在文本中的应用：虽然CNN最初在图像领域取得成功，但其在文本处理中也展现出强大的能力，尤其是在提取局部特征方面。通过不同大小的卷积核，CNN可以捕捉n-gram级别的局部上下文信息。本书将介绍CNN如何应用于文本分类、情感分析等任务，以及其在上下文建模中的作用。注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制是近年来NLP领域的一项突破性技术。它允许模型在处理序列时，有选择性地关注输入序列的不同部分，从而动态地分配注意力权重。这使得模型能够更好地捕捉与当前任务最相关的上下文信息，即使这些信息距离较远。我们将重点讲解注意力机制的原理，以及其如何提升上下文建模的效果。 Transformer模型与自注意力（Self-Attention）： Transformer模型完全基于自注意力机制，摒弃了RNN的循环结构。它能够并行地处理序列，并有效地捕捉全局上下文依赖。BERT、GPT等强大的预训练语言模型，都基于Transformer架构，极大地推动了上下文理解的发展。我们将深入剖析Transformer的架构，特别是自注意力机制，以及它如何实现强大的上下文建模能力。预训练语言模型（PLM）：像BERT、GPT-2/3、RoBERTa等预训练语言模型，通过在海量无标注文本上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和上下文表示。这些模型能够输出高质量的上下文相关的词语表示，并可以通过微调（Fine-tuning）适应各种下游任务。我们将重点介绍预训练语言模型的工作原理，以及如何利用它们来改进上下文建模。第三部分：上下文的利用与应用仅仅建模上下文是不够的，更重要的是如何有效地利用这些建模的上下文信息来解决实际问题。本部分将聚焦于上下文在各个NLP任务中的具体应用。词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）：通过上下文信息，我们可以准确地判断一个词语在特定语境下的具体含义。这对于机器翻译、信息检索、问答系统等至关重要。我们将介绍基于上下文的词义消歧方法。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： NER任务旨在识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。上下文信息可以帮助模型区分“苹果”是水果还是公司，或者“华盛顿”是指人名还是地名。关系抽取（Relation Extraction, RE）： RE任务旨在识别文本中实体之间的关系，例如“创始人-公司”、“作者-作品”等。上下文信息对于理解实体之间的语义关联至关重要。情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析旨在判断文本表达的情感倾向（积极、消极、中性）。上下文信息可以帮助模型理解讽刺、反语等复杂的表达方式，从而更准确地判断情感。文本摘要（Text Summarization）：自动生成文本摘要需要模型理解原文的整体结构和重要信息。上下文建模可以帮助模型识别关键句子和段落，并生成连贯的摘要。机器翻译（Machine Translation）：机器翻译需要模型理解源语言句子的完整含义，包括词语的多义性和句子结构。上下文信息在提高翻译的准确性和流畅性方面起着关键作用。问答系统（Question Answering, QA）：问答系统需要模型理解用户提出的问题，并在给定的文本中找到相关的答案。这需要模型能够理解问题和文本之间的上下文关联。对话系统（Dialogue Systems）：对话系统需要跟踪对话的上下文，理解用户意图，并生成连贯的回应。上下文的准确建模是构建智能对话系统的基础。信息检索（Information Retrieval, IR）：信息检索系统需要根据用户输入的查询词，在海量文档中找到最相关的文档。理解查询词和文档的上下文含义，可以极大地提高检索的准确性。文本蕴含（Textual Entailment）：文本蕴含任务判断一个句子（假设）是否可以从另一个句子（文本）中推导出来。这需要对两个句子之间的上下文关系进行深刻理解。第四部分：挑战与未来展望尽管上下文建模技术取得了显著进展，但仍面临许多挑战。本部分将讨论当前研究的难点，并展望未来的发展方向。长距离依赖的捕捉：即使是先进的模型，在处理极长的文本时，仍然可能难以有效地捕捉所有相关的上下文信息。跨领域与跨模态上下文：当前的模型大多在特定领域或特定模态（如纯文本）上表现良好。如何有效地融合跨领域和跨模态的上下文信息，是未来的一个重要方向。常识性知识与推理：如何将丰富的世界知识和常识性推理能力融入上下文模型，以实现更深层次的理解，仍然是一个巨大的挑战。可解释性与鲁棒性：深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以解释。提高上下文模型的解释性，并增强其在面对对抗性攻击或噪声数据时的鲁棒性，是重要的研究课题。高效的上下文表示：随着模型规模的增大，计算资源的需求也在不断增加。如何设计更高效的上下文表示方法，以在保证性能的同时降低计算成本，是实际应用中亟待解决的问题。新兴的上下文利用方式：随着AI技术的不断发展，我们将探索更多新颖的上下文利用方式，例如在创造性写作、个性化推荐、教育辅助等领域的应用。结论《上下文建模与利用》一书，将带领读者全面探索上下文在现代自然语言处理领域的核心地位。通过深入理解上下文的本质、掌握关键的建模技术，并熟悉其在各种实际应用中的威力，我们能够更好地驾驭海量文本信息，构建更智能、更懂语言的AI系统。本书希望能够激发读者对上下文研究的兴趣，并为该领域的进一步发展贡献一份力量。

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读后感

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用户评价

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印象比较深的几篇：（1）Romero＆Soria对I as Metonymy的分析；（2）Costa＆Taysom对Kratzer's double relative modal的精细化尝试；（3）Roelofsen＆Serafini复杂语境的最简论和非-决定论方案；（4）Richamond Thomason非单调的语境内涵逻辑系统。 Ps：没找到第二届（Trento, Italia, 1999）会议论文集????

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