具体描述
"Language Engineering" examines the processes involved in dictionary-making using computational linguistics, including tagging, parsing, spell-checking, lexical semantics and machine translation. The book examines dictionary-building in English, but also includes appendices applying natural language processing to French and German. This book is the first detailed description of syntax and semantics using the C(C++) programming language, and as such should be essential reading for researchers in natural language processing and computational linguistics.
Language Engineering 《Language Engineering》是一本深度探索语言本质与应用的书籍。本书并非简单地罗列语言知识，而是着眼于如何理解、分析、构建和优化语言系统，旨在为读者提供一套系统性的语言工程思维框架。 内容概述： 本书从语言的底层结构出发，逐步深入到语言的复杂应用层面。 语言的基石： 开篇部分将详细剖析语言的构成要素，包括但不限于语音、音系、形态、词汇、句法、语义和语用。我们不仅会探讨这些基本单位的定义和分类，更会深入分析它们之间的相互关系以及如何在不同语言中表现出多样性。例如，在形态学章节，我们会考察词的构成方式，如词缀、词根、复合词等，并分析其在塑造词语意义和语法功能中的作用，例如，探讨斯拉夫语系中丰富的格系统如何通过形态变化来表达句子中的角色关系，与汉语中主要依靠语序来区分的机制形成鲜明对比。在句法方面，我们将审视句子结构的生成规则，从短语结构到子句嵌套，揭示语言表达思想的骨架。 计算语言学与语言的量化： 随着计算机技术的发展，语言的计算化处理成为可能。本书将详细介绍计算语言学的核心概念和方法，包括自然语言处理（NLP）的基础技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析（包括依存句法分析和成分句法分析）、语义角色标注等。我们将深入讲解这些技术的原理，并结合实际案例，展示它们在信息提取、机器翻译、文本挖掘、情感分析等领域的应用。例如，在分词章节，我们会探讨中文分词的难点，如“北京大学”和“北京，大学”的区别，以及常用的分词算法，如基于词典的最大匹配法和基于统计模型的隐马尔可夫模型。在命名实体识别方面，我们将阐述如何识别和分类文本中的人名、地名、组织机构名等关键信息，并探讨其在构建知识图谱中的重要作用。 语言模型与生成： 语言模型是NLP的核心，本书将对各种语言模型进行详尽的介绍，包括基于统计的N-gram模型、基于神经网络的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），以及当前主流的Transformer模型及其变种（如BERT、GPT系列）。我们将重点分析这些模型的架构、训练方法、优势与劣势，并探讨它们在文本生成、语言理解、对话系统等方面的强大能力。例如，我们将深入解析Transformer模型的自注意力机制，解释它如何捕捉长距离依赖关系，从而在机器翻译和文本生成任务中取得突破性进展。我们还会探讨不同模型在生成连贯、有逻辑、符合语境的文本方面的表现差异。 语料库语言学与实证研究： 语料库在语言研究中扮演着至关重要的角色。本书将介绍语料库的构建、管理和使用方法，以及如何利用语料库进行实证性的语言学研究。我们将探讨频率分析、搭配分析、语域分析、语体分析等方法，以及它们如何揭示语言的实际使用规律和演变趋势。例如，我们将展示如何通过对大型语料库的分析，发现某些词语在不同语境下的搭配习惯，以及这些习惯如何影响语言的理解和使用。我们还会讨论语料库在语言规范、语言教学和语言政策制定中的价值。 语言的评估与优化： 任何工程都离不开评估和优化。本书将探讨对语言模型和NLP系统的各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、BLEU分数、ROUGE分数等，并分析它们各自的适用场景。同时，我们将介绍模型微调、迁移学习、领域自适应等优化技术，以提高语言工程应用的性能。例如，在评估章节，我们会详细解析BLEU分数是如何衡量机器翻译输出与参考翻译之间的相似度的，并讨论其局限性。在优化方面，我们将探讨如何通过在特定领域的语料上对预训练模型进行微调，来提高其在专业领域文本处理的准确性。 跨学科视角与前沿探索： 本书还将触及语言工程与其他学科的交叉点，例如认知科学、心理语言学、社会语言学、哲学等，探讨语言的认知机制、社会功能以及哲学基础。我们还将关注语言工程领域的最新发展和前沿趋势，如可解释AI在NLP中的应用、多模态语言处理、低资源语言处理等。 《Language Engineering》的目标是为读者提供一个全面而深入的视角，理解语言作为一种复杂的系统是如何被工程化和优化的。无论你是对语言学理论感兴趣的研究者，还是致力于开发智能应用的工程师，亦或是希望深入理解语言背后的运作机制的爱好者，本书都将为你带来宝贵的启发和实用的知识。它不仅仅是一本书，更是一扇通往理解和驾驭语言力量的大门。
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