Spoken Language Corpus and Linguistic Informatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Benjamins Pub Co

作者:Kawaguchi, Yuji (EDT)/ Zaima, Susumu (EDT)/ Takagaki, Toshihiro (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:

价格:126

装帧:HRD

isbn号码:9789027233172

丛书系列:

图书标签:

• 语音语料库
• 语言信息学
• 计算语言学
• 自然语言处理
• 口语化研究
• 语料库语言学
• 语言学
• 信息科学
• 人工智能
• 数据科学

《言语语料库与语言信息学》是一部开创性的著作，它深入探讨了言语语料库的构建、分析方法以及其在语言信息学领域的广泛应用。本书不仅为语言学家、计算机科学家和信息技术专家提供了宝贵的理论框架和实践指导，也为对人类语言奥秘充满好奇的读者打开了一扇了解前沿研究的大门。 本书的写作初衷源于作者对大规模、真实语料重要性的深刻认识。在传统的语言研究中，研究者往往依赖于主观的语言直觉或规模有限的样本，这在一定程度上限制了研究的客观性和普适性。随着计算能力的飞速发展和数据收集技术的进步，《言语语料库与语言信息学》应运而生，旨在整合海量真实言语数据，利用先进的信息学技术，从而实现对语言更深层次、更全面、更客观的理解。 全书结构严谨，逻辑清晰，共分为几个主要部分，层层递进地阐述了言语语料库与语言信息学的核心内容。 第一部分：言语语料库的构建与管理 在这一部分，作者首先详细介绍了言语语料库的定义、特征及其在语言研究中的核心作用。接着，重点阐述了构建一个高质量言语语料库所需的关键步骤和技术。这包括： 数据采集策略： 如何从各种渠道（如广播、电视、访谈、会议、网络语音等）高效、合法地采集具有代表性的口语数据。作者强调了数据多样性、平衡性和伦理考量的必要性。 数据预处理与标注： 详细介绍了语音信号的数字化、降噪、分词、词性标注、句法分析、语义标注以及音系标注等过程。书中提供了多种标注方案的比较和选择指导，以及如何利用自动化工具和人工标注相结合的方式提高标注的准确性和效率。 语料库的设计与组织： 讨论了语料库的数据库设计、索引机制、查询接口以及用户管理等重要方面，以确保语料库的易用性和可扩展性。作者还探讨了不同类型语料库（如特定方言、特定群体、特定语境下的语料库）的设计原则。 语料库的质量控制与维护： 强调了数据的一致性、准确性以及长期维护的重要性，并提供了一系列质量评估和改进的建议。 第二部分：言语语料库的分析方法与技术 掌握了语料库的构建，本书的第二部分将重点放在如何从海量数据中挖掘有价值的语言信息。这一部分涵盖了多种先进的分析技术： 统计语言学方法： 深入介绍了频率分析、搭配分析、共现分析、距离分析等统计方法，用于揭示词汇、短语和句法的出现模式和规律。作者通过具体案例展示了如何运用这些方法来研究词汇的常用度、词语搭配的固定性以及语法结构的倾向性。 自然语言处理（NLP）技术： 详细阐述了NLP在言语语料库分析中的应用，包括： 语音识别（ASR）： 如何将音频转换为文本，为后续的文本分析奠定基础。 分词与词性标注（POS Tagging）： 自动识别句子中的词语边界和词性。 句法分析（Parsing）： 构建句子的语法结构树，揭示句子成分之间的关系。 语义角色标注（SRL）： 识别句子中谓词的论元及其语义角色。 情感分析与观点挖掘： 从语料中识别和分析说话者的情感倾向和观点。 主题建模： 发现语料中隐含的主题结构。 计算语言学模型： 介绍了马尔可夫模型、隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等深度学习模型在处理和分析言语数据中的应用，以及它们在提升分析准确性方面的优势。 语料库查询工具与可视化： 讨论了各种强大的语料库查询工具（如AntConc, Sketch Engine等）的使用方法，以及如何通过数据可视化技术（如词云、网络图、时间序列图等）直观地呈现分析结果，帮助研究者更好地理解数据。 第三部分：言语语料库在语言信息学中的应用 在掌握了构建和分析方法后，本书的第三部分将目光投向了言语语料库在语言信息学领域的广泛应用。作者通过丰富的实例，展示了言语语料库如何推动语言研究和相关技术的进步： 计算语言学研究： 词汇学研究： 揭示词汇的演变、使用频率、词义变化以及新词的产生与传播。 语法学研究： 验证和修正语言学理论，发现新的语法现象和句法模式。 语用学研究： 分析话语标记、语体风格、会话策略以及篇章结构。 音系与语音学研究： 分析语音变异、语音特征以及语音与语言使用的关系。 语言教学与学习： 二语习得研究： 分析学习者口语中的错误模式，为教学提供依据。 教材编写与评估： 根据真实语料的特点，设计更符合学习者需求的教材。 个性化学习系统： 构建能够根据学习者特点提供反馈和资源的智能学习平台。 人工智能与自然语言处理应用： 智能语音助手（如Siri, Alexa）： 提高语音识别和自然语言理解的准确性。 机器翻译： 提升翻译质量和流畅度。 文本生成与摘要： 自动生成和概括文本内容。 对话系统： 构建更智能、更自然的对话机器人。 舆情分析与内容推荐： 分析海量文本数据，了解公众意见和需求。 社会语言学与跨文化研究： 方言学研究： 记录和分析不同方言的特征及其地理分布。 社会语言学研究： 探讨语言与社会因素（如年龄、性别、社会阶层、地域）的关系。 跨文化交流研究： 分析不同文化背景下的语言使用差异。 第四部分：未来展望与挑战 最后，本书的作者也对言语语料库和语言信息学领域的未来发展进行了展望，并指出了当前面临的一些挑战： 数据获取的挑战： 如何在保护隐私和知识产权的前提下，获取更多样化、高质量的言语数据。 技术发展的挑战： 如何进一步提高语音识别、自然语言理解和机器学习模型的性能。 跨学科合作的挑战： 加强语言学家、计算机科学家、心理学家等多学科领域的合作，共同推动研究。 伦理与公平性问题： 关注算法 Bias 和数据偏见，确保技术应用的公平性和普惠性。 《言语语料库与语言信息学》不仅是一本技术手册，更是一部关于语言生命力的探索。它以严谨的学术态度、丰富的实践案例和前瞻性的视野，为读者勾勒出了言语语料库在现代语言研究和技术发展中的核心地位。本书的出版，无疑为该领域的研究者提供了一份不可多得的宝贵资源，也为理解和驾驭日益复杂的言语世界提供了强有力的工具。

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