Quantitative Methods In Linguistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Publishing

作者:Keith Johnson

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 55.95

装帧:Pap

isbn号码:9781405144254

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• Linguistics
• 统计
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• 语料库
• 计算语言学和语料库
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《语言学定量方法导论》 本书旨在为语言学研究者提供一套全面而深入的定量分析工具箱，帮助您在海量语言数据中挖掘深层规律，构建更严谨、更有说服力的理论模型。我们摒弃了空泛的理论陈述，专注于实际操作和应用，让您在掌握统计学和计算机科学核心概念的同时，能够直接应用于语言学领域的各类问题。 内容概览： 本书将带领您从基础的数据准备和探索性分析开始，逐步深入到复杂的统计模型和机器学习算法。我们强调理论与实践的结合，每章都配有精选的语言学案例，引导您将所学知识应用于实际研究场景。 第一部分：数据处理与探索性分析 数据收集与预处理： 数据类型与测量尺度： 深入探讨离散型、连续型数据，以及定类、定序、定距、定比等测量尺度的特性，并分析不同尺度在语言学数据分析中的适用性。 语料库构建与管理： 从零开始学习如何构建和管理符合研究需求的语料库，包括文本清洗、编码、标注等关键步骤。我们将介绍常用的语料库工具，并讨论不同类型语料库（如平行语料库、同步语料库、调查语料库）的特点与构建策略。 数据清洗与转换： 掌握处理缺失值、异常值、数据不一致等问题的实用技巧。学习如何进行数据标准化、归一化、特征工程，为后续的统计分析打下坚实基础。 描述性统计： 学习计算和解释均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等基本统计量，并通过可视化手段（如直方图、箱线图、散点图）直观展示数据分布和变量间的初步关系。 探索性数据分析 (EDA)： 变量间的关系探索： 学习使用相关性分析（Pearson, Spearman, Kendall）来度量变量之间的线性或单调关系，并理解其在语言学研究中的解释意义，例如词频与使用频率、音素频率与错误率等。 频率分析与分布： 深入探讨词频、词组频率、句法结构频率等语言现象的统计分布规律，并介绍Zipf定律、Heaps定律等经典理论的应用。 可视化分析： 掌握使用Python的Matplotlib和Seaborn库创建各种高质量图表，如热力图、小提琴图、雷达图等，以更直观地理解语言数据的复杂模式。 第二部分：统计推断与模型构建 概率论基础与统计推断： 概率分布： 深入理解二项分布、泊松分布、正态分布等常用概率分布的数学原理及其在语言学中的应用，例如统计事件发生的概率。 假设检验： 系统学习t检验、卡方检验、ANOVA等经典假设检验方法，理解其原理、适用条件以及如何根据研究问题选择合适的检验。我们将重点讨论这些方法在比较语言变异、评估语言习得效果等场景中的应用。 置信区间： 掌握如何计算和解释置信区间，以及它在语言学参数估计中的作用，例如估计某个语言特征的普遍性。 回归分析： 线性回归： 学习构建简单线性回归和多元线性回归模型，理解回归系数的含义，并学习如何解释模型的拟合优度（R²）。我们将以预测词汇使用量、语法复杂度等为案例进行讲解。 逻辑回归： 掌握逻辑回归在处理二分类因变量问题上的应用，例如预测词语是否会被使用、句子是否为被动语态等。 广义线性模型 (GLM)： 介绍泊松回归、负二项回归等，以处理非正态分布的因变量，如统计某个语法结构出现的次数。 方差分析 (ANOVA)： 单因素与多因素 ANOVA： 学习如何使用ANOVA比较三个及以上组别的均值差异，并理解交互作用的含义，例如分析不同年龄段、不同地域的发音差异。 协方差分析 (ANCOVA)： 学习如何在ANOVA中纳入协变量，以控制混淆因素的影响，提高分析的准确性。 第三部分：高级分析技术与机器学习 维度约简技术： 主成分分析 (PCA)： 学习使用PCA来降低语言数据的维度，发现隐藏在大量特征背后的核心模式，例如分析词汇丰富度与句法复杂度的潜在维度。 因子分析： 了解因子分析如何识别潜在的语言学因子，并解释其在语言变异研究中的应用。 聚类分析： 层次聚类与非层次聚类： 学习如何将相似的语言现象、语料库或使用者分组，发现语言数据的内在结构，例如基于词汇特征的方言聚类。 分类与预测模型： 决策树与随机森林： 学习构建决策树模型来理解影响语言现象的关键因素，并使用随机森林提高预测精度。 支持向量机 (SVM)： 介绍SVM在文本分类、语种识别等任务中的应用。 朴素贝叶斯： 学习朴素贝叶斯分类器的原理，并应用于文本情感分析、主题模型等。 自然语言处理 (NLP) 基础： 词向量与词嵌入： 介绍Word2Vec, GloVe等词嵌入技术，理解词汇语义的向量化表示，并探讨其在语义相似度计算、情感分析等方面的应用。 主题模型 (LDA)： 学习使用LDA从大规模文本中提取隐藏的主题，理解文本内容的主题分布。 本书特色： Python为主要实现语言： 结合当下最流行的编程语言Python，提供丰富的库（如NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, NLTK, SpaCy）支持，让您的分析过程流畅高效。 循序渐进的教学设计： 从基础概念到高级算法，层层递进，确保学习者能够逐步掌握。 丰富的语言学案例： 所有统计方法都通过具体的语言学研究问题进行阐释，帮助读者理解理论的应用场景。 强调实际操作： 提供详细的代码示例和操作指南，鼓励读者动手实践，将知识转化为能力。 注重理论解释： 在介绍技术的同时，深入剖析其背后的统计学原理和在语言学解释上的意义。 无论您是语言学专业的学生、研究人员，还是希望将定量方法应用于语言数据分析的任何人士，《语言学定量方法导论》都将是您不可或缺的实用指南，助您在瞬息万变的语言学研究领域站稳脚跟，做出更具影响力的成果。

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从一个长期关注语言学研究前沿的读者的角度来看，这本书最让人耳目一新的地方，在于它对新兴研究范式的吸纳速度。虽然它是一本结构严谨的“方法论”书籍，但它的视野却非常开阔，没有被传统的统计框架所束缚。例如，书中用相当大的篇幅讨论了基于机器学习的文本嵌入（Word Embeddings）技术，并将其与传统的句法分析进行对比，讨论了语义信息量化的一种全新维度。作者并没有将这些新技术视为洪水猛兽，而是以一种批判性的、整合的态度来对待它们，探讨了这些新型模型在解释语言习得和认知过程中的潜力和风险。这种对“旧瓶装新酒”的警惕，让整本书保持了极强的生命力。它不仅仅是一本回顾过去成熟方法的工具书，更像是一个面向未来的路线图，指引着我们思考如何用更先进的定量工具来解决那些困扰了语言学家几十年的难题。读完后，我感觉自己不仅掌握了一套扎实的分析工具，更重要的是，我的研究思路被极大地拓宽了，充满了对未来研究方向的探索欲望。

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这本书的封面设计倒是挺引人注目的，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种既专业又略带神秘的感觉，就像是通往某个复杂知识殿堂的入口。我原本以为这会是一本纯粹的、堆砌公式和严密逻辑的教科书，毕竟书名听起来就带着一股子“硬核”的理工科气息。然而，当我翻开第一页时，那种预期立刻被打破了。作者的叙述方式出乎意料地流畅，并非那种冷冰冰的学术腔调。他似乎非常擅长用类比和生动的例子来阐释那些抽象的概念，即便是对于初次接触语言学量化分析的读者来说，也能找到理解的切入点。比如，他对“概率分布”的解释，不是直接抛出复杂的数学符号，而是引入了一个关于“词频变异”的实际案例，将原本枯燥的统计学原理，巧妙地嵌入到了语言现象的讨论之中。这使得阅读过程中的“摩擦力”大大降低，我感觉自己不是在啃一本艰深的学术著作，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一次结构清晰的对话。这种行文风格的拿捏，非常考验作者的功力，能够平衡学术的严谨性与读者的可接受度，实属不易。总的来说，从装帧到开篇的阅读体验，都透露出一种精心打磨的痕迹，让人对接下来的内容充满了期待。

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这本书的排版和图表质量，是其他同类书籍难以企及的。我尤其留意了那些用于展示数据关系的图示。很多量化书籍的图表往往是简单粗糙的黑白线条，看起来像是从上世纪八十年代直接拿过来的。而这本书的插图，无论是散点图、箱线图还是复杂的网络图，都使用了清晰、高对比度的色彩方案，并且图例标注得极其详尽。更值得称赞的是，图表中的数据点和趋势线，似乎都与正文的讨论点一一对应，没有出现任何“为展示而展示”的冗余信息。我特别喜欢作者在展示“语料共现频率”时所用的可视化方法，它不仅仅是一个简单的热力图，而是结合了层次聚类分析（HCA）的结果，用树状图的形式将词汇之间的关联强度具象化。这使得原本抽象的共现矩阵，立刻变得易于解读和分析。阅读体验的好坏，很大程度上取决于视觉信息的有效传达，而这本书在这方面做到了极致，它让复杂的数据结构，以一种几乎艺术化的方式呈现出来。

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关于这本书的深度，我必须用“渐进式挑战”来形容。一开始的章节确实如前所述，非常友好，适合建立直观认知。但随着阅读的深入，难度曲线开始明显爬升，这对于我这种非统计学专业的语言学爱好者来说，无疑是一场酣畅淋漓的挑战。特别是涉及到多元回归分析和贝叶斯推断的那几部分，作者开始大量引入专业术语和更复杂的数学推导。不过，即便是这些高难度部分，作者也提供了大量的辅助材料和注解。例如，对于那些不熟悉矩阵代数的读者，他会在页边提供简明的回顾，而不是要求读者去翻阅另一本高等数学教材。这种体贴入微的设计，体现了作者的教育者视角。我记得有一次，我对着一个公式卡壳了近一个小时，正准备放弃时，我注意到作者在脚注中引用了一篇相关的心理语言学论文，该论文提供了一个非常直观的实验设计来佐证这个公式的应用场景。那一刻，我仿佛茅塞顿开。这本书的价值就在于，它不仅教你“怎么算”，更重要的是，它清晰地解释了“为什么这么算”，以及在具体语言学语境下，“这个算法的局限性在哪里”。

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这本书的章节编排逻辑严密得近乎苛刻，但妙就妙在，这种严谨并没有牺牲内容的广度。我特别欣赏作者处理不同分析层级的方法——从宏观的语料库构建，到微观的句法结构量化，他几乎没有遗漏任何一个关键的交叉点。尤其是在讨论到“语料库的代表性”那一章时，作者没有像其他教材那样简单地将其归结为“样本量足够大”就万事大吉。他深入剖析了不同语料来源（如书面语、口语、社交媒体文本）在变量选择上的差异性，甚至还探讨了时间维度对量化结果可能产生的系统性偏差。这种对细节的执着，让读者能够意识到，量化研究的有效性，根基在于对研究对象的深刻理解，而非单纯的数学运算。坦率地说，我读了很多关于统计语言学的书，但很少有哪一本能像这本书一样，将“方法论的反思”置于如此重要的地位。每当感觉自己快要被复杂的模型淹没时，作者总能及时地将我们拉回到语言学的本体上来，提醒我们，所有的统计工具，最终都必须为解释人类语言的内在机制服务。这种“工具理性”与“人文关怀”的完美结合，是这本书最令人称道之处。

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相当偏理科，还有编程一样的说明，已经看不太懂了

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terrible. 理论讲得不好，而且代码都是讲完理论以后再出现，没有必要买，看看Baayen以后就可以找点更数理统计的书了

评分☆☆☆☆☆

terrible. 理论讲得不好，而且代码都是讲完理论以后再出现，没有必要买，看看Baayen以后就可以找点更数理统计的书了

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相当偏理科，还有编程一样的说明，已经看不太懂了

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