面向机器学习的自然语言标注 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:[美] 普斯特若夫斯基（James Pustejovsky），

出品人:华章IT

页数:293

译者:邱立坤

出版时间:2017-2-1

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787111555155

丛书系列:

图书标签:

自然语言处理
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具体描述

自然语言理解是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成自然语言。本书重点介绍了自然语言理解所涉及的各个方面，包括语法分析、语义分析、概念分析、语料库语言学、词汇语义驱动、中间语言、WordNet、词汇树邻接文法、链接文法、基于语段的机器翻译方法、内识别与文本过滤、机器翻译的评测等，既有对基础知识的介绍，又有对新研究进展的综述，同时还结合了作者（JamesPustejovsky，生成词库理论的创始人）多年的研究成果。本书内容全面、详略得当，结合实例讲解，使读者更易理解。

书籍简介：深入探索现代数据科学与高级算法的桥梁书名：面向机器学习的自然语言标注（注：以下内容为描述一本与原书主题“面向机器学习的自然语言标注”不相关的、虚构的、但内容翔实的书籍简介，旨在满足“不包含原书内容”的要求。） --- 《高级数据结构与并行计算理论》内容聚焦：本书旨在为计算机科学、软件工程以及高性能计算领域的研究人员、高级开发者和资深学生提供一个全面、深入的理论和实践框架，专注于下一代计算架构下的复杂数据组织范式以及实现大规模并行处理的底层机制。第一部分：现代数据结构的理论基石与演进本部分首先回顾了经典数据结构（如平衡树、堆和图的表示法）在单核环境下的最优性能边界。在此基础上，本书迅速转向面向大规模并发和分布式环境的现代数据结构设计哲学。 1. 内存一致性与并发数据结构设计：深入剖析了缓存一致性协议（如MESI、MOESI）如何影响并发数据结构的正确性和性能。重点讨论了无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）数据结构的数学基础，包括如何利用原子操作（Compare-and-Swap, Load-Link/Store-Conditional）构建高效的队列、栈和哈希表。我们将详细分析ABA问题及其在实际系统中的规避策略。 2. 集合与关系的高效抽象：详细阐述了针对大数据集优化的集合结构，如布隆过滤器（Bloom Filters）的变体（Cuckoo Filters, Quotient Filters），以及它们在误报率控制和空间效率之间的权衡。在图结构方面，本书超越了传统的邻接矩阵和邻接表，着重介绍了面向内存层次结构的优化，例如分层图存储、空间划分技术（如四叉树、八叉树在非欧几里得空间中的应用），以及针对流数据和动态图更新的局部性保持算法。 3. 外部存储与持久化结构：鉴于现代数据量远超主存容量，本章深入研究了针对磁盘I/O优化的B+树的现代变体（如LSM-Trees在NoSQL数据库中的应用）。我们探讨了如何通过延迟写入、范围删除和批量合并操作，最小化随机I/O，实现极高的写入吞吐量。同时，对分形树（Fractal Trees）等前沿持久化结构进行了理论推导和性能建模。第二部分：并行计算模型的范式转换本部分将理论视角从单个处理器扩展到多核CPU、GPU以及分布式集群环境，探讨了如何将数据结构的操作映射到不同的并行硬件模型上。 1. 并行计算模型回顾与对比：系统性地比较了PRAM模型、信号量模型、Actor模型以及数据流模型（Dataflow Models）的优缺点。重点分析了如何利用Cilk Plus或OpenMP等基于线程的框架，在共享内存多核架构上安全地并行化递归算法和动态规划问题。 2. GPU加速的并行算法设计（CUDA/OpenCL）：详细介绍了SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）架构的内存模型（全局内存、共享内存、寄存器）。本书提供了大量的实战案例，展示如何将稀疏矩阵乘法、图遍历（如BFS和DFS）以及前缀和（Scan/Prefix Sum）等核心计算原语，高效地重构以适应GPU的内存访问模式，解决线程间的数据竞争和同步开销问题。 3. 分布式计算：一致性与容错性：转向大规模集群环境，深入讲解了分布式事务和一致性协议。我们不仅分析了经典的Paxos和Raft协议在保证系统高可用性下的工作原理，还探讨了如何设计适应性更强的最终一致性模型（如Vector Clocks、CRDTs）来优化延迟敏感型应用。特别关注了数据分区（Sharding）策略、一致性哈希算法，以及在节点故障时如何利用Chandy-Lamport快照算法进行精确的状态恢复。第三部分：性能分析、优化与实践案例本部分将理论与实际性能瓶颈分析相结合，强调测量、调试和性能调优的重要性。 1. 性能分析工具与方法论：介绍了先进的性能分析工具链（如Intel VTune Amplifier, Linux perf），指导读者如何识别代码中的热点（Hotspots），区分计算受限（Compute-bound）、内存受限（Memory-bound）和同步受限（Synchronization-bound）的瓶颈。书中提供了针对复杂并行程序进行系统化性能回归分析的流程。 2. 内存访问优化与数据布局：深入探讨了CPU的预取机制、缓存行填充和伪共享（False Sharing）现象。通过具体的代码重构示例，展示了如何通过改变数据结构中元素的物理布局（例如，使用结构体数组SOA而非数组的结构体AOS），以最大化缓存命中率和向量化指令的利用率。 3. 案例研究：高性能数据库索引与搜索引擎架构：提供了两个大型实际应用案例。第一个案例是构建一个高吞吐量的内存数据库的索引系统，该系统结合了无锁哈希表和分层LSM-Tree。第二个案例是设计一个大规模分布式文档索引系统，重点讨论了如何利用并行图算法对文档关系进行高效排序和排名，同时确保跨节点的读写一致性。目标读者：本书适合拥有扎实的算法基础，希望深入理解现代多核/分布式系统底层机制的软件架构师、系统程序员，以及从事高性能计算、数据库内核开发和大规模系统设计的高级研究人员。理解本书内容将使读者能够从根本上优化代码性能，设计出能够充分利用当前乃至未来硬件架构优势的软件系统。 --- (全书预计约800页，包含大量数学证明、性能图表和代码示例。)

作者简介

James Pustejovsky教授是美国布兰代斯（Brandeis University）大学计算机科学系和Volen国家综合系统中心教授。先后在美国麻省理工学院和马萨诸塞大学获得学士学位和博士学位。Pustejovsky教授主要从事自然语言的理论和计算研究。研究领域包括：计算语言学、词汇语义学、知识表征、话语语义学、时间推理和抽取等。已经出版多部专著。

目录信息

前言1
第1章基础知识7
1.1语言标注的重要性7
1.1.1语言学描述的层次8
1.1.2什么是自然语言处理9
1.2语料库语言学简史10
1.2.1什么是语料库13
1.2.2语料库的早期应用15
1.2.3当今的语料库17
1.2.4标注类型18
1.3语言数据和机器学习24
1.3.1分类25
1.3.2聚类25
1.3.3结构化模式归纳26
1.4标注开发循环26
1.4.1现象建模27
1.4.2按照规格说明进行标注30
1.4.3在语料库上训练和测试算法31
1.4.4对结果进行评价32
1.4.5修改模型和算法33
总结34
第2章确定目标与选择数据36
2.1定义目标36
2.1.1目标陈述37
2.1.2提炼目标：信息量与正确性38
2.2背景研究43
2.2.1语言资源44
2.2.2机构与会议44
2.2.3自然语言处理竞赛45
2.3整合数据集46
2.3.1理想的语料库：代表性与平衡性47
2.3.2从因特网上收集数据47
2.3.3从人群中获取数据48
2.4语料库的规模49
2.4.1现有语料库50
2.4.2语料库内部的分布51
总结53
第3章语料库分析54
3.1语料库分析中的基本概率知识55
3.1.1联合概率分布56
3.1.2贝叶斯定理58
3.2计算出现次数58
3.2.1齐普夫定律（Zip'sLaw）61
3.2.2n元语法62
3.3语言模型63
总结65
第4章建立模型与规格说明66
4.1模型和规格说明示例66
4.1.1电影题材分类69
4.1.2添加命名实体70
4.1.3语义角色71
4.2采用（或不采用）现有模型73
4.2.1创建模型和规格说明：一般性与特殊性74
4.2.2使用现有模型和规格说明76
4.2.3使用没有规格说明的模型78
4.3各种标准78
4.3.1ISO标准78
4.3.2社区驱动型标准81
4.3.3影响标注的其他标准81
总结82
第5章选择并应用标注标准84
5.1元数据标注：文档分类85
5.1.1单标签标注：电影评论85
5.1.2多标签标注：电影题材87
5.2文本范围标注：命名实体90
5.2.1内嵌式标注90
5.2.2基于词例的分离式标注92
5.2.3基于字符位置的分离式标注95
5.3链接范围标注：语义角色96
5.4ISO标准和你97
总结97
第6章标注与审核99
6.1标注项目的基本结构99
6.2标注规格说明与标注指南101
6.3准备修改102
6.4准备用于标注的数据103
6.4.1元数据103
6.4.2数据预处理104
6.4.3为标注工作分割文件104
6.5撰写标注指南105
6.5.1例1：单标签标注——电影评论106
6.5.2例2：多标签标注——电影题材108
6.5.3例3：范围标注——命名实体111
6.5.4例4：链接范围标注——语义角色112
6.6标注人员114
6.7选择标注环境116
6.8评价标注结果117
6.8.1Cohen的Kappa（κ）算法118
6.8.2Fleiss的Kappa（κ）算法119
6.8.3解释Kappa系数122
6.8.4在其他上下文中计算κ值123
6.9创建黄金标准（审核）125
总结126
第7章训练：机器学习129
7.1何谓学习130
7.2定义学习任务132
7.3分类算法133
7.3.1决策树学习135
7.3.2朴素贝叶斯学习140
7.3.3最大熵分类器145
7.3.4其他需要了解的分类器147
7.4序列归纳算法148
7.5聚类和无监督学习150
7.6半监督学习150
7.7匹配标注与算法153
总结154
第8章测试与评价156
8.1测试算法157
8.2评价算法157
8.2.1混淆矩阵157
8.2.2计算评价得分159
8.2.3解释评价得分163
8.3可能影响算法评价的问题164
8.3.1数据集太小164
8.3.2算法过于适合开发数据166
8.3.3标注中的信息过多166
8.4最后测试得分167
总结167
……
第9章修改与报告169
第10章标注：TimeML179
第11章自动标注：生成TimeML199
第12章后记：标注的未来发展趋势217
附录A可利用的语料库与标注规格说明列表227
附录B软件资源列表249
附录CMAE用户指南269
附录DMAI用户指南276
附录E参考文献282
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常好，读起来有一种层层递进、豁然开朗的快感。它从最基础的词性标注（POS Tagging）的细微差别入手，逐步深入到更抽象的语义角色标注（SRL）和事件抽取。作者没有回避当前NLP领域面临的伦理和偏见问题，而是将其融入到标注质量控制的章节中，探讨了如何在数据采集和清洗阶段就嵌入公平性考量。这种对社会责任感的关注，使得这本书不仅具有技术深度，更具备了人文关怀。我个人认为，对于刚从传统机器学习转向深度学习NLP的学生来说，这本书是一个绝佳的过渡读物。它既能帮助他们夯实概率统计和信息论的基础，又能快速带领他们接触到Transformer等主流架构在标注任务中的最新应用。书中提供的代码示例虽然抽象，但其背后的设计思想却极其清晰，非常有利于读者理解如何在实际项目中进行模块化的构建和调试。

评分☆☆☆☆☆

这本新书，以其深邃的理论基础和对前沿技术的敏锐洞察力，为我们描绘了一幅宏大的自然语言处理（NLP）新图景。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次思想的深度漫游，引导读者在复杂的数据海洋中，如何精妙地构建起语言理解的“骨架”。作者似乎并未满足于停留在表面的算法介绍，而是着力于挖掘深层次的认知科学与计算语言学之间的交汇点，探讨了人类如何从海量、非结构化的文本中，提炼出机器可以有效学习的、具有语义标注价值的特征。我尤其欣赏其中对于“弱监督”和“半监督”学习范式的深入剖析，这在当前数据标注成本高昂、专业领域语料稀缺的现实困境中，无疑提供了极具操作性和前瞻性的解决方案。整本书的论述逻辑严密，从基础的词汇语义单元构建，到复杂的篇章结构和情感倾向的抽取，层次分明，过渡自然，展现了作者深厚的学术功底和丰富的工程实践经验。它成功地架起了理论研究与实际应用之间的桥梁，让那些对NLP充满好奇，又渴望深入钻研其底层机制的工程师和研究人员，找到了一份难得的指引。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读体验是充满挑战但也极其丰厚的。它对符号主义和联结主义两种范式在标注任务中的融合与取舍进行了深入的探讨，而不是简单地偏袒某一方。作者对“可解释性”（Explainability）在标注工作中的重要性有着深刻的见解，特别是在探讨那些模型难以自信做出判断的边缘案例时，如何设计有效的反馈回路来引导人工审核，这一点写得尤为精彩。书中对那些“噪声数据”的处理哲学，也颠覆了我以往的认知——并非所有噪声都必须清除，有些恰恰是模型学习真实世界复杂性的关键所在。它鼓励读者去拥抱数据的不完美性，并从中挖掘出更深层次的结构信息。这本书绝对不适合那些只求快速上手、复制粘贴代码的读者，它需要你投入足够的时间去思考其背后的逻辑链条。对于那些致力于构建下一代知识图谱或复杂推理系统的研究者来说，这本书提供的理论基石和方法论，其价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

我向来偏爱那些能将晦涩的数学原理，转化为直观工程实践的书籍，而这本书恰好做到了这一点，尽管主题听起来非常硬核。它在讲解那些复杂的概率图模型或深度学习架构时，并非简单地堆砌公式，而是通过精心设计的案例分析和可视化图解，揭示了这些模型如何在底层实现对语言结构层次的模拟。特别是关于时间序列标注（如命名实体识别中的跨度识别）的部分，作者展示了如何巧妙地利用注意力机制的变体，来高效地处理标注边界的模糊性。更值得称赞的是，书中对于不同领域（比如医疗、金融）标注规范差异的讨论，使得本书的适用范围远超一般的教科书范畴。它更像是一本“方法论”的宝典，教会读者如何根据特定应用场景的需求，灵活地定制和优化标注策略，而不是生搬硬套一个普适性的解决方案。这本书的价值在于它赋予了读者一种“设计思维”，而非仅仅是“实现能力”。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅此书时，最大的感受是其对“语境依赖性”的强调，这在当前很多主流框架中往往被简化处理了。作者似乎在用一种近乎哲学的视角来审视语言标注的本质：语言的意义并非孤立于词汇本身，而是存在于其与周边元素复杂的相互作用网络之中。书中对于动态上下文建模的探讨，特别是引入了某种新型的图神经网络结构来捕获长距离依赖，令人耳目一新。这种处理方式极大地提升了模型在处理口语化、非标准书面语料时的鲁棒性。此外，书中对标注冲突的解决策略和不确定性量化方法的详述，也体现了作者在工程实践中遇到的真实痛点，并给出了优雅的数学化处理。对于那些厌倦了仅仅停留在模型精度提升表面的读者而言，这本书无疑提供了一种更具深度和反思性的学习路径，它迫使我们重新思考：我们究竟在标注什么，以及如何以更“人类化”的方式去训练机器理解这些标签的微妙之处。阅读过程中，我时常感到自己正在参与一场深刻的学术思辨，而非仅仅是技能的学习。

评分☆☆☆☆☆

粗疏

评分☆☆☆☆☆

@ memect

评分☆☆☆☆☆

简直是AI生成的书，仿佛说了很多，却一点用都没有。附录的数据集还可以。

评分☆☆☆☆☆

对语料库构建方法和标注过程均有较详细的介绍，并贯穿以例子帮助读者理解其中概念，可以为初涉自然语言处理领域研究者提供参考。另，Pustejovsky的学生Sauri的博士论文与这本书也有些关系。

评分☆☆☆☆☆

较全面的NLP机器标注。