语言学知识的计算机辅助发现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:白硕

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995

价格:0

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isbn号码:9787030045270

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《语言的疆域：信息时代的语用新探索》 在信息爆炸的时代，我们从未像今天这样沉浸在语言的洪流之中。从社交媒体上的碎片化信息，到深度学习驱动下的智能对话，语言正以前所未有的速度和规模渗透到我们生活的方方面面。然而，我们对语言的理解，尤其是其在复杂信息环境下的运作规律，似乎并未跟上其演变的步伐。传统的语言学研究，虽然奠定了坚实的理论基础，但面对海量、动态、多模态的语料，往往显得力不从心。 《语言的疆域：信息时代的语用新探索》正是在这样的背景下应运而生。本书并非旨在介绍任何一门特定学科的知识体系，而是聚焦于一种全新的视角和研究范式，一种致力于解开现代语用奥秘的探索之旅。它将我们从象牙塔的理论分析中拉出，引入到一个充满挑战与机遇的实践场域——信息时代。在这里，语言不再是静态的文本，而是流动的、交互的、意图驱动的活动。 本书的核心关注点在于“语用”（Pragmatics）——即语言在特定语境中如何被使用以及如何产生意义。与传统的语义学（Semantics）关注词语和句子的字面意思不同，语用学深入探讨说话者意图、听话者理解、社会文化因素以及互动过程对语言意义的影响。在信息时代，这一领域的研究变得尤为关键。当我们面对网络评论、聊天记录、虚拟社区的互动、甚至人工智能生成的文本时，理解其背后的语用逻辑，才能真正把握其含义，避免误解，并设计出更符合人类交流习惯的智能系统。 本书将首先勾勒出信息时代语用学研究的新图景。我们不再局限于书面语和正式场合的语言，而是将目光投向了那些充斥着缩写、表情符号、网络俚语、跨文化交流障碍以及非语言线索（如音调、表情、姿态在视频交流中的体现）的丰富多样的语用现象。我们会讨论，在这些前所未有的交流场景下，传统的语用理论，如合作原则、会话含义、语境理论，如何需要被修正、拓展，甚至被颠覆。例如，在快节奏的网络交流中，简短的回复和省略语的使用，如何影响了信息传递的效率和合作原则的运作？表情符号作为一种新兴的非语言线索，在跨文化交流中又会产生怎样的语用变异？ 接着，本书将深入探讨“情境”（Context）这一语用学中的核心概念在信息时代的新维度。过去，情境多指物理环境、社会关系、共同知识等。如今，情境的概念被极大地丰富和复杂化。它包含了数字情境（如所处的平台、交流的群体）、社交情境（如群组的规则、成员的身份）、情感情境（如情绪的表达与感知）、历史情境（如过往的对话记录）以及认知情境（如参与者的信念、期望）。本书将详细分析这些多层次、动态变化的情境如何深刻地影响着语言的使用和意义的解读。我们将考察，在开放的社交媒体平台上，公众人物的言论如何因其社会情境而承载更复杂的语用负载；在私密的聊天群组中，成员间的共享知识如何降低了表达的显性，使得语言更加精炼而充满默契；甚至，在人工智能与人类的交互中，如何通过理解用户的历史行为和偏好，构建一个动态的用户情境模型，从而实现更自然的对话。 本书还将重点审视“意图”（Intention）在现代语用中的挑战。在传统的交流中，识别说话者的意图相对容易，因为有丰富的非语言线索和共享的社会规范作为支撑。然而，在匿名性强、信息不对称、甚至存在恶意操纵的数字环境中，准确把握对方的真实意图变得异常困难。本书将探讨如何通过分析语言特征、行为模式、甚至用户画像等多种途径，来推断或识别网络交流中的意图，例如识别网络欺凌、虚假信息传播背后的意图，或者理解用户在电商平台上的隐性购买意图。我们还会讨论，在人机交互中，如何设计系统来更有效地理解用户的模糊指令、隐含需求以及潜在情感，从而实现真正意义上的“意图识别”。 此外，本书也将关注“合作”（Cooperation）在信息时代的演变。格赖斯合作原则即便在数字时代依然具有普遍意义，但其具体体现形式却发生了显著变化。本书将分析在虚拟社区、在线协作平台等场景下，如何通过协商、澄清、反馈等机制来维持和促进交流的合作。我们还将探讨“不合作”行为，如信息污染、网络暴力、甚至是故意制造歧义等，如何利用了信息时代的某些特性，并对语用研究提出了新的课题。 本书的另一大亮点将是对“多模态语用”（Multimodal Pragmatics）的深入探索。现代交流早已不再是单纯的语言符号游戏，而是文字、图像、声音、视频等多种模态的融合。本书将详细阐述，在网络 memes、短视频、直播等现象中，非语言模态是如何与语言模态协同作用，共同构建和传递复杂语用意义的。例如，一个表情包的选用，配以文字，所产生的语用效果，往往远超文字本身；一段短视频中人物的表情、动作、语气，与背景音乐一同，共同烘托出一种特定的情感基调和交流意图。如何分析这些多模态信息的协同效应，理解它们如何共同塑造语用意义，将是本书着重探讨的内容。 最后，本书将展望信息时代语用研究的未来方向，特别是与人工智能的交叉融合。本书将探讨如何利用大数据分析、机器学习、深度学习等技术，来建模、分析和预测复杂的语用现象。我们将讨论，如何利用这些技术来构建更智能的自然语言处理系统，实现更自然的对话交互、更精准的信息筛选、更有效的跨文化交流辅助，以及更深入的社会行为理解。本书并非技术手册，而是提供一种思维框架，帮助读者理解如何在信息时代运用创新的研究思路和方法，去探索和理解语言的无限可能。 《语言的疆域：信息时代的语用新探索》是一次跨越学科界限的思想实验，是一场拥抱时代变革的学术远征。它将带领读者深入理解语言在信息时代的复杂性与活力，激发对语言互动更深刻的洞察，并为我们在瞬息万变的数字世界中，构建更有效、更富有同理心的交流方式，提供宝贵的启示。它是一份邀请，邀请所有对语言、对交流、对信息时代充满好奇的研究者、学习者和实践者，一同踏上这场意义非凡的探索之旅。

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阅读过程中，我深感作者在处理理论深度与实际应用之间的平衡上拿捏得十分到位。书中对特定语言学挑战（比如词义消歧、句法依存关系的自动分析）的案例分析环节，简直是一场精彩的“实战演练”。作者并未满足于仅仅罗列现有的技术框架，而是细致地剖析了每种方法背后的逻辑局限性，以及在面对真实、嘈杂的语料库时可能出现的“陷阱”。这种批判性的视角非常宝贵，它促使读者不仅仅是模仿代码，而是去理解“为什么”这样做有效或无效。我注意到，其中关于构建特定语种的资源库的章节，内容详实得令人吃惊，从数据清洗到标注规范的制定，每一步都体现了作者长期积累的实战智慧。对于那些打算独立开展计算语言学项目的研究人员而言，这部分内容简直是救命稻草，提供了大量可复用的经验教训。

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这本书的写作风格充满了学者的严谨与对细节的执着，但同时又保持着一种令人耳目一新的清晰度。它似乎在刻意避免使用任何浮夸或夸大的词汇，所有的论断都建立在坚实的理论基础或可验证的实验结果之上。这种脚踏实地的态度，使得读者在学习过程中感到异常踏实和可靠。我特别喜欢它在结论部分对未来研究方向的展望，那些预测并非空穴来风，而是基于当前技术瓶颈和语言学未解之谜的合理推断。它成功地在“已知的知识”和“待探索的疆域”之间划定了一条清晰的界限，为后来者指明了方向。总而言之，这不仅仅是一本关于“如何用电脑做语言学”的书，更是一部关于“如何更深刻地理解语言与计算之间关系”的思辨之作，强烈推荐给所有对前沿语言研究感兴趣的人士。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“发现”这一过程的哲学性探讨。它不仅仅关注“如何用计算机分析语言”，更深入地触及了“计算机能帮助我们发现哪些是人类传统方法难以察觉的语言规律”。作者在多个章节中，巧妙地穿插了对认知科学和语言习得理论的引用，将冰冷的数据挖掘提升到了探究人类心智层面的高度。这种跨越学科边界的视野，使得本书的格局远超一般技术类书籍的范畴。我常常在想，当我们看到一个模型在海量数据中自行归纳出某种语法结构时，这究竟是机器的“创造”还是对深层人类共性的反映？作者的论述引导我不断地进行自我诘问，这种智力上的激发，比单纯掌握一项工具技能要来得更有价值。阅读这本书的过程，更像是一场与一位深谙语言本质的智者的思想对话。

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这本《语言学知识的计算机辅助发现》的装帧设计非常朴实，封面上的字体选择和排版给人一种严谨、学术的印象，很符合其主题。初次翻开，我就被其详实的目录结构所吸引，它清晰地勾勒出从基础的计算语言学理论到前沿的深度学习模型在语言现象分析中的应用路径。书中对传统语言学方法论与现代计算工具的结合点进行了深入探讨，尤其是对于如何将人类直觉的语言学洞察转化为可被机器理解和处理的算法模型这一核心问题，作者展现了深刻的思考和丰富的实践经验。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本引导读者进行跨学科思考的指南，对于那些希望在语言学研究中引入更高效、更大数据驱动方法的学者来说，无疑是一份极具价值的参考资料。我特别欣赏作者在阐述复杂算法时所采用的类比和图示，使得那些原本晦涩难懂的概念变得平易近见，这对于非纯计算机背景的语言学专业人士尤其友好。

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从技术实现的角度来看，作者对不同时代计算范式的演变梳理得尤为清晰。他没有偏爱任何一种特定的技术栈，而是以一种历史的眼光审视了从基于规则的专家系统到统计学习，再到如今的深度神经网络的演进脉络。这种全面的梳理，对于理解当前技术热点背后的逻辑根源至关重要。特别是关于特征工程在早期模型中的重要性，以及现代嵌入技术如何自动化地解决了这一难题的对比分析，让我对模型效率的提升有了更直观的认识。书中的插图和伪代码清晰简洁，即便是像RNN或Transformer这样复杂的架构，作者也能用精炼的语言抓住其核心思想。我个人认为，对于希望从传统NLP转向现代深度学习方法的资深研究人员来说，这本书提供了一个绝佳的“桥梁”视角，帮助他们快速定位和理解新旧范式之间的关键差异点。

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