计算语言学探索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:黑龙江教育出版社

作者:冯志伟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001

价格:21.00

装帧:

isbn号码:9787531636830

丛书系列:语言研究新思维丛书

图书标签:

• 馮志偉
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《语言的奥秘：计算的视角》 内容简介 在这本深入浅出的著作中，我们将踏上一段激动人心的旅程，探索人类语言的精妙之处，并揭示其背后隐藏的计算原理。本书并非一本枯燥的学术论著，而是一次充满发现和启发的智力冒险，旨在带领读者从全新的视角理解我们赖以沟通的媒介——语言。 我们常常将语言视为理所当然，但事实上，它是一个极其复杂且令人着迷的系统。从最基础的语音和音素，到构成词语的形态，再到组织句子的语法，以及传递意义的语义，每一个层面都蕴含着丰富的结构和规则。而当我们开始思考如何让计算机理解和生成语言时，这些复杂的结构便以一种更加清晰和可操作的方式呈现在我们眼前。 本书将从计算的视角出发，深入剖析语言的各个构成要素。我们将首先探讨语音学和音系学的计算模型。你是否好奇，计算机是如何识别不同口音的语音？或者，它是如何分辨“p”和“b”这样细微的语音差异的？本书将为你揭示背后的算法和模型，例如声学特征提取、隐马尔可夫模型（HMM）以及近年来越来越重要的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），是如何被用来分析和理解语音信号的。我们会讨论共振峰、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等声学特征，以及它们在语音识别和语音合成中的作用。我们还将触及音素序列的建模，以及如何处理语音中的噪声和变化。 接着，我们将进入形态学的领域。词语并非不可分割的原子，它们往往由更小的有意义单位——词素（morphemes）构成。例如，“unbreakable”这个词，可以分解为“un-”（否定前缀）、“break”（词根）和“-able”（形容词后缀）。计算机如何学习和处理这些词素的组合规则？本书将介绍词形还原（lemmatization）和词干提取（stemming）等文本预处理技术，它们是许多自然语言处理任务的基础。我们将讨论不同语言的形态特征，例如黏着语（agglutinative languages）和屈折语（inflectional languages），以及为它们设计计算模型所面临的挑战。我们还会探讨词典构建、词素分析以及如何通过规则或统计模型来处理词语的变形。 随后，我们将重点关注句法学，即语言的结构规则。为什么“我吃苹果”是正确的，而“苹果我吃”在大多数情况下是错误的？这涉及到句子的构成方式和词语之间的关系。本书将介绍各种句法分析（parsing）技术，包括从早期的乔姆斯姆斯文法（Chomsky grammar）到现代的依赖句法分析（dependency parsing）和成分句法分析（constituency parsing）。我们将学习如何构建语法树，并理解不同类型的句法结构，如短语结构（phrase structure）和依存关系（dependency relations）。你将了解到，计算机通过解析句子，能够理解句子中词语之间的层次关系和依存关系，这对于后续的语义理解至关重要。我们将讨论上下文无关文法（context-free grammar）、概率上下文无关文法（probabilistic context-free grammar）以及如何使用图算法来优化句法分析的效率。 在掌握了语言的结构之后，我们将深入语义学的世界。即使句子语法正确，其意义也可能存在歧义，或者需要结合上下文才能理解。例如，“bank”这个词，可以指河岸，也可以指金融机构。计算机如何 disambiguate（消除歧义）？本书将探讨词义消歧（word sense disambiguation, WSD）、词语语义表示（word sense representation）以及如何构建词汇网络，如WordNet。我们将介绍分布式词语表示（distributional word representations），例如词向量（word embeddings）如Word2Vec、GloVe以及更先进的BERT、GPT等预训练模型，它们能够捕捉词语之间的语义关系，并极大地推动了自然语言处理的发展。我们将讨论向量空间的几何意义，以及如何利用这些向量来进行相似度计算、情感分析、文本分类等任务。 除了分析语言的构成要素，本书还将探讨语言的生成。计算机不仅能理解语言，还能创造语言。我们将介绍自然语言生成（natural language generation, NLG）的基本原理，从简单的模板填充到复杂的基于神经网络的文本生成。你将了解，机器如何根据给定的数据或意图，生成流畅、连贯且有意义的文本。我们将讨论如何控制生成文本的风格、情感和信息量，以及在对话系统、故事生成等领域的应用。 更进一步，本书还将涉及语用学的计算处理。语用学研究语言在特定语境下的使用，包括言外之意、隐含信息和对话策略。虽然语用学的计算处理是该领域中最具挑战性的部分之一，但我们也将探讨一些相关的进展，例如指代消解（coreference resolution）——识别文本中指向同一实体的不同表达方式。 贯穿全书，我们将强调统计方法和机器学习在计算语言学中的核心作用。从早期的基于规则的方法，到如今广泛应用的机器学习模型，这些技术使得计算机能够从海量文本数据中学习语言的模式和规律。我们将介绍统计语言模型（statistical language models）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifiers）、支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）以及深度学习在各种自然语言处理任务中的应用，如机器翻译、问答系统、文本摘要等。 本书的每一章都将通过清晰的解释、贴切的例子以及对相关研究的介绍，帮助读者建立起对计算语言学的全面认识。我们不会回避一些技术性的细节，但会力求以通俗易懂的方式呈现，让非专业读者也能领略到语言的计算之美。无论你是对语言学本身充满好奇，还是对人工智能和计算机科学的前沿技术感兴趣，本书都将为你打开一扇新的大门，让你看到语言在数字化时代所展现出的无限潜力和令人惊叹的智慧。 阅读本书，你将能够： 理解人类语言是如何被分解、分析和建模的。 认识到计算机在理解和生成语言方面所取得的巨大进步。 掌握计算语言学领域的核心概念和常用技术。 为进一步深入学习自然语言处理（NLP）和人工智能打下坚实的基础。 加入我们，一起探索语言的奥秘，感受计算的力量！

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我必须承认，这本书的文笔流畅得令人惊叹，有一种古典文学般的韵律感，这在我阅读科技类书籍时是极其罕见的体验。作者似乎对修辞学有着极高的造诣，他用大量精妙的比喻来解释那些原本枯燥的理论框架。例如，他描述数据流动的过程，将其比作一条蜿蜒的河流，时而湍急，时而平静，充满了诗意。然而，这种过于强调文学性的表达方式，有时也带来了一定的阅读障碍。为了追求语言的优美，一些核心概念的定义似乎被稀释或模糊化了。我发现自己需要反复阅读某些段落，试图从中剥离出其技术内核。这本书更像是对某个宏大科学理论进行艺术化的再现，而不是一份直接可操作的指南。它更适合在壁炉边，伴着一杯红酒，慢慢品味其思想的深度，而不是在深夜的屏幕前，急于解决一个紧迫的技术难题。它的价值在于启发灵感，而非提供明确的解决方案。

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作为一名有着多年阅读经验的学术读者，我发现这本书最大的特色在于其批判精神。作者毫不留情地挑战了当前主流人工智能研究中的一些不言自明的前提，特别是关于“通用人工智能”的定义和实现路径。他提出了一系列尖锐的问题，迫使读者去反思我们所追求的目标是否真的如我们想象的那般清晰。书中对某些流行算法的局限性进行了深入的剖析，着重强调了它们在处理非结构化、情境依赖性强的真实世界交流时的脆弱性。这种“打破砂锅问到底”的态度，无疑为学术界注入了一股清新的空气。然而，这种强烈的批判性也带来了一个副作用：书中的论述有时显得过于偏激或片面。他似乎更倾向于聚焦于现有技术的失败之处，而对于近年来取得的显著进展，比如在特定任务上取得的突破，着墨不多，这使得整本书的基调略显悲观，缺乏一种平衡的视角来看待当前的研究现状。

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这本书的阅读体验非常像是在参与一场高水平的学术研讨会。作者的叙述方式充满了对话感，他似乎一直在和读者进行一场持续的、智力上的交锋。书中使用了大量的脚注和尾注，每一个引用都指向了深奥的学术源头，这对于希望进行进一步研究的读者来说是极大的便利。其中有一部分内容专门讨论了不同文化背景下语言的社会功能差异，这一点尤其让我印象深刻，它揭示了将任何语言现象都进行普适化处理的危险性。书中通过多个案例研究，展示了语言的“非线性”特质，即在某些关键时刻，微小的语义变化能引发巨大的理解偏差。遗憾的是，这本书似乎对技术层面的细节有所保留，更多的篇幅用于构建理论框架和哲学基础。对于那些期待看到清晰的技术路线图的读者，这本书提供的更多是方向盘和地图，而不是具体的车辆和燃料。它要求读者具备相当的理论基础和耐心，才能真正体会到其深层的价值。

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这本书的封面设计真是引人注目，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻让人联想到宇宙的浩瀚与思维的缜密。我迫不及待地翻开第一页，想看看里面究竟藏着怎样的奥秘。然而，当我深入阅读后，发现这本书似乎更侧重于对哲学思辨和认知科学前沿的探讨，文字中充满了对人类意识起源的追问，以及对“智能”这一概念的层层剖析。它并没有像我预期的那样，深入到具体的语言模型构建或者算法实现细节中去，反而更像是一次对“我们如何理解世界”的宏大叙事。作者的笔触非常富有感染力，他构建了一个个引人入胜的思想实验，比如那个著名的“中文房间”的变体，让人在阅读过程中不断停下来深思。对于那些对人工智能的本体论问题感兴趣的读者来说，这绝对是一本不可多得的佳作，它拓宽了我们对信息、意义和存在的理解边界。不过，如果你的目的是学习如何搭建一个实用的自然语言处理系统，可能需要寻找其他更侧重工程实践的书籍。这本书更像是为思考者准备的晚餐，而非为工程师准备的工具箱。

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这本书的版式设计非常现代，大片的留白和清晰的字体选择，使得即便是复杂的图表和公式也能保持很高的可读性。它对某些历史背景的梳理做得尤为出色，详细追溯了符号主义和联结主义的理论争论，并且将这些争论置于更广阔的科学史背景下进行考察。书中引用了大量跨学科的文献，从早期心理学实验到当代神经科学的最新发现，显示出作者扎实的学术功底和广博的知识面。特别是关于语言习得的章节，它引入了一个很有趣的社会学视角，探讨了语言环境对个体认知结构塑造的隐形力量。读完这部分，我开始重新审视自己日常的语言习惯。尽管内容详实，但从结构上看，这本书的章节划分似乎有些跳跃，前一章还在讨论图灵测试的哲学困境，下一章就转到了一个非常具体的历史案例分析，过渡略显生硬，让人感觉像是在快速浏览一个知识点的集合，而不是跟随一个严密的逻辑链条前进。

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