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出版者:

作者:Blum, W.

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:

价格:$ 96.05

装帧:

isbn号码:9781898563662

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 数学教育
• 教育学
• STEM教育
• 问题解决
• 教学方法
• 课程设计
• 模型构建
• 应用数学
• 教育研究

好的，以下是一份关于其他图书的详细简介，旨在避免提及您提到的那本书的内容： --- 《计算语言学的基石：从句法分析到语义理解》 导言：语言的数字革命 在当今信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度增长。理解、处理和生成人类语言已不再是单纯的学术追求，而是驱动人工智能、信息检索、客户服务乃至科学研究的核心技术。本书《计算语言学的基石：从句法分析到语义理解》系统地梳理了计算语言学（Computational Linguistics, CL）领域自诞生以来的核心理论、关键算法与前沿应用。我们致力于为读者构建一个坚实的基础框架，以便深入理解机器如何“阅读”和“思考”语言。 第一部分：形式语言与句法结构 本书的第一部分聚焦于语言的结构化层面，即如何将自然语言转化为机器可处理的符号表示。我们从形式语言理论（Formal Language Theory）的经典概念切入，详细阐述了乔姆斯基层级（Chomsky Hierarchy）在自然语言描述中的地位与局限性。 句法分析的艺术： 句法分析（Parsing）是理解句子结构的关键步骤。我们将深入探讨基于规则的方法（如上下文无关文法，CFG）和基于统计的方法（如概率上下文无关文法，PCFG）。对于前者，读者将学习到经典的自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）的分析算法，包括 CYK 算法和 Earley 算法的内部机制和效率考量。对于后者，我们将详述如何利用训练语料库估计规则的概率，并讨论掩码化（Masking）和概率平滑技术在应对稀有结构时的重要性。 依存句法与成分句法： 我们区分了成分句法（Constituency Parsing）和依存句法（Dependency Parsing）。成分句法关注短语结构树的构建，而依存句法则侧重于词与词之间的依赖关系。本书将详细介绍基于转移（Transition-based）和基于图（Graph-based）的依存句法分析器，并比较它们在速度、准确性和可解释性方面的权衡。特别地，我们分析了如何在句法分析结果中编码词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）和词形还原（Lemmatization）等基础信息。 第二部分：词汇资源与向量化表示 要使机器理解语言，首先需要对构成语言的“词汇”进行有效的量化和表示。第二部分专门探讨词汇资源的构建、管理以及现代向量空间模型（Vector Space Models, VSMs）的演进。 词汇资源的深度挖掘： 我们探讨了如何构建和维护大规模的词典、本体（Ontologies）和词汇网络，如 WordNet 的结构和应用。重点分析了词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的挑战，从早期的基于上下文特征的方法到现代基于知识库的映射方法。 词嵌入的崛起： 这一部分的核心在于词嵌入（Word Embeddings）技术。我们将从早期的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）模型讲起，过渡到革命性的“皮尤蒂”（Pioneering）模型——Word2Vec（Skip-gram 和 CBOW）。我们不仅会讲解这些模型的训练机制，还会深入分析它们如何捕获词汇间的句法和语义关系，例如著名的“国王 - 男性 + 女性 = 女王”类比现象。 上下文依赖的表示： 随着神经网络的发展，静态词向量的局限性日益凸显。本书随后的章节将介绍如何构建动态的、上下文敏感的词表示，这是通往高级语言理解的必经之路。 第三部分：从句法到语义的桥梁 句法结构是骨架，语义是血肉。第三部分探讨如何超越词语和句子的结构，把握文本的真实含义。 信息抽取与关系识别： 信息抽取（Information Extraction, IE）是计算语言学应用层的核心任务。我们详细介绍了命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的演进，从基于规则和隐马尔可夫模型（HMM）的方法，到如今基于循环神经网络（RNN）和条件随机场（CRF）的先进模型。更进一步，我们聚焦于关系抽取（Relation Extraction），讨论如何识别实体对之间的语义联系，以及如何处理开放信息抽取（Open IE）中的不确定性和多关系共存问题。 文本蕴含与推理： 文本蕴含（Textual Entailment, TE）是衡量机器推理能力的关键指标。本部分将分析如何通过对比假设（Hypothesis）和前提（Premise）之间的逻辑关系来判断蕴含、矛盾或中立。我们将介绍基于深度学习的自然语言推理（Natural Language Inference, NLI）框架，探讨注意力机制（Attention Mechanisms）在比对两个句子关键信息时的作用。 篇章和话语分析： 超越单句限制，理解篇章（Discourse）结构至关重要。我们探讨了篇章关系识别（如篇章树结构，RST）以及指代消解（Coreference Resolution）的挑战。读者将学习到如何通过追踪代词、省略结构等在整个文档中建立一致的语义视图。 第四部分：现代深度学习架构在 CL 中的应用 计算语言学的现代突破，几乎完全依赖于深度神经网络的进步。本部分将集中于介绍驱动当前最先进系统的关键架构。 循环网络与序列建模： 我们详细分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效地处理序列依赖性，并阐述它们在机器翻译（Machine Translation, MT）的编码器-解码器框架中的核心地位。 注意力机制与Transformer的革命： Transformer 架构的出现标志着 CL 领域的一个范式转变。本书将详尽剖析自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，解释其如何并行化处理长距离依赖，并消除传统 RNN 的顺序瓶颈。 预训练模型的威力： 章节重点介绍了基于 Transformer 的大规模预训练语言模型（PLMs），如 BERT、GPT 系列（在不具体展开其后续衍生应用的前提下，专注于其基础架构和训练目标，例如掩码语言模型和下一句预测）。我们将探讨这些模型如何通过在大规模无标签数据上的预训练，获得强大的通用语言理解能力，并讨论它们在下游任务上的微调（Fine-tuning）策略。 结语：挑战与未来展望 本书最后一部分将回顾当前计算语言学面临的重大挑战，包括常识推理的缺乏、模型的可解释性问题、对低资源语言的支持不足，以及如何构建真正具备跨模态理解能力的系统。我们鼓励读者在掌握这些基础工具后，积极探索这些前沿研究方向。 《计算语言学的基石》旨在为计算机科学、语言学、认知科学及相关工程领域的学生和专业人士提供一套严谨、全面且实用的知识体系，为他们投身于语言智能的下一波浪潮做好准备。

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对于我这种刚开始接触教育学领域、背景偏向工程技术的人来说，选择一本合适的入门读物至关重要。我希望这本书能成为一座坚实的桥梁，将我已有的严谨的逻辑思维能力，平稳地过渡到理解教育领域的复杂性上。我更看重的是它的入门友好度和逻辑连贯性。如果书中能用清晰的类比和基础的数学概念（比如基本的概率论或流程图）来解释复杂的教育现象，那对我来说就是极佳的教材。我尤其期待它能清晰地界定那些看似模糊的教育术语，并将其转化为可操作、可测量的变量定义。对我而言，这本书的成功与否，不在于它有多么高深的理论，而在于它是否能有效地“翻译”教育学的专业语言，让我这个外行人能够迅速掌握其核心思维框架，从而开始提出有建设性的、基于逻辑推演的问题。

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我是一个长期在教育一线工作的资深教师，对市面上那些光说不练的理论书籍已经感到有些审美疲劳了。这次偶然翻到这本，主要吸引我的是它标题中透露出的一种跨学科的思维导向。我特别关注书中关于如何利用数据和模型来解析学生学习行为的章节。在过去的教学评估中，我们常常依赖于主观的观察和定性的描述，这使得我们很难对教学干预的效果进行精确量化。我希望这本书能够填补这一知识空白，提供一套行之有效的、基于量化分析的学习评估框架。如果书中能深入探讨不同年龄段学习者认知发展与信息处理速度之间的关系模型，那将是对我日常教学实践的巨大助力。我更看重的是那种“可检验性”，即书中所提出的方法论是否真的能够被我们这些一线工作者，在有限的教学资源和时间内有效实施，并产生可量化的积极反馈。我希望能从中找到一套工具箱，而非仅仅是漂亮的理论图景。

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从一个纯粹的研究生角度来看，这本书的潜在价值在于其对前沿教育技术和认知科学交叉领域的探索深度。我注意到它似乎涉及了某种复杂系统理论在教育生态中的应用。我感兴趣的是，作者是如何平衡这种高度抽象的数学化思维与教育领域固有的复杂性和不确定性之间的张力的。在学术研究中，我们常常面临模型过于简化而失去现实意义，或者现实过于复杂而难以建立有效模型的问题。如果这本书能提供一个既严谨又具有包容性的建模方法论，来处理诸如“学习动机”这种难以捉摸的变量，那无疑是重磅级的贡献。我特别期待它能提供一些案例研究，展示这些模型在面对真实课堂异质性学生群体时的适应性和局限性，而不是纯粹的理想化场景。任何理论如果不能经受住现实课堂的‘噪音’考验，其价值都会大打折扣。

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我是一名对教育公平和资源分配问题深有研究的政策分析师。我阅读教育类书籍时，关注点往往集中在宏观层面的效率和公平性分析上。这本书若能提供一种清晰的数学框架来描述不同社会经济背景学生群体在学习成果上的差距演变路径，对我制定更具针对性的教育投入策略将至关重要。我非常好奇书中如何将资源投入（例如师资比例、硬件设施）与学生的长期发展指标通过数学模型联系起来。以往的政策分析多依赖于统计回归，但如果这本书能提供一种更具动态性和前瞻性的建模思路，帮助我们预测不同政策干预下的长期均衡状态，那就太棒了。我希望它能帮助我们量化“机会成本”，从而在有限的财政预算下，做出最优化的教育资源配置决策，确保每一笔投入都能在教育产出上达到最大化效益。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，散发出一种沉稳而专业的学术气息。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时正在寻找一本能够系统梳理现代教育理论与实践之间桥梁的书籍。这本书的排版非常精良，内页的纸张质感也很好，让人在长时间阅读时都能保持愉悦的心情。虽然我还没有深入阅读核心章节，但仅凭目录和前言，就能感受到作者在构建知识体系上的用心良苦。尤其是对章节逻辑性的梳理，似乎预示着它将带领读者从宏观的理论框架逐步深入到微观的操作层面。我期待它能在理论与实践的结合点上，为我们提供一些切实可行的启发，尤其是在如何将抽象的教育理念转化为课堂上可衡量的成果方面。这本书的厚度也足以说明内容的丰富性，希望它不仅仅是停留在概念的阐述，而是能提供更具操作性的工具和视角，帮助我们更好地理解和改进现有的教学模式。这种对细节的关注，从装帧到内容组织，都让人对这本书的内在品质抱有极高的期望。

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