Language Engineering for Lesser-studied Languages pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Nirenburg, Sergei (EDT)

出品人:

页数:344

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出版时间:

价格:1289.00 元

装帧:

isbn号码:9781586039547

丛书系列:

图书标签:

• 计算语言学
• 自然语言处理
• 语言技术
• 低资源语言
• 语言工程
• 机器翻译
• 语料库语言学
• 数字人文
• 多语言处理
• 语言资源

好的，以下是根据您的要求撰写的一份图书简介，内容聚焦于计算机科学、自然语言处理（NLP）以及跨学科应用，但完全不涉及“Language Engineering for Lesser-studied Languages”这本书的具体内容。 --- 书籍简介：计算语言学的深度探索与前沿实践 书名：计算语言学：从理论基石到复杂系统构建 作者：[此处填写作者姓名] 出版社：[此处填写出版社名称] ISBN：[此处填写ISBN] 字数：约 1500 字 --- 第一部分：计算语言学的理论架构与演进（约 400 字） 本书深入剖析了计算语言学的核心理论框架，旨在为读者构建一个全面且结构化的知识体系。它不仅回顾了形式语言理论（如上下文无关文法、正则文法）在早期自然语言处理（NLP）中的奠基性作用，更着重探讨了现代统计模型和深度学习范式如何革新了我们处理语言的复杂性和不确定性。 我们首先从信息论的角度审视语言，探讨熵、互信息在文本压缩和信息抽取中的应用。随后，本书详细阐述了概率上下文无关文法（PCFG）以及隐马尔可夫模型（HMM）如何为句法分析和词性标注提供早期的数学模型。然而，静态模型在处理大规模、高变异性的真实语料时暴露了局限性。 本书的核心部分聚焦于基于向量空间模型的语义表示。我们详细介绍了词嵌入技术（如 Word2Vec, GloVe）的数学原理及其在捕获词汇语义关系中的优势。特别地，本书提供了一个关于神经网络结构选择的实用指南，从前馈网络到循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs），分析了它们在序列建模任务中的优势与挑战。通过严谨的数学推导和直观的图示，读者将能够深刻理解这些模型如何将离散的语言符号转化为连续的、可计算的向量空间，从而实现更深层次的语言理解。 第二部分：现代深度学习在核心 NLP 任务中的应用（约 550 字） 本书的第二部分将理论与工程实践紧密结合，聚焦于当前 NLP 领域最具影响力的技术——以 Transformer 架构为核心的预训练语言模型（PLMs）。我们对自注意力机制（Self-Attention）的运作机制进行了细致的解构，阐明了它如何有效克服传统 RNN 在长距离依赖捕获上的瓶颈，并实现了高效的并行计算。 在核心任务的实践层面，本书涵盖了以下几个关键模块： 1. 句法与语义分析的范式转变： 我们探讨了如何利用预训练模型（如 BERT、RoBERTa）进行微调，以解决诸如依存句法分析、语义角色标注（SRL）等复杂的结构化预测问题。特别关注了跨度预测（Span Prediction）在抽取式问答中的应用，以及如何通过序列到序列（Seq2Seq）框架处理抽象式文本摘要。 2. 语篇和篇章理解： 超越单个句子的分析，本书深入研究了如何利用上下文嵌入技术来建模篇章层面的连贯性。内容包括指代消解（Coreference Resolution）的挑战性，以及多文档摘要生成中的信息融合策略。我们特别分析了大型模型在维持篇章一致性方面的最新进展。 3. 知识注入与推理： 现代 NLP 不仅仅是模式匹配，更需要知识的整合与逻辑推理能力。本书详细介绍了知识图谱（KGs）如何与神经网络结构相结合（KGEs），以增强模型的知识敏感性。我们探讨了基于逻辑规则的约束满足方法与神经推理的融合，用于提高机器在复杂事实核查和常识推理任务中的准确性。 4. 高效能部署与模型压缩： 在讨论尖端模型的同时，本书也兼顾了实际工程部署的约束。我们系统地介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在帮助工程师在保持模型性能的同时，显著降低计算资源消耗和推理延迟，使先进的 NLP 能力得以广泛应用。 第三部分：面向复杂应用的跨学科集成（约 450 字） 本书的第三部分将视野扩展至计算语言学与其他前沿技术领域的交叉点，展示了其在构建智能系统中的关键作用。 1. 交互式 AI 与对话系统： 本书全面解析了现代对话系统的架构，从基于规则的系统到基于检索和生成模型的复杂多轮对话管理。我们重点讨论了意图识别（Intent Recognition）和槽位填充（Slot Filling）的最新进展，以及如何利用强化学习来优化对话策略，使用户体验更加自然和目标导向。此外，本书还涉及了情感分析和意图检测在客户服务自动化中的应用场景。 2. 跨语言处理与机器翻译的挑战： 在机器翻译（MT）领域，本书深入对比了神经机器翻译（NMT）的各种变体，包括基于注意力的架构和大型多语言模型。我们探讨了如何构建鲁棒的编码器-解码器框架，以应对低资源语言对的挑战，并讨论了评估指标（如 BLEU, METEOR, COMET）的局限性与发展方向。 3. 计算社会科学中的文本挖掘： 计算语言学为社会科学研究提供了强大的定量工具。本书展示了如何利用大规模文本数据（如社交媒体、新闻报道）进行趋势分析、舆情监控和意识形态识别。我们探讨了偏差（Bias）在训练数据和模型预测中的传播机制，并提出了缓解算法偏差的初步方法，强调了负责任的 AI 开发的重要性。 4. 可解释性与可信赖性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本书详细介绍了 LIME、SHAP 等局部解释方法，以及注意力权重可视化在解释模型“关注点”上的应用。我们主张，构建可信赖的计算语言学系统，必须建立在透明度和可追溯性的基础之上。 总结： 《计算语言学：从理论基石到复杂系统构建》不仅是一本技术手册，更是一份对语言智能前沿的全面考察。它为高级本科生、研究生以及寻求深化行业知识的工程师和研究人员，提供了从基础算法到尖端系统集成的深度路径。通过系统化的学习，读者将掌握构建下一代智能语言处理系统的核心能力。

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我一直对语言的演变和人类文明的联系深感兴趣，而《Language Engineering for Lesser-studied Languages》这本书，无疑触及了这个话题的核心。我猜想，这本书的重点可能在于如何将那些在人类交流网络中处于边缘地位的语言，通过某种“工程”的方式，重新激活和整合。我特别想知道，“工程”在这里究竟意味着什么？它是否涉及到为这些语言建立一套现代化的沟通和记录系统？例如，我设想书中可能会探讨如何为这些语言设计一套易于学习和使用的书写系统，或者如何利用现代信息技术，比如在线词典、语言学习APP，来帮助人们接触和学习这些语言。我希望书中能够提供一些关于语言变异和语言接触的研究，并探讨这些“弱势”语言如何在外来语言的影响下发生变化，以及如何通过“工程”手段来保护和发展其独特的语言特征。此外，我对于书中关于语言遗产保护和社会文化意义的探讨也十分关注。语言不仅仅是沟通的工具，更是承载历史、文化和身份认同的载体，我期待书中能够阐释为何保护这些“弱势”语言对于维护全球文化多样性至关重要，以及“语言工程”在这其中能发挥怎样的积极作用。

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这本书的出现，让我看到了语言学研究在新时代下的一种可能发展方向。我个人对计算语言学和人工智能在语言学中的应用一直抱有浓厚的兴趣，而《Language Engineering for Lesser-studied Languages》似乎正好触及了这个交叉领域。我很好奇，书中会如何处理“工程”这个词，它是否意味着将传统的语言学理论与更具操作性的技术手段相结合？例如，我设想书中可能会探讨如何为这些研究不足的语言构建自动化语言处理工具，例如词性标注器、句法分析器，甚至机器翻译系统。这对于那些缺乏现有计算资源的语言来说，无疑是一项巨大的挑战。书中是否会介绍一些前沿的机器学习算法，并展示它们在处理低资源语言数据时的潜力？我希望能够看到一些具体的算法介绍，以及它们在实际应用中可能遇到的困难和解决方案。此外，我还对书中关于数据收集和标注的策略很感兴趣。对于许多“弱势”语言来说，高质量的语料库非常匮乏，如何有效地收集、转录和标注这些数据，将是开发任何语言工程工具的基础。书中是否会提供一些创新的数据收集方法，或者针对低资源环境的标注技巧？这些都是我希望从书中得到的宝贵信息。

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我是一名业余的语言学习者，对世界各地古老而又独特的语言充满了好奇。《Language Engineering for Lesser-studied Languages》这个书名，听起来就充满了探索的意味，它似乎预示着一场关于如何“驾驭”和“发展”那些在现代社会中不那么显眼的语言的旅程。我设想，书中或许会从基础的语言学原理出发，比如语音学、形态学、句法学，但会更加侧重于如何将这些理论应用于“工程化”的过程。我期待书中能有详细的章节，介绍如何为这些语言构建一套完整的语言描述体系，这可能包括词汇的收集和释义，语法规则的梳理和形式化，甚至是语音系统的规范化。我非常想知道，当面对那些没有文字、只有口头传统的语言时，作者会采取怎样的策略？是否会介绍一些创新的方法来记录和分析这些语言的语音和音韵特征？此外，我对于书中可能涉及的语言复兴和教育推广方面的内容也充满期待。例如，它是否会提供一些关于如何设计语言课程、编写教材的指导？或者分享一些成功地将“弱势”语言引入学校教育的案例？这对于那些希望学习和传承这些语言的个人或群体来说，将是极其宝贵的资源。

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作为一名长期关注语言多样性保护的爱好者，我一直在寻找能够深入探讨那些鲜为人知但又充满独特魅力的语言的读物。《Language Engineering for Lesser-studied Languages》这本书的名字，就如同为我打开了一扇新世界的大门。我尤其好奇书中将如何阐释“语言工程”这一概念，它是否会从基础的语音、词汇、语法层面入手，一步步构建起对这些“弱势”语言的系统性理解？我设想，书中可能会包含大量的案例研究，比如某个东南亚地区的小语种，或者某个原住民社区世代相传的方言，作者将如何运用严谨的语言学方法，将这些口头传统或记录稀少的语言，转化为可以被分析、学习甚至传承的材料。这种将抽象的语言学理论与实际的语言保护工作相结合的尝试，对我来说充满了巨大的吸引力。我希望书中能够提供一些实际可操作的工具或方法论，让那些身处一线、为语言濒危而奔走呼号的语言工作者或社会活动家，能够从中获得启发和支持。例如，是否会有关于如何设计有效的语言学习材料的章节？或者如何利用新技术（如数字人文、自然语言处理）来辅助濒危语言的记录和推广？这些都是我迫切想要知道的。更重要的是，我期待书中能够传达一种人文关怀的精神，不仅仅是将语言视为研究对象，而是将其看作承载文化、历史和社群身份的重要载体。

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作为一名对全球文化和社会动态保持高度敏感的观察者，我一直对语言在其中扮演的角色深感着迷。《Language Engineering for Lesser-studied Languages》这个书名，立即勾起了我对那些在主流叙事中往往被忽视的语言的关注。我猜测，这本书的核心内容可能在于如何系统性地、有条理地去理解和“重塑”那些缺乏标准、记录不全的语言。我想象，书中可能会深入探讨“工程”这个概念在语言学领域的具体体现，例如，它是否会涉及语言的标准化过程，包括制定拼写规则、语法体系，甚至是在教育体系中引入这些语言？这对我来说是一个非常有趣的角度，因为它不仅仅是学术研究，更直接关乎到语言的生存和发展。我希望书中能够提供一些具体的案例，展示不同文化背景下的“语言工程”实践，比如某个非洲国家如何通过语言工程来促进国家统一，或者某个南美洲的土著部落如何通过自己的语言工程项目来保护文化传承。我尤其好奇，书中会如何处理语言的社会经济因素，以及这些因素如何影响语言工程的决策和效果。例如，一个成功的语言工程项目，是否需要考虑当地社区的需求、政治意愿，以及是否有足够的资金和技术支持？这些都是我期待从书中获得深刻见解的方面。

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