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出版者:Yang's Scientific Research Institute LLC

作者:Tao Yang

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-10-11

价格:USD 177.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780972121217

丛书系列:

图书标签:

• Computational Linguistics
• Syntax
• Semantics
• Verb
• Theoretical Linguistics
• Formal Semantics
• Language Modeling
• Natural Language Processing
• Computational Semantics
• Lexical Semantics

计算语言学中的句法与语义计算 摘要： 本书深入探讨计算语言学领域中，如何运用计算方法处理和分析语言的句法结构和语义含义。本书不涉及“计算动词理论”（Computational Verb Theory）这一特定领域。相反，它聚焦于更广泛的计算句法和计算语义学范畴，旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实践指导，使其能够理解和构建处理自然语言的计算模型。全书从语言的内在结构出发，逐步深入到语言的意义表达，并通过大量的计算技术和算法，展示了如何让计算机理解和生成人类语言。 第一章：自然语言处理导论 本章旨在为读者建立对自然语言处理（NLP）这一广阔领域的整体认知。我们将从NLP的定义、目标和核心挑战入手，阐述为何理解和处理人类语言对人工智能和信息科学至关重要。我们将简要回顾NLP的发展历程，从早期的基于规则的方法到如今的主流机器学习和深度学习范式，帮助读者理解技术演进的脉络。 更重要的是，本章将介绍NLP所依赖的几个基础学科：语言学（尤其是句法学和语义学）、计算机科学（算法、数据结构、计算理论）以及统计学。我们将强调语言学知识在构建有效NLP模型中的不可或缺性，解释为何对词语、短语、句子以及它们之间关系的理解是计算处理的前提。 本章还将梳理NLP的典型应用场景，如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、信息抽取等，这些应用不仅展示了NLP的强大能力，也为后续章节的学习提供了具体的实践目标。最后，我们将为读者预告本书后续将重点探讨的计算句法和计算语义学这两个核心分支，为深入学习奠定基础。 第二章：计算句法学：刻画语言的骨架 本章将深入探讨计算句法学，即如何利用计算方法来分析和表示句子的语法结构。我们将首先回顾语言学中句法的基本概念，包括词类、短语结构、依存关系等。随后，我们将介绍在计算句法学中常用的几种句法表示模型： 短语结构文法 (Phrase Structure Grammar, PSG)：我们将详细讲解上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）及其在句法分析中的应用。我们将介绍各种CFG的变体，如乔姆斯基范式（Chomsky Normal Form）和Greibach范式，并讨论它们的优缺点。 依存句法 (Dependency Parsing)：与短语结构分析不同，依存句法关注词语之间的直接语法关系（如主谓、动宾、定中等）。我们将介绍基于依存关系的句法表示，并探讨构建依存句法分析器的常用算法，例如基于图的算法和基于转移的算法。 在介绍完句法表示模型后，本章将重点阐述句法分析（Parsing）的核心技术： 自顶向下分析 (Top-down Parsing)：我们将讲解回溯法（Backtracking）、递归下降法（Recursive Descent）以及在自然语言处理中更具效率的分析器，如Earley算法。 自底向上分析 (Bottom-up Parsing)：我们将介绍移进-归约分析（Shift-Reduce Parsing）及其在句法分析中的应用，并讨论各种移进-归约策略。 混合式分析 (Chart Parsing)：我们将讲解如何结合自顶向下和自底向上方法的优点，使用图（Chart）来存储中间分析结果，避免重复计算，提高效率。 此外，本章还将讨论一些实际应用中面临的挑战，例如歧义性（Ambiguity）的产生与消解。我们将介绍词性歧义、结构歧义等问题，并探讨一些消解歧义的策略，包括结合统计模型和语言学规则。 第三章：计算语义学：探寻语言的意义 本章将聚焦于计算语义学，即如何利用计算方法来理解和表示语言的意义。我们将从语言学中语义学的基本概念出发，探讨词汇语义学、句子语义学以及篇章语义学等不同层面的意义。 我们将首先介绍词汇语义学在计算模型中的应用。这包括： 词义消歧 (Word Sense Disambiguation, WSD)：词语的多义性是语义理解的巨大挑战。本章将介绍各种基于统计模型（如朴素贝叶斯、条件随机场）和基于知识库（如WordNet）的词义消歧方法。 词嵌入 (Word Embeddings)：我们也将深入讲解词嵌入技术，如Word2Vec、GloVe和FastText，以及它们如何将词语映射到低维向量空间，捕捉词语之间的语义相似性。 接着，本章将转向句子和篇章级别的语义理解： 语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL)：SRL旨在识别句子中谓词（动词）的论元（如施事者、受事者、地点、时间等）及其对应的语义角色。我们将介绍SRL的定义、表示方法以及常用的模型。 命题逻辑与一阶逻辑 (Propositional Logic and First-Order Logic)：我们将介绍如何将句子的语义表示为逻辑形式，以便进行推理和知识表示。我们将讲解命题逻辑和一阶逻辑的基本概念，以及如何将自然语言句子翻译成逻辑公式。 语义网络与知识图谱 (Semantic Networks and Knowledge Graphs)：我们将探讨如何构建和利用语义网络和知识图谱来表示和推理语言的含义。这些结构能够捕捉实体、概念及其之间的关系，为更深层次的语义理解提供支持。 事件抽取 (Event Extraction)：本章还将介绍如何识别文本中的事件及其参与者，这是信息抽取和问答系统的重要基础。 最后，我们将讨论处理模糊性、不确定性以及语用信息在语义理解中的作用。我们将强调，真正的语言理解不仅需要掌握词语和句子的字面意义，还需要理解说话者的意图和语境。 第四章：计算模型与算法 本章将深入探讨在计算句法学和计算语义学中常用的计算模型和算法。我们将重点介绍机器学习和深度学习在NLP领域的突破性进展。 统计语言模型 (Statistical Language Models)：我们将回顾N-gram模型，分析其原理、优缺点以及在句法和语义分析中的辅助作用。 机器学习基础 (Machine Learning Fundamentals)：我们将介绍支持向量机（SVM）、最大熵模型（Maximum Entropy Models）等经典的机器学习算法，并解释它们如何应用于句法和语义任务。 深度学习模型 (Deep Learning Models)：我们将重点介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型，以及它们在序列数据处理中的强大能力，如何应用于句法分析和语义表示。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)：我们将探讨CNNs在处理文本序列中的应用，尤其是在捕捉局部特征和短语模式方面的优势。 注意力机制与Transformer模型 (Attention Mechanisms and Transformer Models)：我们将深入讲解注意力机制，这是理解长距离依赖关系和提高模型效率的关键。随后，我们将详细介绍Transformer模型及其在NLP领域的革命性影响，包括其自注意力机制和并行处理能力。 模型训练与评估 (Model Training and Evaluation)：本章将讨论如何训练这些复杂的模型，包括损失函数、优化器、反向传播等。同时，我们将介绍评估句法分析器和语义分析器常用的指标，如准确率、召回率、F1分数等。 第五章：应用与前沿 本章将结合前几章的理论和技术，介绍计算句法学和计算语义学在实际NLP应用中的部署，并展望该领域的未来发展方向。 我们将重点关注以下几个应用领域： 机器翻译 (Machine Translation)：我们将分析基于统计和基于神经网络的机器翻译系统如何利用句法和语义信息来提高翻译质量。 文本摘要 (Text Summarization)：我们将探讨如何通过理解文本的句法结构和语义核心来生成精炼的摘要。 问答系统 (Question Answering Systems)：我们将分析问答系统如何理解用户问题（句法与语义）并从知识库或文本中提取答案。 信息抽取 (Information Extraction)：我们将介绍如何利用句法和语义分析技术来识别文本中的实体、关系和事件，从而构建结构化信息。 此外，本章还将探讨计算语言学领域的前沿研究方向： 多模态NLP (Multimodal NLP)：结合文本、图像、语音等多种模态信息进行语言理解。 低资源语言NLP (Low-Resource NLP)：为缺乏大规模标注数据的语言开发有效的NLP技术。 可解释NLP (Explainable NLP)：如何理解深度学习模型做出决策的原因，提高模型的透明度和可信度。 常识推理与常识知识库 (Commonsense Reasoning and Knowledge Bases)：让计算机具备更接近人类的常识推理能力。 本书的目的是为读者提供一个关于计算语言学中句法与语义处理的全面而深入的视角，鼓励大家在理论与实践相结合的道路上不断探索。

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