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出版者:Multilingual Matters Limited

作者:Martha C. Pennington

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-01

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781853591198

丛书系列:

图书标签:

• 计算语言学
• 应用语言学
• 语料库语言学
• 自然语言处理
• 计算机辅助语言学习
• 语言技术
• 文本分析
• 语言学
• 人工智能
• 教育技术

《数字时代的语言学前沿：计算、认知与社会交互的交汇》 内容简介 本书深入探讨了当代语言学研究中，以计算方法为核心驱动力的一系列前沿领域。我们不再将语言视为孤立的符号系统，而是将其置于广阔的认知、技术和社会互动网络之中，审视语言如何被编码、处理、学习和演变。全书结构严谨，从理论基础到应用实践，构建了一个全面的知识图谱，旨在为语言学、计算机科学、认知科学以及人工智能领域的学者和研究人员提供深刻的洞察和丰富的研究资源。 第一部分：计算语言学理论基石与新范式 本部分首先回顾了计算语言学（Computational Linguistics, CL）的经典范式，包括早期的形式语法、统计模型（如隐马尔科夫模型和条件随机场）在句法分析和词性标注中的应用。随后，重点转向近年来主导该领域的深度学习革命。 我们详细剖析了词嵌入（Word Embeddings）的理论演进，从早期的基于计数的模型到经典的Word2Vec（Skip-gram, CBOW），再到更复杂的上下文敏感表示如ELMo和GPT系列的基础架构。书中不仅阐述了这些模型的数学原理，更侧重于分析其在捕获语义和句法信息上的优势与局限性。例如，讨论了词向量空间中的“类比推理”能力如何揭示了潜在的语言结构。 紧接着，本书深入介绍了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在序列建模中的作用，以及它们如何为机器翻译、文本生成奠定了基础。然而，本书并未止步于此，而是将焦点迅速转移至注意力机制（Attention Mechanisms）的革命性影响。我们通过精细的案例分析，展示了注意力模型如何克服传统RNN在处理长距离依赖时的瓶颈，并最终导向了Transformer架构的诞生。对自注意力机制（Self-Attention）的深入解析，是本部分的核心内容之一，强调了并行计算能力和全局信息整合对于现代自然语言处理（NLP）性能的决定性作用。 此外，本部分还探讨了预训练模型（Pre-trained Models）的兴起，不仅仅是BERT和RoBERTa等编码器模型，也包括GPT系列的解码器模型。我们探讨了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练目标如何有效地将大规模语料库中的语言知识转化为可迁移的上下文表示。书中还专门设置章节讨论了模型可解释性（Interpretability）的挑战，通过探针（Probes）和激活最大化技术，试图揭示这些黑箱模型内部的语言学知识是如何存储和运作的。 第二部分：语言认知与神经科学的交叉视角 本部分将计算工具应用于理解人类的语言认知过程，搭建了连接“机器智能”与“人脑智能”的桥梁。 我们审视了认知句法学（Cognitive Syntax）的最新进展，结合眼动追踪数据和计算模型，探讨人类在实时处理复杂句法结构（如嵌套句、相对从句）时所付出的认知负荷。计算模型被用作“认知模拟器”，测试不同语言学理论（如头向性、依存关系）对处理复杂度的影响。 在语言习得（Language Acquisition）方面，本书重点分析了统计学习理论（Statistical Learning Theory）在婴儿早期语言能力发展中的作用。通过模拟婴儿接触的语音和词汇输入，计算模型被用来检验幼儿是否能仅凭输入频率和上下文概率，便能有效识别词边界、掌握基础语法规则。我们对比了基于符号规则的习得模型与基于神经网络的统计习得模型的优劣。 另一个关键领域是语言障碍的计算诊断。通过分析失语症、自闭症谱系障碍（ASD）患者的语言样本（语音、书写、句法结构），利用机器学习方法识别出与特定障碍相关的计算特征（如词汇多样性下降、句子复杂度降低、语义网络稀疏性等），从而提供更客观、量化的辅助诊断工具。 本部分还关注语言与情感/意图的计算模型。探讨了情感分析（Sentiment Analysis）如何从简单的极性判断发展到细粒度的情绪识别（如喜悦、愤怒、恐惧）。我们考察了计算模型如何利用句法结构（如否定、反讽的修饰）和词汇语义来捕捉说话者或作者的真实意图，这对于构建更具同理心的交互式系统至关重要。 第三部分：复杂语言现象的计算建模与应用拓展 本部分将视角扩展到更宏大、更复杂的语言应用场景，展示了计算方法如何应对现实世界中的语言挑战。 机器翻译（Machine Translation, MT）的章节详尽介绍了神经机器翻译（NMT）的演进，从早期的Seq2Seq模型到基于Transformer的上下文感知系统。特别关注了低资源语言对（Low-Resource Languages）的挑战，探讨了零样本学习（Zero-shot Learning）、迁移学习和多语言模型（如mBERT, XLM-R）如何有效地跨语言迁移知识，以克服数据稀缺的难题。我们深入分析了翻译中的“忠实性”与“流畅性”之间的权衡，以及如何通过引入对齐约束和语义表示来优化翻译质量。 信息抽取与知识图谱构建是本部分的另一核心。本书讨论了如何利用命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）等技术，从非结构化文本中自动化地构建结构化的知识库。我们详细阐述了基于深度学习的联合抽取模型（Joint Extraction Models），它们能够同时识别实体和关系，从而显著提高了信息提取的效率和准确性。关于知识图谱的推理和链接（Link Prediction）部分，也展示了如何结合图嵌入技术来发现知识库中潜在的隐含关系。 在社会语言学与计算交互方面，本书探讨了计算工具如何分析大规模语料库中的语言变异性。这包括跨地域、跨代际的词汇和语法演变追踪。通过分析社交媒体、论坛和新闻文本，我们可以量化“语言规范”的流动性，并研究新词汇的产生与传播机制。此外，关于对话系统（Dialogue Systems）的讨论，不仅限于任务型对话，还深入探讨了开放域聊天机器人的复杂性，特别是维持长期对话一致性、处理指代消解和语境切换的能力。 结论与展望 本书的最后部分对当前研究的局限性进行了批判性评估，特别指出了计算模型在处理常识推理、因果关系理解和跨模态信息整合方面的不足。展望未来，本书强调了将语言模型与外部符号知识库、具身经验（Embodied Experience）相结合的重要性，预示着语言学研究将朝着更具认知真实性、更具世界知识的集成化方向发展。本书旨在激发读者在跨学科的交汇点上进行创新性探索，共同推动语言科学的边界。

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