Computerlinguistik und Texttechnologie pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:UTB, Stuttgart

作者:Henning Lobin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-11-20

价格:EUR 14.90

装帧:Taschenbuch

isbn号码:9783825232825

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
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《数字人文前沿：语料库、计算与文化文本分析》 图书简介 本书旨在探索数字人文领域中，语料库方法、计算工具以及文本分析技术如何深刻地重塑我们理解、研究和阐释文化文本的方式。我们不再局限于传统的文本解读，而是拥抱数据驱动的视角，借助强大的计算能力，揭示隐藏在海量文本中的模式、趋势与深层含义。本书将带领读者踏上一段融合文学、语言学、历史学、社会学等多学科视角的旅程，解锁文本背后的丰富信息，并为未来的学术研究开辟新的可能性。 第一部分：理论基石与方法论 第一章：数字人文的兴起与语料库方法的崛起 数字人文并非一个新兴概念，其根源可以追溯到早期的计算在人文领域的尝试，例如IBM为《韦斯特词典》编写索引。然而，进入21世纪，随着计算能力的飞跃、互联网的普及以及大规模文本数据的涌现，数字人文才真正迎来了其蓬勃发展的黄金时代。这一转变的核心驱动力之一便是语料库方法（Corpus Linguistics）的广泛应用。 语料库，简而言之，是指大量真实的、有组织的文本集合。它们可以是文学作品、历史文献、报纸、社交媒体帖子，甚至是口语记录。语料库的价值在于其规模性、代表性以及可分析性。通过对语料库进行统计分析，研究者可以超越个人主观的经验，从宏观层面观察语言使用的规律、词汇的变化、句法结构的演变，以及特定主题在不同时期、不同群体中的呈现方式。 语料库方法为我们提供了一种量化的方式来研究语言和文化。例如，我们可以通过分析一个世纪以来文学作品中“女性”一词的搭配词，来探究社会对女性角色的认知是如何演变的；或者通过比较不同历史时期报纸报道中关于某个政治事件的用词，来揭示媒体在塑造公众认知中的作用。本书的第一章将深入探讨数字人文的整体图景，介绍语料库方法在其中的核心地位，并阐述其如何从根本上改变了我们进行人文研究的范式。我们将讨论语料库的构建原则、质量评估标准，以及不同类型语料库的适用性，为读者打下坚实的理论基础。 第二章：计算思维与文本分析工具 要有效地利用语料库，离不开强大的计算工具和算法。本章将聚焦于“计算思维”在文本分析中的应用。计算思维并非仅仅是掌握编程技能，更是一种解决问题的思考方式，它强调分解问题、模式识别、抽象化和算法设计。在文本分析领域，计算思维意味着我们将文本视为可被计算的数据，通过设计和应用算法来提取、处理和理解这些数据。 我们将介绍一系列在数字人文领域广泛应用的文本分析工具和技术。这包括但不限于： 分词与词性标注 (Tokenization and Part-of-Speech Tagging)： 将文本分割成单词，并识别每个单词的词性（名词、动词、形容词等）。这是后续许多分析的基础。 命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER)： 识别文本中的人名、地名、组织名、日期等特定实体。这有助于我们快速定位和提取关键信息。 词频统计与关键词提取 (Word Frequency and Keyword Extraction)： 统计词语的出现频率，识别在特定语料库中比一般语言更突出的词语，从而揭示文本的主题和特点。 主题模型 (Topic Modeling)： 例如LDA (Latent Dirichlet Allocation)，一种无监督学习算法，可以从文档集合中发现潜在的主题。这对于理解大量文本的总体内容非常有帮助。 情感分析 (Sentiment Analysis)： 识别文本中表达的情感倾向（积极、消极、中立）。这在分析用户评论、社交媒体讨论等方面具有重要价值。 共现分析与词汇网络 (Collocation Analysis and Lexical Networks)： 分析词语之间的搭配关系，构建词汇网络，以揭示词语之间的语义联系和概念结构。 本章将通过具体的案例，展示这些工具如何被应用于解决各种人文研究问题。我们也将讨论不同工具的优缺点，以及如何根据研究目标选择合适的工具。理解这些计算工具的原理和应用，是掌握现代文本分析技术的关键。 第三章：数据伦理、透明度与可重复性 随着数字人文研究的深入，数据伦理、研究过程的透明度以及结果的可重复性问题变得日益重要。本章将专门探讨这些关键议题。 数据伦理： 涉及到个人隐私、版权、数据所有权等问题。在使用网络爬取的数据、用户生成内容或敏感历史文献时，研究者需要严格遵守相关的法律法规和道德准则。我们将讨论如何在尊重隐私的前提下，进行有价值的研究。 研究透明度： 指研究者需要清晰地说明其数据来源、处理方法、分析工具和代码。这使得其他研究者能够理解其研究过程，并对其结果进行评估。开源代码库、详细的研究日志和方法论说明是实现透明度的重要途径。 可重复性： 指其他研究者能够根据公开的资料，重现原始研究者的分析结果。可重复性是科学研究的基石，它保证了研究结果的可靠性。我们将探讨如何通过提供数据、代码和详细的操作指南，来提高研究的可重复性。 本章将通过讨论一些实际案例，阐述在数字人文研究中如何避免潜在的伦理风险，如何构建一个更加透明和可信的研究生态系统。 第二部分：应用领域与案例分析 第四章：文学分析的计算视角 文学作品是人类文化的重要载体，也是数字人文研究的宝贵对象。本章将聚焦于如何运用语料库和计算工具来分析文学作品，揭示文本的风格、主题、叙事结构以及作者的创作演变。 作者风格分析： 通过量化分析词汇选择、句法结构、标点符号使用等特征，可以识别和区分不同作者的写作风格，甚至可以用于作者身份的鉴定。 文学流派与趋势研究： 通过分析大量同一时期或同一流派的作品，可以识别出该流派的典型语言特征、主题偏好和叙事模式。例如，我们可以研究浪漫主义文学中“自然”、“情感”、“个人”等词语的频繁出现及其搭配。 叙事结构与人物刻画： 运用命名实体识别、共现分析等技术，可以追踪人物之间的关系、人物的性格特征如何通过语言得以体现。例如，分析某个角色经常与哪些词语一同出现，可以帮助我们理解其形象。 主题演变与文化映射： 通过分析不同历史时期文学作品中特定主题的出现频率和语境，可以洞察社会思潮、文化观念的变迁。例如，研究不同时代文学作品中对“爱情”一词的描绘，可以反映出不同时期社会对情感关系的理解。 本章将引用具体的文学作品和研究案例，说明计算方法如何为文学研究带来新的洞察，超越了传统的文本解读。 第五章：历史文献的数字化解读 历史文献是了解过去的重要窗口，而数字化和计算分析则为我们提供了前所未有的机会，去挖掘这些古老文本中蕴含的丰富信息。 历史语言的演变： 通过构建不同时期的历史语言语料库，我们可以追踪词汇、语法和语音的变化，为历史语言学研究提供实证依据。 社会与政治议题的追踪： 分析历史文献中的新闻报道、官方文件、私人书信等，可以追踪特定历史事件、社会运动、政治人物的兴衰，以及公众舆论的形成过程。例如，通过分析19世纪的报纸，我们可以了解工业革命对社会结构和生活方式的影响。 人物与事件的网络分析： 运用命名实体识别和关系提取技术，可以将历史文献中的人物、地点、组织等实体联系起来，构建历史事件的网络图，揭示人物之间的互动关系、权力和影响力分布。 文化与思想的传播： 分析历史文献中的概念、术语、引文等，可以研究思想的传播路径、文化观念的演变，以及知识在不同社群中的流动。 本章将展示如何利用OCR（光学字符识别）技术将印刷品或手稿转化为可编辑的文本，并运用文本分析工具对这些历史数据进行深入挖掘，为历史学研究注入新的活力。 第六章：社会科学中的文本数据挖掘 社会科学研究的对象是人类社会及其行为，文本数据作为人类交流和记录的重要媒介，在社会科学研究中扮演着越来越重要的角色。 民意与公众舆论分析： 通过分析社交媒体、论坛、新闻评论区等平台的用户生成内容，可以实时监测公众对特定事件、政策或产品的态度和情感，揭示民意走向。 政治沟通与宣传研究： 分析政治家演讲、政策文件、政党宣传材料等，可以揭示政治话语的特点、意识形态的传播方式，以及宣传策略的效果。 文化多样性与身份认同： 通过分析不同群体（如移民群体、特定文化社群）的文本表达，可以研究他们的文化特征、身份认同的形成和演变，以及社会包容性问题。 媒体内容分析： 系统地分析新闻报道、电视节目脚本、广告文本等，可以揭示媒体在塑造社会认知、传播价值观、影响行为方面所起的作用。 本章将重点介绍如何在社会科学研究中运用文本分析技术，从海量的非结构化文本数据中提取有意义的洞察，为理解和解决复杂的社会问题提供依据。 第三部分：前沿展望与实践指南 第七章：自然语言处理（NLP）与人文研究的交叉 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机理解、生成和处理人类语言。近年来，NLP的飞速发展，为数字人文研究带来了前所未有的机遇。 深度学习在文本分析中的应用： 深度学习模型（如Transformer、BERT等）在词语嵌入、文本分类、机器翻译、问答系统等方面取得了突破性进展，这些技术可以被直接应用于更精细、更准确的文本分析任务。 情感分析与意图识别的深化： 借助更强大的NLP模型，我们可以更准确地识别文本中的情感极性、情感强度，甚至理解文本背后隐含的意图和语气。 知识图谱构建与文本理解： NLP技术可以帮助我们从文本中提取实体之间的关系，并构建知识图谱，从而实现更深层次的文本理解和推理。 跨语言文本分析： 随着机器翻译技术的进步，我们可以对不同语言的文本进行比较分析，研究跨文化现象和全球化趋势。 本章将介绍NLP的一些核心概念和最新进展，并探讨它们如何为人文研究者提供更强大的工具，从而处理更复杂的语言现象和更广泛的研究问题。 第八章：实践指南：从研究问题到研究成果 理论与实践相结合是掌握任何技能的关键。本章将为读者提供一个从研究问题出发，到最终产出研究成果的实践指南。 研究问题的界定与数据获取： 如何根据自己的兴趣和研究领域，提出一个可以通过文本分析来回答的科学问题。如何寻找和获取相关的文本数据，包括使用公共语料库、网络爬取、授权数据等。 数据预处理与清洗： 文本数据往往需要经过大量的预处理才能用于分析，包括去除无关符号、纠正错误、标准化格式等。 选择合适的分析工具与方法： 根据研究问题和数据特点，选择最适合的文本分析工具和统计方法。 结果解读与可视化： 如何有效地解读文本分析的结果，并利用图表、可视化工具（如词云、网络图、时间序列图）来清晰地呈现研究发现。 撰写与发表研究论文： 如何将研究过程、方法、结果和结论组织成一篇符合学术规范的研究论文。 本章将通过一系列循序渐进的步骤，帮助读者将理论知识转化为实际的研究能力。 结论：面向未来的数字人文 数字人文是一个充满活力且不断发展的领域。语料库方法、计算工具和文本分析技术的结合，正在深刻地改变着我们研究人文学科的方式。本书的写作目的，正是为了鼓励更多人投身于这一领域，运用现代技术的力量，去探索人类文化和语言的无限可能。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的数字人文研究将更加深入、更加精细、更加富有洞察力，为我们理解人类自身、理解历史、理解文化提供前所未有的视角。希望本书能成为您开启数字人文探索之旅的一块重要基石。

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作为一名非母语学习者，我不得不提这本书在语言示例选择上的包容性和多样性。很多专注于计算语言学的书籍，其示例和测试集往往高度偏向于英语，这让学习其他语系，尤其是形态丰富的语言的读者感到十分吃力。但这本书在这方面做得非常出色，它不仅引用了来自不同语种的语料库作为案例，更重要的是，它在解释某些跨语言处理的挑战时，会明确指出不同语言结构（如黏着语与屈折语）如何影响算法的设计选择。例如，它在讨论词形还原和词干提取时，给出的德语和土耳其语的例子，让我清晰地看到了处理复杂形态变化时，如何需要对基础的NLP管道进行定制化调整。这种国际化的视角和对语言多样性的尊重，极大地提升了这本书的实用价值和全球适用性，让我感到自己所关注的研究方向是被充分纳入考量的，这是一种非常被重视的感觉。

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这本书的封面设计简直让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上烫金的书名，立刻就给人一种专业而又充满现代感的印象。我是在一家独立书店偶然发现它的，当时就被它厚重的质感和精美的装帧所吸引。翻开书页，那种纸张的触感也相当不错，阅读体验自然是没得说。我原本对这个领域了解不多，但这本书的排版非常清晰，章节之间的逻辑衔接流畅，即使是初次接触的读者也能很快跟上作者的思路。我特别欣赏它在引入基础概念时所采用的生动案例，而不是枯燥的公式堆砌，这使得那些原本可能晦涩难懂的理论变得立体而易于理解。比如，书中对某些经典算法的讲解，不仅仅是罗列步骤，更深层次地探讨了其背后的哲学思考，这一点让我印象尤为深刻。装帧的精良程度，也让人感觉这是一本值得珍藏的学术著作，而不是快餐式的读物。我甚至特意在图书馆查阅了一些相关领域的经典教材，发现这本书在视觉呈现和结构组织上，无疑走在了前沿。它成功地在学术的严谨性和阅读的愉悦性之间找到了一个绝佳的平衡点，让人愿意沉浸其中，细细品味。

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老实说，我抱着试一试的心态买了这本书，主要是因为我对其中一个章节标题中提到的“语料库驱动的语言建模”产生了强烈的好奇。我之前读过几本偏重理论推导的文献，读起来常常感到头昏脑胀，但这本书的处理方式简直是化繁为简的大师手笔。作者似乎非常懂得如何用最直观的方式，将那些复杂的数学模型和概率统计原理融入到实际的文本处理流程中去。最让我惊喜的是，它没有停留在浅尝辄止的介绍，而是深入剖析了不同模型在处理真实世界中那些“脏数据”时的鲁棒性差异。我记得有一段关于上下文窗口对语义理解影响的讨论，作者通过对比两个不同参数设置的实验结果，非常直观地展示了微小调整是如何导致最终输出质量的巨大变化的。这种强调实践和结果导向的叙事风格，对于我这种更偏向应用层面的研究者来说，无疑是巨大的福音。这本书的论述充满了“动手做”的氛围，让人读完后立刻就有将理论付诸实践的冲动，而不是停留在高屋建瓴的理论空谈。

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我是一个对语言的哲学基础非常感兴趣的读者，这本书在这方面给我的惊喜程度远超我的预期。我原本以为这是一本纯粹的技术手册，但它在讨论文本生成和理解的章节中，巧妙地嵌入了对“意义”本质的探讨。书中对符号接地问题（Symbol Grounding Problem）的分析，以及对图灵测试局限性的批判性反思，都让我不得不停下来反复琢磨。作者并非简单地引用他人的观点，而是提出了自己对当前“黑箱模型”工作原理的深刻质疑，引导读者思考机器究竟是在“理解”还是仅仅在“模仿”语言。这种对技术边界和伦理影响的探讨，使得这本书的深度远远超越了工具书的范畴，它激发了我对计算与认知关系更深层次的思考。这种将硬核技术与软性哲学思辨融为一炉的写法，在同类教材中实属罕见，它拓宽了我对“技术”本身的理解维度，不再仅仅局限于代码的执行效率。

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这本书给我最大的感受是其知识结构的宏大与精微并存。它仿佛是一张巨大的网络图谱，清晰地勾勒出了整个学科的演进脉络，从早期的基于规则的系统，到符号主义的鼎盛，再到如今深度学习占据主导的范式转换，每一步的驱动力、遇到的瓶颈以及突破点都被梳理得井井有条。然而，这种宏观视野下，作者又没有忽视细节的打磨。我特别喜欢它在某一特定主题（比如情感分析中的否定词处理）上的深入挖掘，这里的内容深入到了特定语言（比如德语）的语法结构特性对算法设计的影响。这体现了作者深厚的跨学科功底，能够将语言学理论的深度与技术实现的细节完美地结合起来。这种层次分明的讲解方式，使得无论你是希望对该领域有一个整体认知的新手，还是寻求特定技术细节的资深人士，都能从中找到属于自己的价值点，绝不会让人感到内容重复或空泛。它就像一位经验丰富的老教授，既能站在讲台上进行高屋建瓴的阐述，也能在课后蹲下来，耐心为你解析一个代码块中的精妙之处。

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