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☆☆☆☆☆

出版者:Imperial College Press

作者:Carlos Martin-Vide

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:2010-10-29

价格:USD 138.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848165441

丛书系列:

图书标签:

语言学
语料库语言学
计算语言学和语料库
计算语言学
数据处理
语言学
科学应用
计算语言学
自然语言处理
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数据科学
机器学习
人工智能
信息检索
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具体描述

Presenting interdisciplinary research at the forefront of present advances in information technologies and their foundations, "Scientific Applications of Language Methods" is a multi-author volume containing pieces of work (either original research or surveys) exemplifying the application of formal language tools in several fields, including logic and discrete mathematics, natural language processing, artificial intelligence, natural computing and bioinformatics.

《语言的力量：理解、应用与创新》语言，作为人类最独特的认知能力之一，不仅是思想传递的媒介，更是构建社会、塑造文化、推动科学进步的基石。从孩童咿呀学语到学者著书立说，从日常对话到复杂的学术论辩，语言无处不在，其深邃的奥秘和强大的力量，始终吸引着人类去探索与理解。本书《语言的力量：理解、应用与创新》正是这样一部旨在深入剖析语言本质、揭示其多元应用、并展望其未来创新潜力的著作。它并非一本孤立的语言学教材，而是将语言置于更广阔的认知、技术与社会框架下进行审视，力求为读者呈现一幅关于语言的全面、动态且富有启发性的图景。本书的撰写，并非为了呈现某个特定领域的精深技术，也非专注于某种语言现象的细致考证。相反，其核心目标在于搭建一座桥梁，连接语言学理论的深邃与实际应用的广阔。我们相信，对语言本质的理解，是解锁其巨大潜力的钥匙。因此，本书的第一部分将带领读者踏上一段对语言本质的探索之旅。我们将从人类认知的高度审视语言的诞生与演化，探讨心智结构如何塑造语言的生成与理解机制。这里，我们不拘泥于某个具体的语言学流派，而是汇集不同视角，例如认知神经科学对语言区域的探索，心理语言学对语言习得过程的解析，以及演化语言学对语言起源的推测，力求呈现一个多维度、立体化的语言认知图景。读者将了解到，我们日常使用的简单词语和句子背后，隐藏着何等复杂的认知机制；学习和掌握一门新语言，对我们大脑的塑造和能力的提升又意味着什么。我们将解析语言的层级结构——从语音、词汇到句子、语篇，阐述其内部的逻辑联系和组织原则。同时，也会触及语言的社会性维度，探讨语言如何反映和构建社会身份、群体关系以及文化认同。这些关于语言基础的探讨，将为后续的应用与创新部分奠定坚实的基础。本书的第二部分，将主题转向语言的实际应用，展示语言在各个领域所扮演的关键角色，以及如何通过对语言规律的掌握，来解决现实问题，提升效率。这里，我们将目光投向人工智能的飞速发展，着重阐述自然语言处理（NLP）的理论基础及其在众多领域的广泛落地。读者将了解到，从语音识别到机器翻译，从文本情感分析到智能问答系统，这一切的实现都离不开对语言模型、语义理解、语法分析等语言学原理的深刻运用。我们不会深入到具体的算法细节，而是侧重于解释这些技术如何“理解”和“生成”人类语言，以及它们如何改变我们的生活，例如更智能的语音助手、更高效的文献检索、更精准的舆情监控等等。除了在人工智能领域的突出表现，语言的应用还渗透到其他诸多领域。例如，在教育领域，对语言学习规律的理解，能够指导我们设计更有效的教学方法，帮助不同学习者克服语言障碍，提升跨文化交流能力。在商业领域，市场调研、品牌传播、客户服务等都离不开对语言信息的分析与运用。理解消费者语言背后的需求、偏好和情感，是企业制定营销策略、优化产品设计、提升客户满意度的关键。在法律领域，准确理解和解释法律条文、合同协议，以及高效处理海量法律文书，都需要扎实的语言功底和严谨的逻辑思维。在文学与艺术创作中，语言更是承载情感、塑造意境、传递思想的直接载体。对语言的精妙运用，能够成就传世佳作，引发深刻共鸣。本书第三部分，将引领读者展望语言的未来，探索语言研究与应用可能带来的创新机遇。随着计算能力的不断增强和数据量的爆炸式增长，我们有理由相信，未来语言学将与更多学科深度融合，激发出前所未有的创新火花。例如，我们可能会看到基于更精细语言理解的个性化教育体系，能够根据每个学生的学习风格和认知特点，量身定制学习内容和反馈。在医疗健康领域，通过分析患者的语言表达，或许可以实现疾病的早期预警、诊断和监测，甚至理解并干预患者的情绪与心理状态。在科学研究领域，语言将成为加速知识发现的重要工具。例如，通过对海量科研文献进行深度挖掘和关联分析，能够发现不同学科间的潜在联系，提出新的研究假说，甚至自动化地生成部分研究报告。跨语言的知识共享将变得更加便捷，加速全球科学的协同发展。同时，我们也将探讨语言在人机交互、虚拟现实、增强现实等新兴技术中的作用。更自然、更智能的语音交互将使技术更加触手可及，虚拟世界中的交流也将因语言的优化而更加逼真和富有沉浸感。语言的创造性潜能，也将通过生成式AI等技术得到进一步释放，可能催生出全新的艺术形式、叙事方式和信息呈现模式。本书的写作风格力求清晰、流畅、引人入胜，避免使用过于晦涩的专业术语，力求让对语言感兴趣的广大读者都能有所收获。每章在探讨理论的同时，也会穿插生动的事例和思考题，鼓励读者积极参与到对语言的探索中来。我们希望通过这本书，能够激发读者对语言的深厚兴趣，提升他们对语言应用的认知水平，并启发他们去思考语言在未来可能扮演的更重要角色，以及如何在各自的领域中，运用语言的力量，创造价值，推动进步。《语言的力量：理解、应用与创新》，旨在成为一本开放性的读物，它不局限于任何单一的语言学理论或技术方法，而是鼓励一种跨学科、开放性的思维方式。我们相信，通过深入理解语言的内在规律，洞察其在现实世界中的广泛应用，并积极探索其未来的创新潜力，我们就能更好地驾驭语言这把强大的工具，从而更好地理解世界，更好地与他人沟通，并最终创造一个更加美好的未来。本书是对语言潜能的一次全面梳理和深入探讨，希望能够为所有对语言充满好奇与热情的读者，提供一份启发性的阅读体验。

作者简介

目录信息

1. 1 Descriptional Complexity --- An Introductory Survey, M. Kutrib 1
1.1. 1 Introduction 1
1.2. 1 Descriptional Systems and Complexity Measures 3
1.3. 1 Measuring Sizes 6
1.4. 1 Measuring Resources 33
1.5. 1 Non-Recursive Trade-Offs 39
1 References 51
2. 1 Classifying All Avoidable Sets of Partial Words of Size Two, E. Weissenstein 59
2.1. 1 Introduction 60
2.2. 1 Preliminaries 62
2.3. 1 Unavoidable Sets of Partial Words of Size Two 64
2.4. 1 Canonical Forms 70
2.5. 1 The Answer to the Conjectures 74
2.6. 1 The Classification 95
2.7. 1 Conclusion 99
1 References 100
3. 1 On Glushkov K-graphs, M. Flouret 103
3.1. 1 Introduction 103
3.2. 1 Definitions 105
3.3. 1 Acyclic Glushkov WFA Properties 114
3.4. 1 Glushkov K-graph with Orbits 124
3.5. 1 Algorithm for Orbit Reduction 127
3.6. 1 Conclusion 131
1 References 131
4. 1 Natural Language Dictionaries Implemented as Finite Automata, S. Ristov 133
4.1. 1 Dictionaries as Finite Automata 133
4.2. 1 Automata as Mappings 149
4.3. 1 Construction Methods 165
4.4. 1 Internal Structure and Compression 187
1 References 200
5. 1 Tree-Language Based Querying of Hierarchically Structured and Semi-Structured Data, A. Berlea 205
5.1. 1 Introduction 205
5.2. 1 Preliminaries 207
5.3. 1 Regular Forest Languages 217
5.4. 1 Grammar Queries 230
5.5. 1 Practical Application: A Pattern Language for XML Querying 259
5.6. 1 Online Querying 275
5.7. 1 Summary and Outlook 294
5.8. 1 Proofs of Theorems 295
1 References 306
6. 1 Quotient Monoids and Concurrent Behaviours, M. Koutny 313
6.1. 1 Introduction 314
6.2. 1 Preliminaries 318
6.3. 1 Partial Orders and Order Structures 326
6.4. 1 Mazurkiewicz Traces 334
6.5. 1 Comtraces 337
6.6. 1 Generalised Comtraces 354
6.7. 1 Elementary Net Systems 360
6.8. 1 EN-systems with Inhibitor and Mutex Arcs 372
6.9. 1 Concluding Remarks 382
1 References 383
7. 1 Correction Queries in Active Learning, C. Tirnauca 387
7.1. 1 Introduction 387
7.2. 1 Preliminaries 389
7.3. 1 Learning Models 391
7.4. 1 Learning with Correction Queries 393
7.5. 1 Polynomial Time Learning with Correction Queries 403
1 References 416
8. 1 Applications of Grammatical Inference in Software Engineering: Domain Specific Language Development, F. Javed 421
8.1. 1 Introduction 422
8.2. 1 Analysis Phase of DSL Development 424
8.3. 1 Design Phase of DSL Development 426
8.4. 1 Grammatical Inference and Language Design 429
8.5. 1 Case Study 445
8.6. 1 Related Work 448
8.7. 1 Conclusion 452
1 References 453
9. 1 Small Size Insertion and Deletion Systems, S. Verlan 459
9.1. 1 Introduction 459
9.2. 1 Definitions 461
9.3. 1 Basic Simulation Principles 466
9.4. 1 Insertion-Deletion Systems with Rules of Small Size 470
9.5. 1 Context-Free Insertion-Deletion Systems 472
9.6. 1 One-Sided Contextual Insertion-Deletion Systems 481
9.7. 1 Pure Insertion Systems 497
9.8. 1 Graph-Controlled Insertion-Deletion Systems 503
9.9. 1 Graph-Controlled Insertion-Deletion Systems with Priorities 514
9.10. 1 Bibliographical Remarks 520
1 References 521
10. 1 Accepting Networks of Evolutionary Word and Picture Processors: A Survey, V. Mitrana 525
10.1. 1 Introduction 525
10.2. 1 Basic Definitions 527
10.3. 1 Computational Power 536
10.4. 1 Universal ANEPs and ANEPFCs 541
10.5. 1 A Direct Simulation 544
10.6. 1 Accepting Networks of Splicing Processors 545
10.7. 1 Problem Solving with ANEPs/ANEPFCs 548
10.8. 1 Accepting Networks of Picture Processors 549
1 References 558
11. 1 Quantum Automata and Periodic Events, B. Palano 563
11.1. 1 Introduction 563
11.2. 1 Preliminaries 566
11.3. 1 Testing Periodicity on Unary Iqfa's 570
11.4. 1 Synthesis of Iqfa's Inducing Periodic Events 572
11.5. 1 Application to Periodic Languages 580
1 References 582
12. 1 Soliton Circuits and Network-Based Automata: Review and Perspectives, M. Kresz 585
12.1. 1 Introduction 586
12.2. 1 Basic Concepts 588
12.3. 1 Soliton Graphs and Automata 593
12.4. 1 Elementary Decomposition of Soliton Graphs and Automata 597
12.5. 1 Characterizing Soliton Automata 600
12.6. 1 Complete Systems of Soliton Automata 610
12.7. 1 Algorithms for Soliton Automata 615
12.8. 1 Extensions of the Model and Further Research 623
12.9. 1 Summary 627
1 References 628
13. 1 Inferring Leadership Structure from Data on a Syntax Change in English, W. Garrett Mitchener 633
13.1. 1 Introduction 634
13.2. 1 The Available Data 639
13.3. 1 Formulation of the Variable Influence Model 640
13.4. 1 Fitting the Do-support Data 644
13.5. 1 Results and Discussion 650
13.6. 1 Future Directions 652
13.7. 1 Conclusion 656
1 References 658
14. 1 Weighted Automata Modeling for High Density Linkage Disequilibrium Mapping, T. Trang 663
14.1. 1 Introduction 664
14.2. 1 Biological Problem and Formulation 667
14.3. 1 Fundamentals of Discrete Structures 676
14.4. 1 Variable Length Finite Automata (VLFA) 682
14.5. 1 Experimental Results on SNP Data 706
14.6. 1 Conclusion 719
1 References 720
1 Author Index 723
1 Subject Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的体验者的角度来看，阅读这本书的过程本身就是一种智力上的冒险。作者并不把读者当成被动的接收者，而是积极地邀请我们参与到知识的建构过程中来。在某些章节，作者会故意设置一些看似矛盾的论述，然后引导读者去寻找那个隐藏在表象之下的统一原则，这种互动式的阅读体验，极大地提高了我的参与感和批判性思维能力。更难能可贵的是，这本书没有陷入任何一种固定的意识形态窠臼，它展现出高度的学术诚实性，敢于指出自身理论的局限性，并明确列出未来可能的研究方向。这种坦荡和开放的态度，在当代学术著作中是相当罕见的。它让我深切体会到，真正的科学精神并非是寻求最终答案，而是在不断质疑和探索中前行。这本书带给我的远不止知识本身，更是一种对待求知态度的全新视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计也值得称赞，它体现出对读者体验的极致重视。纸张的质感温润而不反光，字体大小适中，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。但这只是表面的赞美，真正让我折服的是其内部信息的密度和清晰度。作者似乎有一种魔力，能够将复杂的信息压缩到最精炼的形式，但又不失必要的阐释。我尤其喜欢书中那些手绘的、概念性的插图，它们不是为了美观而存在，而是精准地捕捉了抽象概念的核心结构，起到了画龙点睛的作用，比冗长的文字描述更为直观有效。我将这本书带到了几次学术研讨会上，每一次的翻阅，都能发现新的细节和新的联系，这说明作者在内容上做到了多层次的深度挖掘。它不像快餐读物，更像是一坛需要时间慢慢品味的陈年佳酿，每次开启都能带来新的芬芳。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种对知识的边界充满好奇心的人量身定做的！我原本以为它会是那种枯燥的理论堆砌，没想到，作者以一种近乎诗意的笔触，将那些晦涩难懂的科学概念化为了生动的图景。尤其是在描述那些复杂的数学模型时，作者并没有直接抛出公式，而是巧妙地融入了大量的历史背景和哲学思考，让我仿佛置身于一个思想的迷宫中，每一步都充满了探索的乐趣。最让我印象深刻的是它对“涌现性”的探讨，作者通过对不同学科交叉点的观察，构建了一个宏大而又精密的理论框架，让我对我们所处的这个世界有了全新的认知。读完之后，我感觉自己的思维维度被极大地拓宽了，不再局限于单一学科的视角，而是能够从更广阔的背景下去审视问题。这本书的深度和广度都令人惊叹，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一场思维的洗礼，强烈推荐给所有不满足于现状、渴望深度思考的读者。它的语言风格流畅而富有洞察力，每一次翻页都伴随着“原来如此”的惊叹。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，每一个章节的过渡都如同精心编排的交响乐章，层层递进，毫不拖泥带水。我特别欣赏作者在处理那些高度专业化的内容时所采取的“螺旋式上升”的教学方法。它不是简单地罗列事实，而是先给出一个宏观的框架，然后在后续的章节中不断地、在更深的层次上重新审视和丰富这些概念。这使得即便是对相关领域只有初步了解的读者，也能逐步跟上作者的思路，最终领悟到最核心的洞见。书中对于案例的选择也极其精妙，每一个案例都不仅仅是理论的佐证，更像是一个独立的、引人入胜的小故事，充满了戏剧张力和逻辑美感。我曾尝试过阅读一些同类题材的著作，但往往在第三章后就因晦涩难懂而放弃，但这本则让我保持了全程的高度专注，它成功地在严谨性和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个朋友的极力推荐下才开始阅读这本巨著的，起初我还有些疑虑，毕竟现在市面上充斥着太多包装华丽但内容空洞的作品。然而，这本书彻底颠覆了我的固有印象。它的叙事方式极其独特，不像传统的学术著作那样刻板，反而带有一种强烈的、近乎侦探小说般的探究欲。作者在构建论点时，总是不遗余力地展现出那些被主流学界忽略的“边缘视角”和“次要证据”，并通过严密的逻辑链条，将它们整合进一个更具包容性的理论体系中。这给我一种强烈的震撼感——原来知识的构建可以如此充满张力和创造力！我在阅读过程中，不得不频繁地停下来，不是因为看不懂，而是因为被作者某些独到的见解深深触动，需要时间去消化和反思。这本书对于那些习惯于线性思维的人来说，无疑是一次挑战，但对于愿意接受思维重塑的读者，它提供的回报是巨大的。

评分☆☆☆☆☆