A Descriptive Approach to Language-Theoretic Complexity (Center for the Study of Language and Inform pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Center for the Study of Language and Inf

作者:James Rogers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-06-01

价格:USD 27.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781575861364

丛书系列:

图书标签:

Linguistic
语言学
形式语言
计算复杂性
理论计算机科学
语言理论
复杂性理论
信息科学
描述性方法
中心研究讲义
计算机语言学

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具体描述

Early formal specifications of natural language syntax were quite closely connected to the notion of abstract machines for computing them. More recently, this approach has been superseded by one in which languages are specified in terms of systems of constraints on the structure of their sentences. This has made complexity results difficult to obtain. This book introduces a way of obtaining such results. It presents a natural and quite general means of expressing constraints on the structure of trees and shows that the languages that can be specified by systems of such constraints are exactly those computable by a particular standard class of abstract machines. Thus the difficulty of processing a construction can be reduced to the difficulty of expressing the constraints that specify it.

好的，这是一本关于语言理论复杂性研究的图书简介，重点阐述其研究领域、核心方法和潜在贡献，完全不涉及您提供的具体书名内容。《计算语言学前沿：形式系统与语义表征》图书简介本书深入探索了当代计算语言学与形式语言理论交叉领域的核心挑战与前沿进展。在信息爆炸的时代，理解人类语言的内在结构、复杂性以及如何在计算系统中精确表征和处理这些结构，已成为认知科学、人工智能和软件工程领域中至关重要的议题。本书旨在提供一个全面而深入的视角，聚焦于从抽象的数学结构到实际的语言处理应用的桥梁。第一部分：形式语言的结构与计算复杂性本书的开篇部分建立了一个坚实的理论基础，重新审视了经典形式语言理论（如Chomsky等级）在现代计算背景下的局限性与拓展潜力。我们不仅回顾了正则语言、上下文无关语言和上下文相关语言的定义及其可判定性，更重点分析了在面对自然语言的无限生成性和歧义性时，这些理论模型如何被修正和扩展。核心议题包括：超上下文无关语法（Mildly Context-Sensitive Grammars, MCSGs）：鉴于自然语言中依赖于长距离依存和交叉依赖的现象（如移位结构和复杂的限制性子句），本书详细分析了诸如Tree-Adjoining Grammar (TAG)、Lexicalized Grammar (LIG) 和组合范畴语法 (CCG) 等MCSG模型。我们侧重于评估这些模型在计算效率和对自然语言现象的描述能力之间的权衡。复杂性界限的再评估：在引入概率模型和资源受限计算模型后，语言类的计算复杂度不再是简单的上下文无关/依赖划分。本书探讨了在NP-Hard甚至更复杂的复杂性类中，哪些语言结构会自然出现，并研究了如何设计高效的、基于启发式的解析算法来应对这些挑战。自动机理论的泛化：经典有限自动机和下推自动机（PDA）是理解形式语言的基础。本书将重点介绍更现代的自动机模型，例如基于堆栈（Pushdown Stacks）和基于限制性存储（Bounded Memory）的自动机，以及它们如何映射到自然语言中的局部句法约束和全局信息管理需求。第二部分：语义表征与推理的计算模型语言的真正价值在于其承载意义的能力。本书的第二部分将焦点从句法结构转向语义表征，探讨如何将抽象的逻辑和推理机制集成到语言处理框架中。关键研究方向：基于张量和分布式的语义模型：随着深度学习的兴起，词汇和短语的意义越来越多地通过高维向量空间中的分布表示（如Word Embeddings, BERT系列模型）来捕捉。本书从形式语义学的角度，批判性地分析了这些分布式表示如何捕捉语义的相似性、组合性和内涵性。我们探讨了如何将古典的Lambda演算或类型论结构嵌入到这些向量空间中，以实现可解释的组合语义。模态逻辑与非单调推理：自然语言充满了不确定性、假设和知识更新。本书深入研究了模态逻辑（如知识、信念、时间逻辑）在建模语言使用者认知状态中的应用，以及如何设计能够处理常识推理和非单调推理（即新信息可能推翻旧结论）的计算框架。这对于构建真正智能的对话系统至关重要。动态语义学（Dynamic Semantics）：语言是一个动态过程，说话者和听话者在对话中不断更新其对世界的信念状态。本书介绍了利用情境语义学（Context Semantics）和语用学框架来建模语言理解中的上下文依赖性，特别是如何形式化地追踪和更新语境信息（如指代消解和篇章连贯性）。第三部分：计算约束下的语言应用前沿本书的最后一部分，将理论研究与实际应用中的计算约束相结合，探讨了在资源有限的环境下，如何实现高效且鲁棒的语言处理。应用与方法论探讨：可解释性与鲁棒性：在深度学习模型统治NLP的背景下，理解模型的决策过程比单纯追求性能指标更为重要。本书从信息论和模型复杂度分析的角度，探讨了如何量化语言模型的“理解”程度，并设计具有内在可解释性的语法或逻辑约束模型，以增强模型的鲁棒性，使其不易受到对抗性攻击或数据漂移的影响。跨语言结构对比与形式化：不同的自然语言在句法、形态和语用上存在巨大差异。本书提出了一种通用的、抽象的中间表示（Intermediate Representation），旨在捕获语言共性，同时允许高效地编码特定语言的异质性。我们分析了构建这种跨语言框架在计算上引入的额外复杂性，并探讨了基于最小描述长度原则的语言参数化方法。计算效率与大规模并行化：现代语言模型规模庞大，使得高效的算法设计成为瓶颈。本书探讨了如何利用现代并行计算架构（如GPU和TPU）优化复杂语言结构的解析和推理过程，包括对基于约束满足的推理引擎的并行化策略，以及如何设计更紧凑的（尽管可能牺牲部分表达力）形式系统，以满足实时处理需求。目标读者：本书面向计算语言学、人工智能、形式化方法、逻辑学以及认知科学领域的高级研究人员、博士生和专业工程师。它要求读者具备扎实的离散数学基础和对形式逻辑的基本理解。通过对理论深度和计算实用性的结合，本书旨在激发读者对下一代语言技术核心问题的深入思考。