Computational Linguistics and Intelligent Text Processing 计算语言学与智能文本处理/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gelbukh, Alexander

出品人:

页数:829

译者:

出版时间:2006-3

价格:971.80元

装帧:

isbn号码:9783540245230

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 计算语言学
• 自然语言处理
• 文本处理
• 人工智能
• 机器学习
• 信息检索
• 数据挖掘
• 语言技术
• 计算机科学
• 会议论文集

《计算语言学与智能文本处理：最新研究进展与前沿应用》 图书简介 在信息爆炸的时代，文本数据以惊人的速度增长，其蕴含的价值也日益凸显。如何从海量文本中提取有用的信息，理解人类语言的复杂性，并利用计算机模拟人类的智能文本处理能力，已成为当今学术界和工业界关注的焦点。《计算语言学与智能文本处理：最新研究进展与前沿应用》一书，汇集了计算语言学和智能文本处理领域的顶尖研究成果，旨在为读者提供一个全面、深入、前瞻性的视角，了解该领域的最新动态、核心技术以及广阔的应用前景。 本书并非对某个特定主题的浅尝辄止，而是深入剖析了计算语言学和智能文本处理的多个关键维度，从基础理论到前沿技术，再到实际应用，层层递进，构建了一个完整的知识体系。我们精心挑选的文章，涵盖了从经典的统计语言模型到最新的深度学习方法，从基础的文本预处理技术到复杂的自然语言理解与生成任务，力求为读者呈现一个多元化、多角度的研究图景。 一、 理论基石与方法革新 计算语言学作为连接计算机科学与语言学的桥梁，其理论基础的深厚程度直接影响着智能文本处理的效能。本书深入探讨了符号学、句法学、语义学、语用学等传统语言学理论在计算模型中的映射与应用。例如，在句法分析部分，我们不仅回顾了传统的依赖分析和成分分析方法，还重点介绍了基于深度学习的句法解析模型，它们能够更有效地捕捉语言的层次结构和长距离依赖关系，为后续的语义理解奠定坚实基础。 在语义层面，词义消歧、词义识别、语义角色标注等一直是NLP领域的难点。本书通过一系列创新性的研究，展示了如何利用大规模语料库和先进的模型来解决这些问题。从基于规则和词典的方法，到基于统计特征和机器学习的方法，再到当前占据主流的基于神经网络的词向量表示和上下文敏感的语义模型，本书都进行了详尽的介绍和比较。特别是，上下文相关的词嵌入模型（如BERT、GPT等）的出现，极大地提升了我们对词语在不同语境下含义理解的精度，这在机器翻译、问答系统、情感分析等任务中发挥了至关重要的作用。 语用学是理解语言深层含义的关键，它关注语言在特定语境下的使用和意图。本书中的相关章节，探讨了如何通过分析言语行为、篇章结构、上下文信息等来推断说话者的意图和隐含意义。这对于开发更具鲁棒性的对话系统、情感识别系统以及文本摘要系统具有重要的指导意义。 二、 核心技术与算法前沿 本书的核心亮点之一，在于对当前计算语言学和智能文本处理领域最前沿的技术和算法进行了深入的梳理和呈现。 自然语言理解（NLU）：NLU是使计算机能够理解人类语言含义的技术集合。本书涵盖了文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、共指消解等关键NLU任务。特别地，我们关注了利用Transformer架构及其变种（如BERT、RoBERTa、XLNet等）在各种NLU任务上取得的突破性进展。这些预训练模型通过大规模无监督学习，能够捕捉到丰富的语言知识，并在下游任务上进行微调，显著提升了模型的性能。此外，本书也探讨了零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）在NLU中的应用，这对于处理长尾分布的实体和关系，以及应对数据稀疏的问题具有重要意义。 自然语言生成（NLG）：NLG是将结构化数据或非结构化信息转化为自然语言文本的技术。本书重点介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制（Attention Mechanism）、以及近年来兴起的基于Transformer的生成模型（如GPT系列）在文本摘要、机器翻译、对话生成、故事生成等方面的应用。我们不仅关注生成文本的流畅度和语法正确性，更强调生成文本的连贯性、逻辑性和创造性。对于开放域的对话生成，本书探讨了如何利用检索式和生成式模型的结合，以及如何通过强化学习等技术来提升对话的质量和用户满意度。 信息抽取与知识图谱：从非结构化文本中抽取结构化信息，并构建知识图谱，是实现深度语义理解和智能推理的关键。本书深入介绍了实体识别、关系抽取、事件抽取、属性抽取等信息抽取技术，以及如何利用这些信息构建和扩展知识图谱。特别地，我们关注了如何利用图神经网络（GNNs）在知识图谱推理和表示学习中发挥作用，以及如何将知识图谱与自然语言处理模型相结合，提升文本理解和生成的能力。 情感分析与观点挖掘：理解文本中所蕴含的情感和观点，对于市场分析、用户反馈分析、舆情监控等应用至关重要。本书详细介绍了从词汇层面、句子层面到篇章层面的情感分析技术，包括情感分类、情感强度预测、方面级情感分析等。同时，本书也探讨了如何进行观点抽取和观点聚合，从而更全面地理解用户对特定主题的看法。 对话系统与问答系统：构建能够与人类进行自然、流畅、有意义交互的对话系统和问答系统，是人工智能的终极目标之一。本书探讨了从基于检索的模型到基于生成式模型的对话系统，以及在特定领域（如客服、教育、医疗）的问答系统设计与实现。我们关注了用户意图识别、对话状态追踪、回复生成、以及如何利用知识图谱和上下文信息来提升对话系统的智能性。 三、 前沿应用与未来展望 计算语言学和智能文本处理的应用场景日益广泛，渗透到社会生活的方方面面。本书通过精选的应用案例，展示了这些技术如何赋能各行各业。 智能助手与虚拟客服：从Siri、Alexa到各种行业的智能客服机器人，它们背后都离不开强大的计算语言学技术。本书探讨了如何利用NLU和NLG技术来理解用户指令、回答用户问题、执行任务，并提供个性化的服务。 智能搜索与信息检索：传统的关键词搜索已经难以满足用户对信息的需求。本书介绍了如何利用语义搜索、问答式搜索、以及基于知识图谱的搜索来提供更精准、更智能的信息检索服务。 机器翻译与跨语言交流：随着全球化的深入，机器翻译的需求日益增长。本书回顾了统计机器翻译的发展历程，并重点介绍了神经网络机器翻译（NMT）的最新进展，包括注意力机制、多模态翻译、低资源语言翻译等。 文本挖掘与商业智能：从海量文本数据中挖掘有价值的商业洞察，是企业决策的重要支撑。本书介绍了如何利用文本挖掘技术进行用户行为分析、产品评论分析、市场趋势预测等。 教育与内容创作：计算语言学技术也开始在教育领域崭露头角，例如智能辅导系统、自动阅卷、个性化学习推荐等。在内容创作方面，AI辅助写作工具也日益成熟，能够帮助用户生成文章、代码、甚至创意内容。 医疗健康与法律文本分析：在医疗领域，利用NLP技术分析电子病历、医学文献，有助于疾病诊断、药物研发。在法律领域，NLP能够辅助合同审查、法律检索，提高工作效率。 展望未来，计算语言学与智能文本处理领域仍有巨大的发展空间。本书在最后部分，对该领域的未来发展趋势进行了前瞻性的探讨，包括： 更强大的语言模型：模型规模的不断扩大和训练数据的增加，将继续推动语言模型的性能提升。 多模态理解与生成：将文本与图像、语音、视频等模态相结合，实现更全面的信息理解和生成。 可解释性与鲁棒性：提高模型的透明度和可信度，使其在关键领域（如医疗、金融）得到更广泛的应用。 伦理与公平性：关注AI的伦理问题，确保算法的公平性，避免偏见和歧视。 低资源语言处理：为缺乏大规模语料的语言提供有效的NLP解决方案。 《计算语言学与智能文本处理：最新研究进展与前沿应用》一书，是计算语言学领域的一部重要参考书。它不仅为研究人员提供了最新的理论和技术洞见，也为工程师和开发者提供了实用的方法和工具。无论您是该领域的初学者，还是资深专家，都能从中获得启发和收获，共同推动智能文本处理技术的发展，解锁文本数据蕴含的无限可能。

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