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出版者:Univ of Chicago Pr

作者:Kaplan, Ronald M./ Butt, Miriam/ Dalrymple, Mary/ King, Tracy Holloway

出品人:

頁數:437

译者:

出版時間:

價格:37

裝幀:Pap

isbn號碼:9781575865324

叢書系列:

圖書標籤:

人工智能
自然語言處理
計算語言學
語言模型
深度學習
神經語言學
知識錶示
語義分析
語言架構
認知科學

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具體描述

《智能語言構建》在信息爆炸的時代，語言不再僅僅是溝通的工具，更是智能湧現的基石。《智能語言構建》是一本深入探討語言與智能之間復雜聯係的開創性著作，它為你揭示人工智能如何通過模擬、理解和生成人類語言，逐步走嚮更高級的智能形態。本書將帶你穿越語言學的深邃領域，遨遊計算機科學的廣闊疆域，勾勒齣未來智能交互的宏偉藍圖。核心內容：本書著眼於“智能語言構建”這一核心概念，從多個維度剖析其內涵與外延，旨在構建一個全麵而深入的理解框架。語言的智能本質：我們從根本上探討語言之所以能夠承載智能信息，以及它在人類認知和社會互動中扮演的關鍵角色。本書將追溯語言的演化曆程，解析其內在的邏輯結構、語義的豐富性以及語法的靈活性，這些特質如何為智能的誕生和發展提供瞭必要的載體。我們將審視不同語言學理論，例如生成語法、認知語言學、語用學等，並分析它們如何為理解和構建智能語言提供理論支撐。計算語言學的基石：本書將深入介紹計算語言學（Computational Linguistics）的核心方法和技術，這是實現智能語言構建的科學基礎。你將學習自然語言處理（NLP）的經典算法，包括分詞、詞性標注、句法分析、語義角色標注等，理解它們在解析人類語言中的作用。同時，我們也將探討現代深度學習在NLP領域的革命性進展，如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer模型等，分析它們如何有效地捕捉語言的上下文信息和復雜模式。從理解到生成：智能語言的核心在於其“理解”和“生成”的能力。本書將詳細闡述各種語言理解模型，包括基於規則的係統、統計模型以及當前占主導地位的深度學習模型，分析它們在情感分析、命名實體識彆、問答係統等任務中的錶現。更重要的是，我們將聚焦於語言生成技術，從簡單的文本生成到復雜對話係統的構建，探討如何讓機器輸齣連貫、自然且具有意義的語言。這包括語言模型的訓練、文本風格的控製、對話策略的設計等。架構的智慧： “智能語言架構”是本書的另一核心議題。我們不隻是關注技術本身，更深入地探討構建高效、靈活且可擴展的語言智能係統的架構設計。本書將介紹各種主流的語言模型架構，如 seq2seq、BERT、GPT係列等，並分析它們在不同應用場景下的優勢與局限。我們將討論如何設計能夠處理多模態信息（如文本與圖像結閤）的語言架構，以及如何構建能夠進行長期記憶和推理的會話係統。此外，對於模型的可解釋性、公平性和魯棒性等關鍵挑戰，本書也將提供前沿的探討和解決方案。智能語言的應用前景：本書將通過大量實際案例，展示智能語言構建在各個領域的廣泛應用。從智能助手、機器翻譯、內容創作，到教育、醫療、法律等行業的個性化服務，智能語言正在深刻地改變我們的生活和工作方式。我們將探討智能語言在跨文化交流中的作用，以及它如何賦能殘障人士，提升信息的可及性。同時，我們也對未來智能語言在情感計算、創意生成、科學發現等方麵的潛在影響進行展望。挑戰與未來展望：盡管智能語言構建取得瞭顯著的成就，但仍麵臨諸多挑戰。本書將批判性地審視當前技術在理解復雜語境、處理微妙情感、避免偏見生成以及實現真正的常識推理等方麵存在的不足。我們將探討如何剋服這些障礙，以及未來智能語言研究可能的發展方嚮，例如更具創造性的生成模型、更深度的語義理解、更自然的交互方式以及更符閤倫理規範的AI係統。本書特點：體係完整，邏輯清晰：從理論基礎到技術實現，再到應用前景，本書構建瞭一個完整且深入的學習框架。技術前沿，案例豐富：涵蓋瞭計算語言學和人工智能領域最前沿的技術和算法，並輔以大量生動的實際應用案例。視角獨特，啓發思考：不僅關注技術細節，更注重從“構建”的角度審視語言與智能的關係，引導讀者進行深度思考。理論與實踐並重：既有紮實的理論基礎，也注重實際操作的指導意義，適閤學術研究者、技術開發者以及對智能語言感興趣的普通讀者。《智能語言構建》為你提供瞭一條通往語言智能前沿的清晰路徑。無論你是希望深入理解人工智能如何“思考”和“錶達”，還是想掌握構建未來智能係統的關鍵技術，本書都將是你不可或缺的指南。它將激發你對語言的全新認識，帶你一同探索智能的無限可能。