Computational Approaches To Morphology And Syntax pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press, U.S.A.

作者:Brian Roark

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-11-11

价格:GBP 36.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780199274789

丛书系列:

图书标签:

语言学
Computational Linguistics
Morphology
Syntax
Natural Language Processing
Computational Models
Formal Linguistics
Language Technology
Algorithms
Computer Science
Artificial Intelligence

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具体描述

The book will appeal to scholars and advanced students of morphology, syntax, computational linguistics and natural language processing (NLP). It provides a critical and practical guide to computational techniques for handling morphological and syntactic phenomena, showing how these techniques have been used and modified in practice. The authors discuss the nature and uses of syntactic parsers and examine the problems and opportunities of parsing algorithms for finite-state, context-free and various context-sensitive grammars. They relate approaches for describing syntax and morphology to formal mechanisms and algorithms, and present well-motivated approaches for augmenting grammars with weights or probabilities.

《语言的结构与计算》本书深入探索语言的内在规律，解析人类语言的生成机制与理解过程，并着重介绍如何运用计算方法来模拟和分析这些复杂的语言现象。我们不仅关注语言形式的表面结构，如词语的形态变化（屈折、派生）和句子的语法组合规则，更致力于揭示其背后深层的认知和计算原理。第一部分：形态学的计算视角语言的形态学是研究词语内部结构及其变化规律的学科。词语并非孤立存在，而是通过各种词缀（前缀、后缀、中缀、circumfix）的附加、词根内部的语音或书写变化（如元音交替、辅音变化）等方式，生成新的词形或表达不同的语法功能。例如，英语中的“walk”可以变成“walks”（第三人称单数）、“walked”（过去时）、“walking”（现在分词），这些都是形态学变化。传统的形态学分析通常依赖于规则和模式识别。然而，随着计算语言学的发展，我们转向更具挑战性的计算模型。本书将介绍几种主流的计算形态学方法：有限状态传感器（Finite-State Transducers, FSTs）：FSTs 是描述词语形态变化的强大工具。它们能够将一个词语的抽象“词法”形式（例如，代表“走”的词根加上“过去时”的标记）映射到其具体的“语音”或“拼写”形式（例如，“walked”）。我们将详细解析 FSTs 的构建原理，包括状态、转换、标签等，并展示如何利用它们来执行词形还原（stemming）、词形标注（lemmatization）以及词形生成（morphological generation）等任务。通过具体的例子，如阿拉伯语、土耳其语等具有丰富屈折变化语言的形态学分析，读者将能深刻理解 FSTs 的应用潜力。基于规则的系统（Rule-Based Systems）：除了 FSTs，一些更具表达力的规则系统也被用于形态学分析。本书会探讨一些经典的方法，比如基于层级规则的系统，允许更复杂的模式匹配和条件判断。我们将讨论这些系统的优点和局限性，以及它们在处理不规则形态变化时的策略。数据驱动的形态学（Data-Driven Morphology）：近年来，机器学习方法在形态学研究中也扮演着越来越重要的角色。本书将介绍如何利用大规模语料库来学习形态学规则和模式。我们将讨论基于统计模型的形态学预测，以及神经网络模型（如循环神经网络 RNNs 和 Transformer）在处理序列化形态学信息方面的优势。特别地，我们会深入分析如何利用这些模型来处理词语的在线分析（online analysis），即在处理文本时实时生成和识别词形。形态学与词汇学的交叉：形态学不仅仅是孤立的词语变化，它与词汇的含义（词汇学）紧密相连。派生（derivation）是形态学的重要组成部分，它通过添加词缀改变词语的意义或词性，如“happy”（形容词）变为“unhappy”（形容词）、“happiness”（名词）。本书将探讨如何将形态学分析与词汇语义信息相结合，从而实现更精准的词义消歧和文本理解。第二部分：句法的计算建模句法学是研究句子结构和词语之间组合关系的学科。人类语言之所以能够表达复杂的思想，正是因为我们能够将有限的词语通过明确的语法规则组合成无限的句子。句法结构决定了句子的意义，并为理解和生成语言提供了框架。本书将重点介绍几种主要的计算句法模型：依存句法分析（Dependency Parsing）：依存句法将句子中的词语视为节点，词语之间的语法关系（如主谓、动宾、定中等）视为边，从而构建一个以词语为中心的句法树。这种方法能够直观地揭示词语之间的直接语法联系。我们将详细介绍依存句法的基本原理，并探讨主流的依存句法分析算法，包括基于规则的方法、基于统计特征的方法以及近年来表现优异的神经网络模型（如图神经网络 GNNs）。我们会通过具体案例来展示如何构建和评估依存句法分析器，例如，分析一个复杂句子的依存关系图，识别其中的主语、谓语、宾语以及各种修饰语。短语结构句法分析（Constituency Parsing）：与依存句法不同，短语结构句法将句子分解为一系列的短语（如名词短语 NP、动词短语 VP），并逐级构建嵌套的短语结构树。这种方法更侧重于揭示句子中词语的层级组合关系。本书将介绍上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）及其派生出的各种句法分析算法，如 CYK 算法、Earley 算法等。我们将讨论如何使用概率上下文无关文法（Probabilistic CFG, PCFG）来处理句法歧义，并介绍基于神经网络的短语结构句法分析器，它们能够学习更复杂的句法模式。句法歧义消解（Syntactic Ambiguity Resolution）：自然语言充满了歧义，最常见的就是句法歧义，即一个句子可以有多种合法的句法结构。例如，“I saw a man with a telescope.” 这个句子可以解释为“我用望远镜看到了一个人”，也可以解释为“我看到了一个带着望远镜的人”。本书将探讨计算语言学中处理句法歧义的方法，包括基于统计模型（如 PCFG 的概率计算）、基于机器学习的分类器以及利用语义信息辅助消歧的策略。句法与语义的整合（Syntax-Semantics Interface）：句法结构是理解句子意义的基础。本书将讨论如何将句法分析的结果与词汇语义和句子语义相结合，以实现更深层次的文本理解。我们将介绍一些将句法树转换为语义表示的方法，如逻辑形式（logical form）、语义角色标注（semantic role labeling）等。此外，我们还将探讨如何利用句法信息来改进信息抽取、机器翻译等自然语言处理任务。生成式句法模型（Generative Syntactic Models）：除了分析已有的句子，本书还将介绍如何计算模型来生成符合语法规则的句子。我们将讨论基于文法的生成模型以及近年来利用深度学习模型（如 seq2seq 模型）在文本生成方面的最新进展，包括如何控制生成文本的语法正确性和流畅性。本书特点：理论与实践相结合：本书不仅深入浅出地讲解了形态学和句法的计算理论，还提供了大量的算法伪代码和实际案例分析，帮助读者理解这些理论是如何在实际应用中实现的。涵盖前沿技术：本书将重点介绍近年来在计算形态学和句法领域取得突破性进展的深度学习方法，包括各种神经网络架构及其在解析和生成任务中的应用。面向广泛读者：无论您是计算机科学、语言学、人工智能领域的学生，还是对自然语言处理感兴趣的研究人员和工程师，本书都能为您提供宝贵的知识和启示。激发研究思路：通过对现有方法的深入剖析和对未来发展方向的展望，本书旨在激发读者在计算语言学领域的进一步探索和创新。本书致力于为读者构建一个坚实的计算语言学基础，帮助您理解语言的内在奥秘，并掌握利用计算力量解析和生成人类语言的关键技术。