Mathematical Methods for Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:Igi Global

作者:Felici, Giovanni (EDT)/ Vercellis, Carlo (EDT)

出品人:

頁數:350

译者:

出版時間:

價格:1390.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9781599045283

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數學
• 計算機科學
• 計算機
• 數學方法
• 知識發現
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計學習
• 模式識彆
• 數據分析
• 算法
• 人工智能
• 計算方法

《計算語言學與自然語言處理前沿》 內容提要 本書深入探討瞭計算語言學與自然語言處理（NLP）領域的核心理論、關鍵技術與最新發展。全書結構嚴謹，內容涵蓋從基礎的語言學理論模型到復雜的人工智能驅動的文本理解與生成係統的構建。我們旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解機器如何處理、理解和生成人類語言。 第一部分：計算語言學基礎與錶示 本部分奠定瞭理解現代NLP係統的理論基石。 第一章：語言的計算模型與形式語法 本章首先迴顧瞭喬姆斯基的生成語法理論，重點討論瞭其在計算機可處理性方麵的局限性與演變。隨後，詳細介紹瞭形式語言理論，包括正則文法、上下文無關文法（CFG）及其在句法分析中的應用。我們探討瞭限製性上下文無關文法（L-CFG）和概率上下文無關文法（PCFG），並分析瞭它們如何用於建模語言的概率分布。此外，還引入瞭基於特徵的結構化錶示方法，例如HPSG（Head-Driven Phrase Structure Grammar）和LFG（Lexical Functional Grammar），闡述瞭它們如何通過特徵係統而非僅僅依賴樹形結構來捕獲更豐富的語言信息。章節末尾討論瞭超大規模語料庫驅動的語言模型（如N-gram模型）如何從統計角度替代或補充傳統形式語法，為後續的深度學習方法打下基礎。 第二章：詞匯語義學與詞嵌入技術 本章專注於詞匯層麵的意義錶示。我們首先梳理瞭傳統語義錶示方法，如本體論（Ontology）和詞典學方法。核心內容聚焦於詞嵌入（Word Embeddings）技術的發展曆程。從早期的基於矩陣分解的方法（如LSA/pLSA）開始，詳細剖析瞭Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的工作原理、負采樣與層級Softmax的優化策略。隨後，深入講解瞭GloVe模型，比較瞭其基於全局共現矩陣的優勢。最後，重點介紹瞭上下文相關的詞嵌入技術，如ELMo、BERT等模型如何通過深層網絡捕獲多義詞的不同語境意義，並討論瞭這些嵌入在下遊任務中的有效性評估。 第二部分：句法分析與結構化預測 本部分關注於解析句子結構和識彆文本中的關鍵成分。 第三章：句法分析技術深度解析 本章係統介紹瞭依存句法分析（Dependency Parsing）的理論基礎和主流算法。我們詳細闡述瞭基於轉移（Transition-based）的方法，如使用序列標注器（如CRF或RNN）進行動作預測的算法，並對比瞭基於圖（Graph-based）的方法，如使用最大生成樹算法（如Chu-Liu/Edmonds算法）的實現。對於基於上下文無關文法的組閤式分析（Constituency Parsing），我們深入探討瞭CKY算法和Earley算法的效率與局限性，並介紹瞭現代基於神經網絡的解析器如何利用自注意力機製提高解析的準確性和速度。 第四章：信息抽取與命名實體識彆（NER） 本章探討如何從非結構化文本中抽取結構化信息。命名實體識彆作為信息抽取的基礎，被給予瞭詳細的講解，包括早期的基於規則和詞典的方法，到基於序列標注的HMM、CRF模型。重點分析瞭如何利用Bi-LSTM-CRF架構來有效捕獲序列依賴性，並討論瞭如何將預訓練語言模型（如BERT）微調以應對特定領域NER任務的挑戰，包括跨度識彆（Span Prediction）策略。此外，本章還覆蓋瞭關係抽取（Relation Extraction），對比瞭基於模式匹配、特徵工程方法和端到端的神經網絡方法，如使用Transformer結構進行三元組預測。 第三部分：篇章理解與高級語義推理 本部分超越瞭單個句子的範疇，研究文本的連貫性、上下文依賴和深層語義理解。 第五章：篇章分析與指代消解 本章研究如何跟蹤文本中實體和事件的指代關係。我們首先定義瞭篇章結構理論（如RST）和篇章關係識彆的挑戰。核心內容放在指代消解（Coreference Resolution）上，分析瞭從基於特徵的啓發式規則到現代基於深度學習的簇生成模型（Clustering-based models）和基於句子對匹配（Pairwise Scoring）模型的演進。討論瞭如何利用全局上下文信息和共指鏈的結構約束來提高消解的準確性，特彆是針對長距離指代和隱式指代問題。 第六章：文本蘊含識彆與問答係統 本章聚焦於語言的推理能力。文本蘊含識彆（NLI）作為判斷兩個句子間邏輯關係（蘊含、矛盾、中立）的關鍵任務，被詳細剖析。我們研究瞭如何使用雙編碼器（Dual-Encoder）和交叉編碼器（Cross-Encoder）架構來度量句子對的相似度和邏輯關係。在問答係統（QA）方麵，本章區分瞭基於知識庫的QA（KBQA）和基於文本的QA（Reading Comprehension）。對於後者，重點介紹瞭抽取式問答模型（Extractive QA）如何定位答案跨度，以及生成式問答模型（Generative QA）如何從海量文檔中閤成流暢且準確的答案，並討論瞭事實核查（Fact Verification）在生成係統中的重要性。 第四部分：生成模型與對話係統 本部分探討機器生成自然語言的能力，以及在交互式環境中的應用。 第七章：序列到序列模型與文本生成 本章深入講解瞭文本生成的核心——序列到序列（Seq2Seq）模型。詳細闡述瞭基於RNN/LSTM的編碼器-解碼器架構，並重點解析瞭注意力機製（Attention Mechanism）的引入如何解決瞭長序列的梯度消失和信息瓶頸問題。隨後，本章轉嚮Transformer架構，深入剖析瞭其多頭自注意力、位置編碼和層歸一化機製，並分析瞭其在機器翻譯、文本摘要等任務中的統治地位。討論瞭在解碼階段使用的采樣策略，如貪婪搜索、集束搜索（Beam Search）以及更先進的Top-K/Nucleus采樣方法，以及如何平衡生成文本的流暢性與多樣性。 第八章：對話係統與交互式AI 本章關注構建智能對話代理。我們區分瞭基於檢索（Retrieval-based）和基於生成（Generative-based）的對話係統。對於生成式對話，重點分析瞭如何利用預訓練語言模型進行特定領域或開放域的對話迴復生成，並討論瞭如何通過引入對話狀態追蹤（DST）模塊來管理多輪對話的上下文。此外，本章還探討瞭任務型對話係統的設計流程，包括意圖識彆、槽位填充和策略管理，並討論瞭如何評估對話係統的自然度、一緻性和任務完成率。 結論與展望 本書最後總結瞭當前NLP研究麵臨的挑戰，包括模型的可解釋性、對低資源語言的支持、對世界知識的整閤，以及構建真正具備常識推理能力的通用語言模型的前景。本書力求為研究人員和工程師提供一個全麵、深入且與時俱進的技術指南。

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