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出版者:Springer

作者:Hanne Riis Nielson

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2007-03-28

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781846286919

丛书系列:

图书标签:

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• 词汇语义学

语义学：跨学科的理论与实践探索 图书名称： 语义学：跨学科的理论与实践探索 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的语义学导论。我们相信，理解“意义”的本质及其在不同知识领域中的运作方式，是现代科学、技术与人文社科交叉融合的核心驱动力。本书摒弃了将语义学视为纯粹语言学分支的传统视角，而是将其定位为一个跨越自然语言处理（NLP）、计算机科学、逻辑学、哲学、认知科学乃至生物学等多个学科的综合性研究领域。 本书的结构设计力求严谨的理论基础与前沿的应用探索并重。我们从最基础的逻辑语义学和哲学语义学出发，奠定理解意义的公理化和形式化基石，随后逐步过渡到对自然语言现象的细致刻画，最终聚焦于现代信息科学中语义信息的获取、表示与推理。 第一部分：基础理论的奠基——逻辑、哲学与形式语义学 第一部分致力于为读者构建一个坚实的理论框架。我们首先回顾了语言学中对意义的早期探索，特别是乔姆斯基主义范式下对句法结构的关注，并指出其在解释复杂语义现象时的局限性。 形式语义学的核心： 重点介绍以蒙太古（Montague Grammar）为代表的形式语义学方法。我们详细阐述了如何使用类型论和lambda演算来精确刻画自然语言的结构，包括对量词提升（Quantifier Raising）、焦点（Focus）和信息结构（Information Structure）的分析。本章将深入探讨真值条件（Truth Conditions）作为意义核心的地位，并通过大量的实例，展示如何将日常语言句子映射到形式逻辑表达中。 指称性与真值问题： 哲学语义学的核心议题——指称（Reference）与摹状（Description）——占据了重要篇幅。我们详细分析了弗雷格（Frege）的“意义与指称”区分，讨论了如何处理专有名词的意义问题。随后，对罗素（Russell）的摹状理论进行了批判性分析，并引入了斯特劳森（Strawson）的“语境依赖”观点，强调在实际交流中，意义的确定性往往依赖于共同的语境。 模态与量化逻辑： 形式语义学离不开对非真实世界状态的处理。本书专门辟出章节讨论了模态逻辑（Modal Logic）——包括可能性（Necessity）和或然性（Possibility）——及其在刻画信念、知识和义务等概念中的应用。此外，我们还讨论了如何扩展一阶逻辑以处理更复杂的量化结构，例如复数量词和集体动词。 第二部分：自然语言的复杂性与语境依赖 第二部分着眼于自然语言（NL）的动态性和情境敏感性，这是纯粹的形式系统难以完全捕捉的部分。 语用学与意义的互动： 语用学（Pragmatics）被视为语义学的必要补充。本书详细阐述了格莱斯（Grice）的合作原则（Cooperative Principle）及其四项准则（准则），并展示了如何利用“会话含义”（Conversational Implicatures）来解释那些字面上未说出但实际上传递的信息。我们区分了可撤销的（Revocable）会话含义与更稳定的约定含义，并探讨了它们在日常对话中的作用。 言语行为理论： 介绍奥斯汀（Austin）和塞尔（Searle）的言语行为理论（Speech Act Theory），区分陈述性（Locutionary）、述谓性（Illocutionary）和得效性（Perlocutionary）三个层面。重点讨论了间接言语行为（Indirect Speech Acts）的解读机制，例如“你能把盐递给我吗？”在特定语境下的请求含义。 指代消解与篇章结构： 在篇章层面（Discourse Level），意义的连贯性依赖于指代链的维护。本部分详细介绍了篇章语义学如何处理代词、零形代词和指称表达式在跨句间的衔接。我们讨论了篇章理论模型，如论域和焦点在篇章结构中的动态更新过程。 第三部分：计算语义学与知识工程 第三部分将理论语义学与现代计算技术的交汇点——计算语义学（Computational Semantics）——置于核心位置。 词汇语义的表示： 探讨如何将词汇的意义转化为计算机可处理的结构。本书不仅回顾了传统的基于本体论（Ontology-based）的知识表示方法（如WordNet），更侧重于现代的分布式语义表示（Distributional Semantics）。详细介绍词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec、GloVe）的原理，以及如何利用高维向量空间来捕捉词汇间的语义相似性和类比关系。 语义解析与知识图谱： 介绍从句子到逻辑形式的自动化转换过程，即语义解析（Semantic Parsing）。我们对比了基于上下文无关文法（CFG）的概率上下文无关文法（PCFG）方法与基于深度学习的端到端解析器。重点阐述如何将自然语言查询转化为知识图谱（Knowledge Graph）上的图遍历或逻辑查询语言（如SPARQL），以实现问答系统（QA）的功能。 推理与自然语言推理（NLI）： 意义的最终体现是推理能力。本章讨论了如何构建形式化推理引擎来验证自然语言陈述的有效性。重点介绍自然语言推理（NLI）任务，其中系统需要判断两个句子之间的蕴含（Entailment）、矛盾（Contradiction）或中立（Neutral）关系。我们探讨了基于神经网络的NLI模型，如Siamese网络和Transformer架构在语义匹配任务中的应用，并讨论了它们在处理复杂逻辑关系时面临的挑战，例如对否定和嵌套结构的理解深度。 第四部分：新兴领域与未来方向 本书的最后部分探讨了语义学在认知科学和前沿AI研究中的最新动态。 认知语义学简介： 引入认知语义学（Cognitive Semantics）的视角，讨论意义如何被人类的身体经验和认知结构所塑造。介绍概念隐喻（Conceptual Metaphor）和范畴化（Categorization）理论，并探讨这些理论如何启发构建更具人类直觉的AI模型。 多模态语义： 随着AI系统的发展，理解图像、视频和语音等多种模态信息变得至关重要。本部分讨论如何整合视觉信息（如场景图）和语言信息，形成跨模态的统一语义表征。 可解释性与鲁棒性： 在AI应用日益广泛的背景下，语义的透明度和可解释性成为关键。本书最后讨论了如何利用语义学工具来诊断和增强深度学习模型对语言的理解深度，确保模型不仅仅是进行表面模式匹配，而是真正掌握了意义的深层结构。 总结： 本书不仅为语言学和计算机科学专业的学生提供了坚实的语义学基础，更重要的是，它为工程师、哲学家和认知科学家提供了一个共同的语言和一套成熟的方法论工具集，以应对“意义”这一横跨所有知识领域的根本性挑战。通过对形式逻辑的精确性、自然语言的灵活性以及计算模型的有效性的综合考察，读者将能够深刻理解和有效地应用现代语义学原理。

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这本书的写作风格非常独特，它既有严谨的学术论述，又不乏生动的讲解。作者善于运用类比和比喻来解释复杂的概念，例如，他将语义的“解释”比作是为抽象的符号赋予具体的含义，就像为模型赋予现实世界的意义一样。这种通俗易懂的讲解方式，使得原本晦涩难懂的理论变得触手可及。我特别喜欢作者在介绍“同义性”和“蕴含”等概念时所使用的例子，它们让我能够更直观地理解语言之间的逻辑关系，也为我后续的学习奠定了坚实的基础。

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本书的一个显著优点是其丰富的案例研究。作者没有停留在理论的层面，而是花了大量的篇幅来展示语义学在各个领域的实际应用。从数据库的查询语言，到程序设计的形式化验证，再到自然语言处理中的情感分析和机器翻译，书中都给出了详实的案例分析。我尤其对其中关于“上下文无关文法”和“语义网络”的讲解印象深刻，它们帮助我理解了如何用结构化的方式来表示和处理复杂的语言信息，也让我看到了语义学在构建智能系统中的巨大潜力。作者在分析这些案例时，往往会深入到技术细节，但又不会让读者感到迷失，而是将复杂的分析过程分解成易于理解的步骤。

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《Semantics with Applications》在内容上涵盖了从基础理论到高级应用的广泛范围。在基础部分，它详细介绍了逻辑和集合论等必备知识，为后续的学习打下了坚实的基础。而在应用部分，则深入探讨了语义在程序语言设计、人工智能、信息检索等前沿领域的应用。我尤其对书中关于“自然语言理解”的章节印象深刻，作者详细介绍了如何利用语义学的方法来分析和处理自然语言，这对我从事相关领域的工作有着极大的启发。书中对于不同语义解析方法的对比分析，让我对不同方法的优劣有了更清晰的认识。

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当我开始深入到本书的各个章节，我发现作者在内容的组织上花了大量的心思，力求将复杂的概念以一种循序渐进的方式呈现出来。例如，在介绍逻辑推理的部分，作者从最基础的命题逻辑入手，逐步过渡到谓词逻辑，并且辅以大量的图示和例子，使得原本枯燥的符号运算变得生动起来。更重要的是，作者在讲解理论的同时，并没有忽视其在实际问题中的应用。他会不时地引用一些现实世界中的例子，比如如何用逻辑表达式来表示一段程序的功能，或者如何通过语义分析来提高搜索引擎的搜索精度。这种理论与实践相结合的方式，让我感觉自己不仅仅是在学习抽象的概念，更是在学习一种解决实际问题的思维方式和工具。

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《Semantics with Applications》这本书的价值，不仅仅在于它所传授的知识，更在于它所培养的思维方式。通过阅读本书，我学会了如何用更严谨、更抽象的方式来思考问题，如何将复杂的概念进行形式化，以及如何利用逻辑推理来解决实际问题。书中的许多例子，都让我受益匪浅，特别是那些关于“等价关系”和“语义网络”的讲解，让我对如何构建知识表示和进行信息检索有了全新的认识。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于语义学的，更是一本关于如何清晰思考和精确表达的入门读物。

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这本书在知识的呈现上，可以说是做到了“由浅入深”，但又保持了相当的广度。它不仅仅关注某个特定领域的语义学，而是试图勾勒出整个语义学的全貌。例如，在介绍“类型系统”时，作者不仅讲解了其在程序设计中的作用，还将其与逻辑推理中的“类型论”联系起来，展现了跨领域的联系。我发现，本书在对“量词”的讲解上尤为精彩，它不仅给出了数学上的定义，还详细阐述了量词在自然语言中的多样化表达方式，以及如何进行精确的语义分析。

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这本书给我最大的惊喜之一，是它对于不同语义模型的详尽梳理。我之前接触过一些关于语义的零散知识，但总觉得不成体系。而《Semantics with Applications》则系统地介绍了包括模型论语义、证明论语义、演算语义等多种主流的语义理论，并且清晰地阐述了它们各自的优缺点以及适用范围。作者在对比这些模型时，运用了许多巧妙的比喻和生动的类比，使得那些原本抽象的数学和逻辑概念，在我脑海中逐渐清晰起来。我特别欣赏作者在解释“形式化”这一概念时所做的努力，他强调了形式化在精确定义和分析语言意义方面的重要性，并展示了如何利用形式化工具来解决实际问题。

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在阅读过程中，我注意到作者非常注重数学和逻辑基础的培养。书中包含了一些必要的基础知识讲解，虽然篇幅不至于过长，但却足够让非数学背景的读者也能跟上进度。例如，在介绍集合论和关系的概念时，作者并没有简单地给出定义，而是通过一些直观的例子来帮助我们理解。这种对基础的重视，让我深刻体会到，要真正掌握语义的应用，扎实的理论基础是必不可少的。我尤其赞赏作者在处理图灵完备性、可计算性等概念时所展现的清晰思路，他能够将这些深奥的理论与实际的计算模型联系起来，让我对程序的行为有了更深刻的理解。

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在我看来，《Semantics with Applications》的另一个亮点在于它对于“模型”这一核心概念的深入剖析。作者不仅介绍了不同类型的模型，例如数学模型、逻辑模型和计算模型，还详细探讨了模型与真实世界之间的关系，以及如何利用模型来预测和解释现象。我发现，书中对于“真值”和“解释”的讨论尤其发人深省，它让我重新审视了语言的意义是如何被赋予的，以及在不同的情境下，同一句话可能具有不同的含义。作者在讲解过程中，经常会引用一些哲学上的观点，但又不会过于偏离技术的主线，使得整个阅读过程既富有启发性，又不失严谨性。

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这本《Semantics with Applications》的书籍，从它那沉甸甸的厚度就能感受到其内容的丰富与深度。我拿到它的时候，内心是既期待又有些许敬畏。毕竟“语义”这个词本身就带着一种抽象和理论化的色彩，而“应用”则暗示着它并非纯粹的学术堆砌，而是指向实际的落地。在翻阅的最初阶段，我便被其开篇所展现的宏大图景所吸引。作者并没有急于深入具体的算法或技术细节，而是首先为我们构建了一个清晰的理论框架，解释了为什么我们需要语义，以及在不同的领域，例如自然语言处理、数据库查询、知识表示等方面，语义扮演着怎样的关键角色。这种宏观的视角，对于初学者而言，无疑是一剂定心丸，它帮助我们理解了本书的学习目标和价值所在。

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几篇论文都用到了natural semantics，看不懂于是补下基础。说得还挺好懂。

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