Sixth International Conference on Cognitive Modeling (ICCM), 2004 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Psychology Press

作者:Lovett, Marsha; Munro, Paul; Lebiere, Christian J.

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2004-07

价格:USD 99.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780805854268

丛书系列:

图书标签:

• 认知建模
• 计算认知科学
• 认知心理学
• 人工智能
• 机器学习
• 行为建模
• 认知架构
• ACT-R
• Soar
• 认知科学

好的，以下是一本名为《Frontiers in Computational Linguistics: Paradigms and Progress》的图书的详细简介，内容不涉及《Sixth International Conference on Cognitive Modeling (ICCM), 2004》： --- 《Frontiers in Computational Linguistics: Paradigms and Progress》 导言：计算语言学的演进与当前挑战 《Frontiers in Computational Linguistics: Paradigms and Progress》汇集了当代计算语言学（Computational Linguistics, CL）领域最具影响力和前瞻性的研究成果。本书旨在系统梳理自二十世纪后期以来，特别是进入二十一世纪以来，该学科如何从基于规则的传统范式，逐步过渡到以大规模数据驱动的统计模型和深度学习方法为主导的全新时代。 本书不仅仅是对既有成就的总结，更是一份对未来方向的深刻洞察。随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已渗透到日常生活的方方面面，从智能客服、机器翻译到情感分析和文本生成。然而，要实现真正意义上的人类级别语言理解和生成，我们仍面临着诸如常识推理、跨语言复杂性建模、低资源语言支持以及模型可解释性等一系列严峻挑战。本书的篇章正是围绕这些前沿议题展开的深度探讨。 第一部分：基础范式的演变与深度学习的崛起 本书的第一部分着重于计算语言学方法论的根本性转变。 第一章：从句法解析到统计语言模型 本章回顾了计算语言学的早期基石，重点分析了基于乔姆斯基语法理论的句法解析器（如CYK、Earley算法）及其在处理复杂句法结构上的局限性。随后，我们深入探讨了N-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）以及早期的最大熵模型（MaxEnt）如何利用概率论来处理语言的模糊性和不确定性，为后续的统计革命奠定了基础。 第二章：词嵌入的革命：从离散到连续表示 词嵌入（Word Embeddings）是现代NLP的基石。本章详细解析了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe等技术如何将符号化的词汇映射到低维、密集的向量空间中。我们探讨了这些连续表示如何有效捕获词汇间的语义和句法关系，并论述了这种转变对于后续神经网络模型性能提升的关键作用。同时，本章也分析了静态词嵌入在处理多义词（Polysemy）问题上的固有缺陷。 第三章：循环神经网络（RNN）与序列建模的兴盛 本章聚焦于处理序列数据的神经网络结构。我们详细阐述了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过引入门控机制有效捕捉长距离依赖关系。这些模型在早期机器翻译、语音识别和命名实体识别任务中展现出的卓越性能，是理解当前Transformer架构的基础。 第二部分：现代架构与大规模预训练 第二部分将焦点集中在当前主导NLP领域的Transformer架构及其催生的预训练范式。 第四章：注意力机制的威力与Transformer架构的解构 注意力机制（Attention Mechanism）是自2017年以来NLP领域最重要的突破之一。本章深入剖析了自注意力（Self-Attention）的数学原理，解释了它如何克服RNN对序列长度的依赖，实现高效的并行计算。我们对Vaswani等人提出的原始Transformer模型进行了全面拆解，讨论了其编码器-解码器结构在序列到序列任务中的应用，特别是其对长文本建模能力的突破。 第五章：预训练语言模型（PLM）的生态系统 本章全面梳理了BERT、GPT系列、RoBERTa以及T5等主流预训练语言模型的演化历程。我们区分了基于掩码语言模型（MLM）的双向训练策略（如BERT）与基于自回归的单向生成策略（如GPT）。关键讨论点包括：预训练任务的设计（如下一句预测、去噪自编码）、大规模语料库的构建策略，以及如何通过微调（Fine-tuning）和提示学习（Prompting）将这些通用模型适配到下游具体任务中。 第六章：面向生成的模型：从Seq2Seq到扩散模型在文本中的潜力 生成式任务，如文本摘要、对话系统和创意写作，对模型提出了更高的连贯性和多样性要求。本章探讨了基于Transformer的生成模型（如GPT-3/4的架构基础）的最新进展。此外，我们还引入了新兴的、借鉴计算机视觉领域的扩散模型（Diffusion Models）在文本生成中的初步探索，分析其在控制生成内容和提高文本质量方面的潜力与挑战。 第三部分：超越表面：理解、推理与伦理挑战 本书的最后一部分关注计算语言学更深层次的认知挑战、应用拓展以及社会责任。 第七章：常识推理与知识增强的语言模型 尽管大规模模型表现出色，但它们普遍缺乏人类所具备的常识知识和世界模型。本章详细探讨了如何通过知识图谱（Knowledge Graphs）增强语言模型的内部表示。我们研究了知识注入（Knowledge Injection）的方法，如使用KG嵌入（KGE）或结构化知识来指导模型的预测，以及如何设计针对性任务（如自然语言推理NLI）来评估和提升模型的逻辑推理能力。 第八章：低资源语言与跨语言处理的障碍 全球有数千种语言，但绝大多数缺乏充足的数字化资源。本章深入分析了在低资源语言环境下训练有效NLP模型的策略。讨论包括：无监督机器翻译、多语言预训练模型（如mBERT, XLM-R）的有效性分析、零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习在跨语言迁移中的应用，以及语言间的结构差异如何影响模型的泛化能力。 第九章：可解释性、偏见与语言模型的伦理考量 随着NLP模型在关键决策领域（如医疗、法律）的应用日益广泛，其“黑箱”特性引发了严重关切。本章致力于探讨模型的可解释性（XAI）方法，如梯度可视化、注意力权重分析以及局部可解释模型（LIME, SHAP）在NLP中的应用。更重要的是，本章聚焦于模型中潜在的社会偏见（如性别、种族偏见）的量化、缓解策略，以及开发负责任、公平的自然语言处理系统的伦理框架。 结论：展望计算语言学的未来 本书在最后总结了当前技术的前沿，并提出了一系列亟待解决的前沿问题：如何构建能够进行真正抽象推理和因果理解的语言模型？如何实现高效且通用的跨模态（文本、图像、语音）集成？《Frontiers in Computational Linguistics: Paradigms and Progress》为研究人员、工程师和高阶学生提供了一个理解现状、把握趋势并驱动下一代语言智能发展的关键参考。 ---

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