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出版者:

作者:Kulkarni, Amba (EDT)/ Huet, Gerard (EDT)

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:

价格:463.00

装帧:

isbn号码:9783540938842

丛书系列:

图书标签:

• 梵语
• 计算语言学
• 自然语言处理
• 语言技术
• 印度语言学
• 计算机科学
• 人工智能
• 文本分析
• 机器翻译
• 数字人文

好的，这是一本关于计算语言学领域的图书的简介，内容涵盖了该领域的核心概念、方法论和前沿研究，但与您提到的《Sanskrit Computational Linguistics》无关。 图书名称：计算语言学核心概念与前沿应用 图书简介 计算语言学：连接人类语言与机器智能的桥梁 本书系统而深入地探讨了计算语言学（Computational Linguistics, CL）这一跨学科领域的核心理论、关键技术和实际应用。计算语言学是人工智能、计算机科学与语言学相互交融的前沿阵地，致力于构建能够理解、处理和生成人类语言的计算模型。本书旨在为读者提供一个全面、严谨的框架，理解语言的结构如何被量化、表示，以及如何应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：语言学基础与计算表示 本书伊始，首先奠定了计算语言学所需的语言学理论基础。我们深入剖析了语言的层次结构，从音系学（Phonology）的声学特征到句法学（Syntax）的结构规则，再到语义学（Semantics）的意义表示和语用学（Pragmatics）的语境理解。 在计算表示方面，本书详细介绍了如何将自然语言转化为机器可处理的格式。这包括对词汇资源的构建，如词典（Lexicons）和词法数据库。我们着重讲解了现代计算语言学中至关重要的词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe及其在捕获词汇语义和句法关系中的优势与局限性。此外，还探讨了文本的特征工程，包括N-gram模型、词袋模型（Bag-of-Words）以及更复杂的张量表示方法。 第二部分：核心处理技术：从句法到语义 本书的第二部分聚焦于自然语言处理（NLP）的核心任务。 句法分析：我们详细阐述了依存句法分析（Dependency Parsing）和短语结构句法分析（Constituency Parsing）的原理与实现。通过对概率上下文无关文法（PCFG）、依存文法等理论的介绍，读者将理解机器如何解析句子的结构，识别主谓宾关系及修饰成分。 语义理解：语义分析是计算语言学的核心挑战之一。本书涵盖了从词汇语义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）到句子级语义表示的多种技术。我们深入探讨了基于规则、基于统计以及基于深度学习的语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）方法，并讨论了如何构建和利用语义网络，如知识图谱，来增强机器的推理能力。 语用与语境：超越了句法和词义，本书也关注语言的语用层面。我们讨论了指代消解（Coreference Resolution）——识别文本中不同表达指代同一实体的过程，以及对话管理的基础，这是构建连贯、有状态的人机交互系统的关键。 第三部分：统计与深度学习范式 随着计算能力的飞速提升，统计方法和深度学习彻底革新了计算语言学领域。 统计模型：本书回顾了隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）在词性标注（Part-of-Speech Tagging）和命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）中的经典应用。我们剖析了这些模型的概率框架和参数估计方法。 神经网络架构：深度学习部分是本书的重点。我们详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模中的强大能力。重点讲解了注意力机制（Attention Mechanism）的引入，以及它如何促成更高效、更精准的序列到序列（Seq2Seq）模型的构建。 Transformer革命：本书用大量篇幅介绍了基于Transformer架构的模型，特别是预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）如BERT、GPT系列的工作原理。我们探讨了自注意力机制的数学基础、掩码语言模型（Masked Language Modeling）的训练目标，以及它们如何通过迁移学习（Transfer Learning）极大地提升了下游NLP任务的性能。 第四部分：前沿应用与伦理考量 最后一部分将理论知识与实际应用相结合，并探讨了该领域面临的挑战与未来方向。 关键应用：我们将讨论机器翻译（Machine Translation）——特别是神经机器翻译（NMT）的最新进展；文本摘要（Text Summarization），包括抽取式和生成式方法；以及情感分析（Sentiment Analysis）和观点挖掘（Opinion Mining）在商业智能中的作用。此外，还涉及对话系统和智能助手的构建流程。 挑战与未来：本书并未回避计算语言学面临的挑战，例如数据稀疏性、对低资源语言的支持、模型的可解释性（Interpretability）以及偏见与公平性问题。我们讨论了如何通过多模态学习（Multimodal Learning）来整合视觉和听觉信息，以实现更接近人类的语言理解。同时，对大型语言模型（LLMs）的局限性与潜在风险进行了批判性分析，强调了负责任的AI开发的重要性。 目标读者 本书适合计算机科学、语言学、人工智能及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入了解现代计算语言学方法论的行业研究人员和工程师。它要求读者具备一定的线性代数和概率论基础，并对编程有所接触。 通过对本书的学习，读者将不仅掌握计算语言学的基本工具，更能理解人类语言的复杂性如何被精确地建模，为未来语言智能系统的创新打下坚实的基础。

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《Sanskrit Computational Linguistics》这个书名本身就充满了引人入胜的潜力。作为一个对语言的结构和逻辑充满好奇的人，我一直都在探索语言的内在规律，而梵语以其高度的规则性和严谨的语法体系，一直是我关注的焦点。这本书的出现，让我看到了将这种古老的语言智慧与现代计算科学相结合的巨大可能性。我非常想知道，书中会如何阐述梵语的形态发生学，例如词根、词缀的组合规则，是否可以通过一套形式化的系统来描述？以及，它会如何利用计算模型来分析梵语的句子结构和依存关系？我期待书中能有关于如何利用自然语言处理技术来辅助梵语古籍的翻译和理解的探讨。例如，是否会有关于如何构建梵语的词典、语料库，并利用这些资源来开发智能翻译或问答系统的介绍？这本书如果能为我提供一个全新的视角，让我以一种更加科学和系统的方式来理解和研究梵语，那我将感到无比满足。

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哇，看到《Sanskrit Computational Linguistics》这本书的名字，简直太让人兴奋了！作为一个对梵语及其语言学有着深深迷恋的人，我一直都在寻找能够深入探索梵语背后精妙计算逻辑的书籍。这本书的书名本身就充满了智慧的魅力，它预示着将古代语言的智慧与现代计算科学的严谨相结合，这无疑是语言学研究中最具前沿性的领域之一。我迫不及待地想知道，作者将如何揭示梵语在音韵、形态、句法乃至语义层面的“计算”规律。想象一下，通过计算机程序来理解梵语的复杂变格系统，或者用算法来分析古代梵语文本的细微差别，这简直是语言学爱好者的福音。我特别好奇作者会采用什么样的计算模型，是基于规则的系统，还是更倾向于机器学习的方法？书中的案例研究会是哪些经典的梵语文本？是从吠陀经到史诗，还是更具体的语言学专著？这本书会不会提供一些实际的工具或算法，让我也能亲自尝试处理梵语数据？我对这本书的期待已经爆棚，希望它能为我打开一扇全新的认知之窗，让我以一种前所未有的方式理解和欣赏这门古老而伟大的语言。

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这本书的名字《Sanskrit Computational Linguistics》实在是太独特了，我从来没有想过梵语和计算语言学能如此紧密地联系在一起。我一直对梵语的语音系统和音韵变化很感兴趣，尤其是那些复杂的变音规则，它们背后似乎隐藏着某种数学上的规律。我很想知道，这本书会如何运用计算语言学的工具来分析这些语音现象？是否会使用统计模型来研究梵语的音素频率和音节结构？或者，它会探讨如何用算法来模拟梵语的发音过程，从而更好地理解其声学特征？除此之外，我对书中可能涉及到的文本处理技术也充满了期待。梵语古籍的数字化和检索一直是一个难题，如果这本书能提供一些创新的计算方法，例如基于模式识别的古籍文本校勘，或者基于语义网络的知识提取，那无疑将是革命性的。我希望这本书能为我揭示计算方法在梵语研究中的无限可能，并且带来一些实用的启示。

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我之前接触过一些关于计算语言学的基础知识，也对印度的语言学传统有所了解，但将这两者如此直接地结合在一本书里，还是第一次见到。《Sanskrit Computational Linguistics》这个书名，让我感觉像是打开了一扇通往未知领域的大门。我对书中可能涉及到的方法论非常感兴趣。是否会深入探讨形式语言理论在梵语分析中的应用？比如，梵语的词形变化和屈折系统，其内在的规则性是否可以通过形式语法来精确描述？另外，我很好奇作者会如何处理梵语的词汇语义问题。在信息爆炸的时代，如何有效地从浩如烟海的梵语文献中提取有价值的信息，这本身就是一个巨大的挑战。本书是否会提供一些基于计算的方法来解决这个问题，例如词义消歧、语义角色标注等？我个人非常希望能看到一些关于如何利用自然语言处理技术来辅助梵语古籍的数字化和研究的讨论。这本书会不会提供一些实际的案例，展示这些计算方法在梵语研究中的可行性和效果？

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阅读《Sanskrit Computational Linguistics》的标题，立刻点燃了我对梵语语言结构和计算思维之间潜在联系的好奇心。我一直在思考，古人是否在不经意间就已经发展出了一套高度“计算化”的语言逻辑？梵语的语法体系，特别是其精密的词形变化和复合词的构成方式，似乎都蕴含着一种深刻的规则性和结构性。我非常想知道，这本书会如何具体地解析这些语言现象，并且将它们与现代计算语言学的概念联系起来。它是否会探讨如何用算法来生成或解析梵语的词形变化？例如，如何用一套规则来预测一个词在不同格、数、性下的形式？或者，它会介绍如何利用计算模型来理解梵语复合词的丰富含义和组合规则？我对于书中可能包含的深度分析特别期待，希望它能提供一种全新的视角，让我们能够从计算的角度来重新审视梵语的逻辑之美，并发现其在语言形式和意义生成方面的“算法”本质。

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