Bilingualism pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Heller, Monica

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 154.81

装帧:

isbn号码:9781403996770

丛书系列:

图书标签:

双语
语言学
认知科学
教育
心理学
社会语言学
应用语言学
多语制
语言习得
跨文化交流

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具体描述

The contributors to this volume provide a critical examination of the notion of bilingualism as it has developed in linguistics and of its use in discourses of social regulation in state and civil society in the twentieth and twenty-first centuries. They attempt to move the field away from a "common sense," but in fact highly ideologized, view of bilingualism as the co-existence of two linguistic systems, and to develop a critical perspective which approaches "bilingualism" as a wide variety of sets of sociolinguistic practices connected to the construction of social difference and of social inequality under specific historical conditions.

《数字时代的知识图谱构建与应用》内容提要：本书深度剖析了数字信息爆炸背景下，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为连接、组织和利用海量异构数据的核心技术框架。全书分为理论基础、构建技术、应用实践和前沿探索四个主要部分，旨在为研究人员、数据工程师和应用开发者提供一套系统、全面且实用的知识图谱设计与实现指南。第一部分：知识图谱的理论基石与概念辨析本部分首先从信息科学、本体论和图论等多个学科角度，对知识图谱的本质、演进历程及其在人工智能领域的战略地位进行了界定。我们详尽阐述了知识图谱的核心构成要素：实体（Entities）、关系（Relations）和属性（Attributes）。通过对不同知识表示形式的深入对比，如RDF/RDFS、OWL等语义网标准，以及Property Graph模型，读者将建立起扎实的理论基础。 1.1 知识图谱的起源与发展脉络：追溯从语义网、本体论到现代知识图谱的理论发展路径，明确其在信息检索、问答系统中的关键作用。 1.2 核心要素的严格定义：详细解析实体链接、关系抽取和属性填充的精确技术要求，强调知识的精确性和一致性。 1.3 本体论与模式设计：探讨如何设计高效、可扩展的本体（Schema），包括概念层次的划分、公理约束的设定，以及不同领域本体的集成与对齐方法。第二部分：知识图谱的自动化构建技术知识图谱的构建是一个复杂的多阶段流程，本部分聚焦于如何利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，实现从非结构化、半结构化数据到结构化知识的自动转化。 2.1 知识抽取技术的革新：详细介绍了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）的最新进展。重点讨论了基于深度神经网络（如BERT、Transformer架构）的序列标注和联合抽取模型，以及如何处理远距离依赖和隐式关系。 2.2 知识融合与对齐：探讨知识库之间数据不一致性、实体歧义性等问题。深入讲解了实体对齐（Entity Alignment）的无监督、半监督和基于图嵌入（Graph Embedding）的方法，包括TransE、RotatE等模型的原理及其在知识库消歧中的应用。 2.3 知识库的自动推理与补全：这是知识图谱价值实现的关键一步。本章详细介绍了基于规则的推理、基于概率图模型的推理，以及使用图神经网络（GNN）进行知识表示学习（KRL）和知识图谱补全（KGC）的技术路线。重点分析了如何通过嵌入空间中的向量运算，预测缺失的关系和实体。第三部分：知识图谱在关键领域的应用实践本部分从实际应用的角度出发，展示了如何将构建好的知识图谱转化为解决实际问题的工具。案例覆盖了从企业级知识管理到前沿科学研究的多个维度。 3.1 智能问答系统（QA）：讲解了如何将用户自然语言查询转化为图查询语言（如SPARQL或Cypher），实现基于知识图谱的精确答案生成。涵盖了从查询解析、意图识别到多跳推理的完整流程。 3.2 推荐系统中的应用：阐述了知识图谱如何丰富用户-物品交互的上下文信息，通过引入实体属性和关系路径，解决传统协同过滤中的冷启动和可解释性问题。重点介绍基于图嵌入的异构信息网络推荐模型。 3.3 领域知识管理与决策支持：以金融风控、药物发现或工业故障诊断为例，展示了如何利用领域本体和知识图谱进行复杂关联分析、风险预警和溯源分析。强调了知识图谱在提供可解释性决策依据方面的独特优势。第四部分：知识图谱的挑战、评估与前沿探索本部分聚焦于当前知识图谱领域面临的技术瓶颈，探讨了更具前瞻性的研究方向。 4.1 知识图谱的质量评估与维护：讨论了如何量化知识图谱的准确性、完整性和时效性。阐述了持续学习（Continual Learning）框架在动态知识库更新中的重要性，以及如何进行知识的溯源和置信度评估。 4.2 动态与多模态知识图谱：面对不断变化的现实世界，本章探讨了如何表示和推理时间维度上的知识变化（Temporal KG）。同时，深入研究了如何融合文本、图像、视频等多模态信息，构建跨模态的统一知识表示。 4.3 知识图谱与大语言模型（LLM）的融合：分析了LLM在知识生成、知识修正中的巨大潜力，以及LLM在面对事实性错误（幻觉）时，如何通过检索增强生成（RAG）架构，结合外部知识图谱进行事实校验和知识注入，实现更可靠的生成能力。本书结构清晰，理论与实践并重，配有丰富的代码示例和案例分析，是高等院校师生、企业数据科学家以及所有对构建下一代智能信息系统感兴趣的专业人士的理想参考资料。