Selected Papers of Karen Sparck Jones pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jones, Karen Sparck/ Copestake, Ann (EDT)/ Robertson, Stephen (EDT)

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:

价格:348.00 元

装帧:

isbn号码:9781575865690

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• 自然语言处理
• 文本挖掘
• 信息科学
• 计算机科学
• 人工智能
• 机器学习
• Karen Sparck Jones
• 学术论文
• 经典文献

探索计算语言学的基石：一部汇集早期经典文献的文集 书名：计算语言学先驱思想汇萃：从早期语料库构建到信息检索的演进 简介： 这部文集并非聚焦于某一位特定学者的毕生成就，而是致力于梳理计算语言学（Computational Linguistics）和自然语言处理（NLP）领域早期发展历程中，那些奠定基石、具有里程碑意义的经典研究。它精心挑选了自20世纪中期至后期，在算法设计、大规模数据处理、以及语言模型构建方面做出突破性贡献的学术论文和技术报告。本书旨在为今天的研究者和学生提供一个坚实的理论和历史背景，理解我们如今习以为常的技术是如何一步步发展而来的。 第一部分：早期的文本处理与词汇统计 本部分聚焦于计算机如何开始“理解”和“处理”文本数据的初期尝试。重点收录了早期关于词频统计、关键词提取以及基于规则的文本分析的工作。 章节一：词汇的量化与语料库的雏形 探讨了在有限的计算资源下，研究者们如何进行大规模文本数据的初步量化。包括对布莱尔（Blair）早期信息检索模型的分析，以及如何通过计算工具来识别高频词、低频词，并尝试建立第一个真正的“电子语料库”（Electronic Corpus）的实践经验。特别收录了一篇关于利用穿孔卡片技术（Punched Card Technology）对《莎士比亚全集》进行初步词汇分析的开创性报告。 章节二：信息检索的数学基础 这一部分深入探讨了信息检索（Information Retrieval, IR）领域的核心数学模型，尤其关注向量空间模型（Vector Space Model, VSM）的早期形式。收录的文献详细阐述了如何将文档和查询表示为高维空间中的向量，并利用余弦相似度等度量标准来评估匹配度。这些早期的模型，虽然在计算效率上远不及现代的深度学习方法，但其理论框架至今仍是理解语义匹配的基础。 章节三：分词与形态学分析的挑战 在处理英语以外的语言，特别是形态丰富的语言（如德语、俄语或芬兰语）时，如何准确地进行词汇切分和词形还原（Lemmatization）是早期研究的巨大障碍。本部分汇集了基于有限状态自动机（Finite State Automata, FSA）和基于规则的词典匹配系统的工作，展示了研究人员如何系统地应对词汇边界的模糊性。 第二部分：从关键词到语义关系的探索 随着文本处理能力的增强，研究者们开始超越简单的词频统计，尝试挖掘词语之间潜在的语义联系和结构信息。 章节四：共现分析与关联度计算 介绍了早期的共现矩阵（Co-occurrence Matrix）的构建方法，以及如何通过这些矩阵来推断词汇之间的关联强度。收录的论文详细分析了如何利用PMI（Pointwise Mutual Information）的前身概念，来识别哪些词汇倾向于共同出现，从而为后来的词嵌入（Word Embedding）技术奠定了概念基础。 章节五：句法分析的早期尝试：基于上下文无关文法（CFG）的局限 回顾了上世纪六七十年代，计算语言学家对句法分析（Parsing）的努力。重点讨论了使用上下文无关文法（CFG）进行自顶向下和自底向上分析的效率问题，以及如何通过引入更复杂的规则集来处理歧义性。这些文献揭示了为什么纯粹的基于规则的句法分析难以扩展到现实世界的自然语言。 章节六：语义角色标注的先驱工作 本部分关注的是“谁对谁做了什么”的语义理解。收录了基于框架语义学（Frame Semantics）和基于案例推理（Case-Based Reasoning）的早期尝试，这些工作试图为动词的施事者、受事者等语义角色分配标签，是现代事件抽取（Event Extraction）技术的理论源头。 第三部分：面向应用的系统构建与评估 计算语言学的进步必须通过实际系统的性能来检验。本部分收录了对早期信息检索系统、机器翻译原型以及自动文本摘要系统的详细描述和严格评估方法。 章节七：早期机器翻译（MT）系统的范式转换 系统地介绍了从早期的基于规则的机器翻译（RBMT）到尝试引入统计模型的过渡期。特别是对双语平行语料库（Bilingual Parallel Corpora）的首次规模化应用进行了深入分析，展示了如何利用对齐技术来学习翻译概率，即使这些概率模型远不如后来的N-gram模型成熟。 章节八：文本摘要与信息浓缩技术 本部分探讨了如何自动地从长篇文档中提取核心信息。收录的论文详细描述了两种主要的早期方法：一是基于句子重要性排序（Sentence Scoring）的方法，该方法主要基于句子的词汇稀有度和位置；二是基于图论的文本结构分析，尝试识别文档中的关键概念簇。 章节九：评估标准的建立与基准测试的诞生 任何科学领域的成熟都离不开可靠的评估标准。本部分回顾了在信息检索和语言理解领域，研究者们如何建立第一个可复现的评估框架，包括召回率（Recall）和准确率（Precision）的正式定义，以及如何构建具有代表性的测试集，这些方法为后来的TREC（Text Retrieval Conference）等标准化测试奠定了基础。 总结与历史反思： 这部文集不仅是历史文献的集合，更是一面镜子，映照出计算语言学从手工规则到数据驱动转型的艰辛历程。通过阅读这些早期专家的工作，读者可以清晰地看到，今天的深度学习模型并非凭空出现，而是建立在对语言结构、文本特征和信息匹配数学原理的深刻理解之上。本书对于理解领域内的基本假设、识别被时间淘汰的思路，以及激发对未来研究方向的洞察，具有不可替代的价值。

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