语料库语言学导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海外语教育出版社

作者:杨惠中

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2002-1

价格:18.60元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810803731

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 語言學
• 工具书
• 语料库语言学
• 计算语言学
• 语言学
• 自然语言处理
• 文本分析
• 数据科学
• 语言研究
• 应用语言学
• 语料库
• 语言技术

语言的织锦：计算语文学的探索 引言：文本的海洋与意义的航行 我们生活在一个由语言构筑的世界中。从日常的交谈到浩瀚的文献典籍，语言不仅是沟通的工具，更是承载文化、历史与思维的载体。在信息爆炸的今天，我们面对的文本数据呈指数级增长，如何有效地理解、分析和利用这些海量的语言信息，成为了一个迫切需要解决的课题。传统的语言学研究，往往依赖于小样本的、由研究者精心挑选的语料，这在很大程度上限制了对语言全貌的把握。进入数字时代，计算能力的飞跃为我们提供了前所未有的机遇：通过对大规模文本数据的系统性挖掘，我们可以揭示语言深层的、隐藏的结构和规律。 本书旨在为读者构建一个坚实的理论与实践基础，深入探讨计算语文学（Computational Philology）的核心概念、方法论以及在不同语言学分支中的应用。我们不关注特定领域或单一语料库的构建，而是着眼于支撑整个计算语言资源开发的通用范式、算法模型以及评估标准。 第一部分：计算语文学的基石与视野 本部分将奠定理解整个学科的必要知识框架。我们首先要明确，计算语文学并非仅仅是将传统语言学方法用计算机实现，它是一种全新的、数据驱动的分析范式。 1. 语言资源的生成与管理：从文本到数据 任何计算分析都始于高质量的语料库。本章将详细剖析语料库的生命周期：语料的采集策略（如何平衡代表性、规模与特定研究目标）、文本的预处理技术（包括字符编码标准化、噪声去除、文档结构识别等）、以及至关重要的语料库的标注体系设计。我们将深入探讨不同标注层级的标准制定，例如词汇形态分析（Morphological Tagging）中的词类、词形变化规则，以及句法结构（Syntactic Structure）中的依存关系或短语结构标记的规范。重点将放在标注一致性（Inter-Annotator Agreement）的量化评估方法上。 2. 文本的底层编码：词汇单元的计算表示 计算分析的第一步是将文本中的“词”转化为计算机可以处理的数值形式。我们不会聚焦于特定的深度学习模型，而是回溯到基础的向量化方法。词袋模型（Bag-of-Words）的局限性、TF-IDF（词频-逆文档频率）的计算机制及其在信息检索中的应用将被详尽阐述。更进一步，本章会探讨分布式表示（Distributional Representations）的早期模型，如基于矩阵分解的潜在语义分析（LSA）如何捕捉词汇的语义邻近性，为后续的复杂模型打下概念基础。 3. 计算工具箱：基础算法与范式 本部分将介绍支撑计算语言学分析的核心算法工具集，这些工具是独立于特定语言或应用场景的通用方法论。我们将详细解析N-gram 语言模型在概率预测中的作用，讨论马尔可夫假设及其在基础文本生成中的应用。同时，隐马尔可夫模型（HMM）作为序列标注问题的经典解决方案，其前向算法、后向算法和维特比算法的数学原理和计算效率将作为重点解析对象，这些是理解序列标注任务（如词性标注）的基石。 第二部分：语言结构的计算剖析 理解了基础表示后，本部分将转向对语言深层结构的计算刻画，涵盖形态、句法和语义三个核心层面。 4. 形态学的计算挑战与解决方案 形态学是研究词汇内部结构如何变化的学问。对于高度屈折变化的语言（如印欧语系、斯拉夫语系），词形变化的可能性是巨大的。本章将探讨如何通过计算方法处理词干（Stem）与词缀（Affix）的分离与重构。我们将分析有限状态自动机（FSA）和有限状态转换器（FST）在词形还原（Lemmatization）和词性标注中的精确应用，特别是FST如何通过定义转换规则来高效地处理词汇形态的复杂性。 5. 句法分析的计算路径：从规则到概率 句法分析是识别句子结构的过程。本章将对比两种主要的计算范式：基于规则的分析器（如上下文无关文法CFG的句法推导）和基于统计的学习模型。我们将侧重于统计句法分析的经典方法，例如概率上下文无关文法（PCFG）的参数估计（通常使用期望最大化EM算法）和依存句法分析的基本模型，包括如何将依存关系转化为可计算的图结构。重点在于评估句法分析器性能的标准（如精确率、召回率和F-度量）以及它们对歧义性的处理能力。 6. 语义关系的计算建模 计算语义的目标是将语言的意义表示出来。本部分将区分词汇语义和句子语义的计算方法。对于词汇语义，我们将深入讨论词汇网络（Lexical Networks）（如WordNet）的构建和查询，以及如何通过计算方法来扩展和验证这些知识库。对于句子层面的语义，我们将探讨如何通过语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）来识别事件的核心参与者（Agent, Patient等），并介绍基于模板匹配和早期特征工程的计算模型，侧重于特征选择对语义识别性能的决定性影响。 第三部分：应用范式与评估科学 计算语文学的价值最终体现在其解决实际问题的能力上。本部分将探讨不同应用领域中对语料和模型的要求，并强调严格的科学评估是学科发展的驱动力。 7. 文本挖掘与信息提取的计算框架 信息提取（IE）是将非结构化文本转化为结构化数据的过程。本章聚焦于如何设计计算流程来识别特定的实体（人名、地名、组织等）和它们之间的关系。我们将详细讨论命名实体识别（NER）的计算模型演进，从基于词典和规则的方法，过渡到序列标注模型的应用。同时，对于关系抽取，我们将分析特征工程在区分实体对之间复杂语义关系中的关键作用。 8. 计算语文学的评估哲学与指标体系 一个科学研究领域的成熟标志在于其对结果的量化评估能力。本章不涉及任何特定的模型，而是专注于评估科学本身。我们将系统性地介绍评估语料库的选择原则（平衡性、可复用性）、性能度量的选择（不仅仅是准确率，更要关注误差类型）、以及交叉验证（Cross-Validation）等统计稳健性测试的方法。我们将讨论如何设计对照实验来验证特定算法改进的有效性，确保计算发现是可重复和可推广的。 结语：面向未来的语言数据科学 计算语文学为我们理解和处理语言提供了一套强大的、可扩展的方法论。本书通过对基础概念、核心算法和跨层级应用的系统梳理，旨在培养读者独立设计、实施和评估大规模语言数据分析项目的能力。掌握这些计算思维和技术框架，是未来所有语言数据密集型研究领域（无论是人文学科的数字化转型还是人工智能的自然语言处理前沿）的必备素养。本书提供的知识体系是广阔的，它鼓励研究者根据特定语言现象和资源限制，灵活地组合和创新这些基础工具，以应对语言数据带来的永恒挑战。

评分☆☆☆☆☆

主要把语料库建设和索引软件使用两章看了，觉得很实用，特别是对没有语料库语言学基础的人来说，系统的介绍了词类标注和句法标注，以及一些索引软件的使用。对于索引软件的使用是我现在急需的，看了介绍后，有个大概的了解，等我把理论书摸一遍以后再来就来操作实验。

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哎！对于不懂英语的我来说，虽然勉强看完了，就当打酱油了……

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理论、实践、专题研究。一本重要、专业的书

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神奇！

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