计算机语料库的建设与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2005年9月1日)

作者:王建新

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2005-9

价格:39.0

装帧:平装

isbn号码:9787302108788

丛书系列:

图书标签:

• 语料库
• 语言学
• 计算语言学和语料库
• NLP
• 计算机语言学
• 语料库语言学
• 自然语言处理
• 计算语言学
• 中文信息处理
• 语言资源
• 数据科学
• 人工智能
• 文本分析
• 机器学习

好的，这是一份关于一本假想图书的详细简介，该书的名称为《自然语言处理前沿技术探析》，其内容与您提供的书名《计算机语料库的建设与应用》无关。 --- 自然语言处理前沿技术探析 内容概述 本书深入剖析了当前自然语言处理（NLP）领域最前沿的研究方向、核心算法以及新兴的应用实践。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的语言学建模到复杂的深度学习架构，旨在为算法工程师、语言学家以及希望深入了解现代NLP技术的读者提供一份全面而富有洞察力的指南。 本书将传统语言学理论与最新的计算模型相结合，重点探讨了如何克服机器理解人类语言时面临的歧义性、上下文依赖性和知识稀疏性等核心挑战。我们不仅关注模型性能的提升，更强调模型的可解释性、鲁棒性以及在实际复杂场景中的部署策略。 第一部分：基础理论与模型演进 本部分回顾了NLP领域的经典范式，并着重介绍了从统计方法向神经网络驱动的范式转变的关键技术节点。 第一章：语言表示的深度变革 本章首先梳理了词向量（Word Embeddings）的经典方法，如Word2Vec和GloVe，着重分析了它们在捕获词汇语义和句法关系方面的优缺点。随后，我们深入探讨了上下文相关的表示方法，如ELMo和BERT等预训练语言模型（PLMs）的底层机制。重点分析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计原理，以及它们如何使得模型能够从海量无标签文本中学习到丰富的语言知识。 第二章：注意力机制与Transformer架构 Transformer模型彻底革新了序列建模的方式。本章详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的计算过程。我们对多头注意力机制（Multi-Head Attention）进行了细致的剖析，解释了其如何允许模型同时关注输入序列的不同方面。最后，本书详述了Encoder-Decoder结构在Transformer中的实现，并探讨了其在机器翻译等任务中的性能优势。 第三章：规模化预训练的挑战与机遇 随着模型参数量的激增，预训练（Pre-training）已成为NLP的主流范式。本章探讨了超大规模模型（如GPT系列）的训练策略，包括数据清洗、分布式训练的优化技巧（如ZeRO优化器）以及梯度累积等技术。同时，我们批判性地审视了规模化带来的资源消耗问题，并引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）等轻量化技术，以期在保持高性能的同时，降低实际部署的计算成本。 第二部分：核心任务的前沿突破 本部分聚焦于当前NLP领域最活跃的几个研究热点，详细介绍最新的SOTA（State-of-the-Art）模型和方法。 第四章：跨语言与多模态理解 现代NLP不再局限于单一语言。本章深入研究了跨语言表征学习，特别是多语言预训练模型（如mBERT和XLM-R）如何实现零样本（Zero-shot）跨语言迁移。此外，我们探讨了文本与视觉信息融合的多模态学习，包括图像描述生成（Image Captioning）和视觉问答（VQA）中的联合嵌入空间构建，强调了跨模态对齐的重要性。 第五章：高级推理与知识整合 语言理解的终极目标是推理。本章分析了如何设计能够进行复杂逻辑推理的NLP模型。内容包括基于图的推理（Graph-based Reasoning）、符号推理与神经模型的结合，以及如何利用外部知识图谱（Knowledge Graphs）来增强模型的推理能力。我们特别关注了那些需要多步思考和规划的问答系统（Multi-hop QA）。 第六章：生成模型的控制与可控性 文本生成能力是衡量NLP系统智能程度的关键指标之一。本章超越了简单的自回归生成，重点讨论了如何精确控制生成内容的属性，如风格、主题和事实准确性。我们介绍了基于强化学习（RL）的生成模型微调方法（如RLHF），以及通过约束解码（Constrained Decoding）来确保生成文本符合特定格式或领域知识的实用技术。 第三部分：部署、评估与伦理考量 本部分着眼于将前沿技术转化为可靠的生产系统，并探讨了当前领域面临的重大伦理和社会责任问题。 第七章：面向工业界的部署策略 将大型语言模型部署到实际生产环境需要克服延迟、吞吐量和内存占用的挑战。本章提供了详尽的工程实践指南，包括模型量化（Quantization）、ONNX格式转换、以及使用TensorRT等推理引擎加速的实战案例。我们还讨论了持续集成/持续部署（CI/CD）在动态更新和迭代NLP服务中的应用。 第八章：鲁棒性、公平性与可解释性（XAI for NLP） 随着NLP模型被用于高风险决策场景，评估其可靠性至关重要。本章深入探讨了模型对对抗性攻击的脆弱性，并介绍了提高模型鲁棒性的防御策略。公平性评估部分关注偏见（Bias）的来源——从训练数据到模型结构——并提出了缓解偏见的技术。最后，我们介绍了LIME和SHAP等方法在解释复杂Transformer决策过程中的应用，以增强用户信任。 第九章：未来趋势与未解决的问题 本章对NLP领域的未来发展方向进行展望。我们将探讨低资源语言处理的突破口、具身智能（Embodied AI）中的语言角色、以及如何构建真正具备常识推理能力的通用人工智能模型。本书以对当前研究瓶颈的深刻反思结束，鼓励读者在这些尚未解决的难题上继续探索。 --- 本书适合有一定机器学习和编程基础，期望在自然语言处理领域深耕的技术人员和研究人员阅读。通过阅读本书，读者将不仅掌握当前最先进的技术，更能培养起从理论到实践的系统性思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书是在corpus4u上看到别人推荐的入门级读物，才找来看的。因为我要写论文，并且打算用语料库为分析基础，但是又对这个没有一点了解，所以才看读的。买了以后才发现，里面关于数学方面的东西太多了，不是我这个文科生能胜任的，能理解的内容很少，除了描述性的跟语言有关的...

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我是一名对教育技术和语言教学充满热情的研究者，一直致力于探索如何利用现代信息技术来改进语言教学效果。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，让我看到了新的可能性。我设想，一个精心构建的语言学习语料库，可以为语言学习者提供海量的真实语言输入，帮助他们掌握地道的表达方式。我特别想了解，在“建设”过程中，如何才能构建出适合语言教学的语料库？例如，是否需要针对不同水平的学习者，构建不同难度的语料？在标注方面，是否可以加入词汇、语法、语用等方面的详细信息，以辅助学习？而“应用”部分，则让我憧憬，如何利用这样的语料库，开发出更具互动性和个性化的语言学习软件，或者为教师提供更有效的教学资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有学术气息，一种沉静而厚重的质感扑面而来，让我对即将翻开的内容充满了期待。我一直对语言的本质和人类如何运用语言进行交流非常着迷，而“计算机语料库”这个概念，在我看来，就像是为我们揭示语言背后隐藏的庞大规律和统计规律的钥匙。我一直很好奇，那些海量的文本数据，是如何被收集、整理、标注，最终形成一个可以被计算机理解和分析的“语料库”的。这本书的书名，恰恰点明了这一核心过程——“建设”，这让我联想到其中的技术难点、标准化流程，以及可能涉及到的数据清洗、词性标注、句法分析等一系列复杂但至关重要的步骤。我尤其关心，在建设过程中，如何才能保证语料库的代表性、多样性和质量，从而避免因数据偏差而导致的分析结果不准确。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触自然语言处理（NLP）领域的学生，对一切与“语料库”相关的概念都感到既新鲜又充满求知欲。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，就像是为我量身定做的一本入门指南。我一直认为，没有高质量的语料库，再先进的NLP模型也如同无源之水、无本之木，无法发挥其真正的威力。因此，我非常渴望了解语料库到底是如何“建设”起来的。这其中涉及到哪些关键技术？有没有什么成熟的方法论或者开源工具可以借鉴？我特别想知道，在实际的语料库建设过程中，会遇到哪些常见的问题，以及如何有效地解决它们。例如，如何处理不同语言、不同领域、不同体裁的文本？如何进行有效的标注，才能满足各种下游应用的需求？这些细节，往往决定了一个语料库的实用性和生命力。

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我是一名对社会语言学和语言变异现象着迷的爱好者，一直以来，都对口语和书面语之间的差异，以及不同社会群体、不同地区之间语言使用上的细微差别感到好奇。这本书的标题“计算机语料库的建设与应用”，让我眼前一亮。我猜测，语料库的建设，很可能涉及到收集大量的真实语料，包括各种口语录音的转写、不同地区方言的记录等等。我迫切地想知道，在“建设”过程中，如何才能最大程度地还原语言的真实面貌？例如，如何处理口语中的停顿、重复、语法错误？如何对语料进行标注，以便研究者能够分析语音、语调、语用等信息？而“应用”部分，则让我憧憬，是否可以通过语料库的分析，揭示出社会语言学的一些重要规律，比如语言的传播、演变，或者不同群体之间的语言互动模式。

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我是一名对文学作品的数字化和分析感兴趣的读者，一直觉得，文本数据背后蕴含着丰富的文化信息和作者的创作规律。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，让我联想到，是否可以通过建立一个包含大量文学作品的语料库，来更深入地理解文学史、分析作家风格，甚至探索文学创作的奥秘。我非常想知道，在“建设”语料库的过程中，如何能够有效地捕捉文学作品的特殊性？例如，如何处理古籍文献的繁体字、异体字、甚至古汉语的语法结构？如何进行诗歌、小说的分体标注？而“应用”部分，则让我充满遐想，是否可以利用这样的语料库，进行文学作品的风格对比分析，或是追溯某个词汇、某个意象在不同时期、不同作者作品中的演变轨迹？

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作为一个长期在语言学研究领域耕耘的学者，我一直深信，语言是人类社会最核心的载体。而随着信息技术的飞速发展，计算机语料库已经成为语言研究不可或缺的工具。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，让我看到了其学术价值和前沿性。我尤其关注“建设”这一部分，因为它直接关系到语料库的质量和可靠性。高质量的语料库，需要严谨的设计理念、精密的构建方法和规范化的管理体系。我希望这本书能深入探讨这些方面，例如，如何平衡语料库的规模与代表性？在标注方面，是否能介绍一些先进的标注方法论，以及如何保证标注的一致性和准确性？我期待这本书能为我提供一些新的视角和方法，以更有效地利用和构建语言学研究中的语料库。

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对于任何一个从事信息检索和知识组织工作的人来说，“计算机语料库”都是一个绕不开的话题。我一直在寻找一本能够系统介绍语料库建设和应用的书籍，这本书的书名正好符合我的需求。我关注的重点在于“建设”过程中的技术细节和理论依据。例如，在构建一个大规模的语料库时，如何进行数据的采集、清洗和规范化？数据标注的粒度应该如何把握？如何选择合适的标注工具和方法，以确保标注结果的质量和一致性？同时，我也希望书中能够深入探讨“应用”的部分，例如，如何利用语料库来改进搜索引擎的检索算法，如何开发更智能的问答系统，或者如何进行大规模的文本分类和聚类。

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我是一名喜欢阅读，并且对文字的细微之处非常敏感的读者。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，听起来就像是把我们平时阅读的文字，变成了一个可以被仔细拆解和分析的宝藏。我好奇的是，“建设”这个过程，是否就像是为我们搭建了一个可以放大镜，让我们能够看到词语是如何被频繁使用的，句子是如何被巧妙构建的，以及某些表达方式是如何随着时间而变化的。我期待这本书能够向我揭示，这些看似杂乱无章的文字，是如何被系统地组织起来，形成一个能够被计算机理解的“语料库”。而“应用”的部分，则让我好奇，我们是否可以通过分析这些语料库，发现一些有趣的语言现象，比如，某个词语在流行歌曲中是如何被大量使用的，或者某些特定语境下的常用表达。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据科学和人工智能领域充满好奇心的爱好者，我一直被海量数据背后隐藏的规律所吸引。这本书的书名“计算机语料库的建设与应用”，让我觉得，它揭示了一个非常核心且基础的领域。我理解，“建设”这个词，意味着需要投入大量的精力去收集、整理和标注数据，这其中一定充满了技术挑战和智慧。我特别想了解，在这个“建设”的过程中，是否存在一些通用的原则和方法，能够确保语料库的有效性和科学性？例如，在面对不同类型的数据源时，应该采取怎样的策略？而“应用”的部分，则让我无限遐想，一旦拥有了高质量的语料库，是否就能解锁出更多神奇的应用，比如，能够更准确地理解人类意图的智能助手，或者能够自动生成创意文本的AI系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对中文信息处理充满热情的工程师，常常在实际工作中遇到各种与文本数据打交道的问题。这本书的标题——“计算机语料库的建设与应用”，直接戳中了我的痛点。我深知，在进行文本挖掘、情感分析、机器翻译等任务时，一个高质量、规模化的中文语料库是多么重要。然而，建设一个满足特定需求的语料库，往往是一个艰巨而复杂的任务。我特别好奇书中是如何阐述“建设”过程的，是否会涉及具体的技术方案？比如，在海量中文网页数据中如何进行高效的爬取和筛选？如何进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理步骤？同时，我也非常关注“应用”部分，期待能看到书中介绍如何利用建设好的语料库，来解决实际工程中的问题，或者催生出创新的应用场景，让我的工作更上一层楼。

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看了这本书语料库知识入门

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