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出版者:上海外语教育出版社

作者:易绵竹

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2005-6

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810954860

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 计算语言学
• 计算语言学和语料库
• 计算语言学
• 自然语言处理
• 语言技术
• 人工智能
• 计算机科学
• 语言学
• 文本分析
• 机器翻译
• 信息检索
• 语料库语言学

《认知世界的词语之链》 引言： 语言，作为人类思想的载体，是连接个体认知与社会理解的桥梁。它不仅仅是简单的符号组合，更是映照我们思维方式、文化传承乃至宇宙观的复杂系统。长久以来，人类对语言的探索，从古老的文字起源到现代的语义分析，从未停止。而当我们试图深入理解语言背后的运作机制，探究其与我们认知过程的微妙互动时，一个全新的视野便在我们眼前展开——那便是对语言进行跨学科的审视，从信息科学、心理学、哲学以及人类学等多重维度，解构语言的奥秘，重塑我们对“理解”本身的认知。 本书《认知世界的词语之链》正是这样一部致力于揭示语言与思维深度纠缠的探索之作。它并非局限于某一种语言的语法结构或历史演变，而是着眼于语言作为一种普遍的认知工具，如何在人类心智中编织成意义的网络，如何塑造我们的感知，影响我们的决策，并最终构建我们所体验到的世界。我们将抛开对特定语言形式的执念，回归到语言的本质——信息传递、概念构建与社会互动。 第一部分：语言的认知根基——意义的生成与表征 语言的魔力，首先在于其赋予无形概念以具体形态的能力。在本部分，我们将深入探讨意义是如何在语言中被生成、存储和检索的。 概念的形成与词汇化： 我们是如何从纷繁复杂的感官经验中提炼出抽象概念的？词汇又是如何将这些概念固定下来，成为我们交流的基石？我们将追溯概念形成的一般心理学原理，并审视词汇化过程中的文化和社会影响。例如，不同文化中对“孤独”或“幸福”的词汇表达差异，往往折射出深层的价值取向和生活体验。我们将探讨“指称理论”、“特征分析”以及近年来兴起的“原型理论”，并分析它们在解释词汇意义时的优势与局限。 语义网络的构建： 词语并非孤立存在，它们之间通过复杂的语义关系相互连接，形成一个庞大的意义网络。同义、反义、上下位、部分-整体等关系，共同构筑了我们理解词语的支撑体系。我们将运用图论和网络科学的视角，可视化这些语义网络，并分析网络的结构特征如何影响信息检索的效率和理解的深度。例如，一个拥有丰富同义词的词语，在不同的语境下能带来更细腻的意义表达，而一个连接大量上位概念的词语，则能帮助我们快速理解更广阔的领域。 隐喻与转喻：跨越概念的桥梁： 语言的生动性和灵活性，很大程度上得益于隐喻和转喻等认知机制。我们并非仅仅使用字面意义来理解世界，而是通过将一个概念领域映射到另一个概念领域来把握新事物。“时间就是金钱”、“生活是一场旅行”等日常隐喻，揭示了我们思维中普遍存在的抽象化和类比能力。我们将深入剖析隐喻和转喻的认知基础，探讨它们在科学、艺术以及日常交流中的关键作用，并思考它们如何帮助我们理解抽象概念、处理不确定性以及激发创造力。 语境与消歧：理解的动态过程： 词语的意义并非一成不变，它在具体的语境中才能得到最终的确定。同音词、多义词的理解，以及指代不明的问题，都依赖于我们对上下文信息的有效利用。我们将探讨人类是如何在短时间内处理海量语境信息，并做出准确语义判断的。我们将研究“篇章连贯性”、“共同知识”以及“语用推理”在消歧过程中的作用，并思考人工智能在模拟这一过程时所面临的挑战。 第二部分：语言的思维塑造——认知加工与决策机制 语言不仅仅是思想的表达，它更是思维的塑造者。我们所使用的语言，深刻地影响着我们观察世界的方式、记忆信息的模式以及做出决策的路径。 语言相对性假说 revisited： “萨丕尔-沃尔夫假说”自提出以来，一直备受争议。本部分将以更现代的视角，审视语言对思维的潜在影响。我们并非断言语言决定思维，而是探讨语言如何在不同程度上“引导”我们的认知加工。例如，不同语言对颜色的划分方式，是否会影响我们对色彩的感知和记忆？不同语言对时间、空间或因果关系的表达差异，又会对我们的时空观和因果推理产生何种微妙的影响？我们将引用一系列跨语言的心理学实验证据，来探讨语言在塑造特定认知倾向方面的作用。 记忆的语言化： 我们的记忆并非对现实世界的纯粹复制，而是经过语言编码和重构的过程。事件记忆、事实记忆乃至程序性记忆，都或多或少地受到语言的加工。我们将探讨语言在信息存储、提取以及遗忘过程中的角色，并分析叙事结构、语言修辞等因素如何影响我们对过去经历的认知和重构。例如，一个被积极语言描述的事件，往往比被消极语言描述的事件更容易被正面回忆。 语言与问题解决： 语言在问题解决过程中扮演着至关重要的角色。清晰的语言描述有助于我们界定问题，逻辑严谨的语言推理是寻找解决方案的关键，而有效的语言沟通更是团队协作解决复杂问题的保障。我们将分析不同类型的语言表征（如命题、图像、规则）如何影响问题的解决策略，并探讨语言在学习新知识、形成新技能过程中的作用。 语言的非理性维度： 尽管我们倾向于认为思维是理性的，但语言的某些特征却常常引导我们走向非理性决策。例如，框架效应（framing effect）表明，同一信息以不同语言框架呈现时，会产生截然不同的决策结果。我们将探讨语言的感情色彩、修辞手段以及信息呈现顺序等因素，如何影响我们的判断和选择，并思考在信息爆炸的时代，如何辨别语言的误导性，做出更明智的决策。 第三部分：语言的社会维度——文化传承与群体认同 语言是社会性的产物，它的存在与发展，深刻地根植于人类的社会结构和文化传统之中。 语言作为文化载体： 语言承载着一个民族的历史记忆、价值观念、思维方式和风俗习惯。词汇中的习语、谚语，语法结构中的特定表达，无不蕴含着丰富的文化信息。我们将探讨语言如何成为文化传承的关键媒介，以及语言的变化与文化变迁之间的相互作用。 群体认同与语言变异： 语言的使用方式、方言的形成以及特定群体的“行话”，都扮演着构建和维系群体认同的重要角色。语言的规范化与多样性，反映了社会内部的权力结构和文化张力。我们将审视语言如何成为划分“我们”与“他们”的界限，以及语言在社会群体互动中的沟通与隔阂作用。 语言的社会功能： 除了信息传递，语言还承担着建立和维护社会关系、表达情感、进行说服、甚至进行社会控制等多种功能。我们将分析不同语体、语域在不同社会场合下的适用性，并探讨语言的社会规范如何塑造我们的行为举止。 语言的演化与未来： 语言并非静止不变，它在持续地演化。社会变革、技术发展以及文化交流，都在不断地催生新的词汇、新的表达方式，甚至可能改变语言的结构。我们将展望语言的未来发展趋势，并思考数字时代的语言变迁，以及人工智能对语言使用和理解可能带来的深远影响。 结论： 《认知世界的词语之链》旨在提供一个多角度、深层次的语言认知框架。它强调语言并非孤立的符号系统，而是与我们的大脑、心智以及社会文化紧密相连的生命体。通过对语言的认知根基、思维塑造作用以及社会文化维度的全面探讨，本书期望能引发读者对语言的深刻反思，认识到语言在构建我们认知世界、理解他人、乃至认识自我过程中的关键力量。理解语言，就是理解人类自身。愿本书能为您开启一扇探索语言与思维无限可能的窗户。

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这本书的行文逻辑简直是教科书级别的典范，每一章的过渡都显得那么自然而然，仿佛是作者深思熟虑后的最佳路径规划。我最欣赏的一点是它对理论和实践的平衡把握。在讲解了大量的形式语言理论、概率模型基础之后，作者并没有止步于此，而是迅速转向了具体的应用场景。比如，在讨论词嵌入（Word Embedding）的发展脉络时，它不仅详细介绍了 Word2Vec 和 GloVe 的核心思想，还巧妙地穿插了它们在早期机器翻译系统中的实际效果对比，这种“理论支撑-实践检验”的模式，极大地增强了学习的代入感。对我来说，最难啃的部分往往是那些涉及到算法细节的描述，但这本书在这方面做得非常出色，它用清晰的伪代码和图示，将那些复杂的矩阵运算和迭代过程拆解得非常易懂，即便是我这个对纯数学不太敏感的读者，也能大致跟上思路。此外，书中对语料库构建和标注规范的介绍也让人受益匪浅，它点明了“好数据是好模型的前提”这个朴素的真理，并详细说明了构建高质量数据集所涉及的人力、物力和时间成本，这对于我们这些未来可能要从事相关研究或开发的人来说，是极为宝贵的实战经验。这本书绝不仅仅是知识的堆砌，它更像是一份系统性的思维训练手册，教你如何以计算的视角去解构语言的复杂性。

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我必须得说，这本书的视角非常具有前瞻性，它没有沉溺于过去那些经典的、已经被研究得非常透彻的算法模型中，而是将大量的篇幅投入到了近年来自然语言处理领域最炙手可热的方向——深度学习模型的演进。对于Transformer架构的讲解，简直是画龙点睛之笔，作者没有仅仅停留在介绍其“自注意力机制”的宏观概念上，而是深入挖掘了其相对于RNN和LSTM的内在优势，尤其是它如何有效地解决了长距离依赖的问题，这对于理解当前所有大型语言模型（LLMs）的基石至关重要。更难能可贵的是，书中对模型的可解释性（Interpretability）和伦理问题也进行了严肃的探讨。在充斥着“黑箱模型”的当下，作者提醒我们不能只顾着追求精度，而忽视了模型决策过程的透明度和公平性，比如偏见（Bias）在训练数据中是如何潜移默化地影响模型输出的，以及我们应该如何从计算角度去缓解这些社会问题。这种批判性的视角，使得这本书的价值超越了纯粹的技术手册，更像是一份面向未来的行业观察报告。读完后，我感觉自己不仅仅掌握了一套技术工具，更重要的是，获得了一种对未来技术发展趋势的审慎判断力。

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这本书的语言风格非常具有启发性，它更像是一场由作者引导的、围绕语言智能的哲学思辨之旅，而非冷冰冰的公式罗列。我特别喜欢它对“理解”这个词的层层解构。初期，我们以为“理解”就是匹配规则和模式，但随着阅读的深入，尤其是在讨论到语义理解和篇章分析时，作者抛出了许多发人深省的问题：机器是否真的能拥有“常识”？当我们训练出一个能够完美复述文本的AI时，我们是在创造一个真正的智者，还是一个无比精密的“鹦鹉”？书中引用了大量关于图灵测试、中文屋实验等经典思想实验，并巧妙地将其与现代的神经网络模型联系起来进行对比分析，这种跨学科的对话能力，让整本书读起来充满了智力上的趣味性。它不像有些专业书籍那样，让你感觉知识被禁锢在狭小的学科边界内，而是鼓励你去思考，计算如何重塑我们对“智能”本身的定义。对于那些不仅仅想学习“如何做”计算语言学，更想探究“为什么做”以及“做到极致会怎样”的读者来说，这本书提供的思维空间是无比宝贵的。

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这本书简直是打开了我对语言和计算机交叉领域认识的一扇大门，我之前对“计算语言学”这个概念只停留在非常表面的理解，以为它就是教电脑读懂人话那么简单。然而，深入阅读后才发现，它的内涵远比我想象的要丰富和复杂得多。作者在开篇并没有急于抛出那些晦涩难懂的数学模型，而是从人类语言的本质特性入手，层层递进地剖析了为什么计算机在处理自然语言时会遇到那么多“意想不到”的困难。比如，书中对歧义性的讨论就极其精彩，它用生动的例子说明了上下文、语境乃至人类常识在语言理解中扮演的核心角色。读到关于句法分析的部分，我简直佩服得五体投地，原来我们日常说的“主谓宾”背后，隐藏着如此精妙的层次结构理论，而将这些结构转化为机器可执行的规则，中间的智慧和挑战是巨大的。这本书的叙述风格非常平实，没有那种高高在上的学术腔调，更像是一位经验丰富的前辈，耐心地引导着读者一步步走进这个迷人的领域。尤其是它对不同语言类型（比如黏着语和屈折语）在计算处理上的差异的比较分析，让我深刻体会到“通用”模型构建的难度，也为后面章节深入探讨深度学习模型的兴起埋下了伏笔。总之，这是一本兼具深度和广度的入门读物，读完后，我对日常的人机交互界面——比如语音助手和智能客服——的底层逻辑都有了全新的认识和敬意。

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这本书的实用性体现在它对工具链和实际工作流程的细致描绘上，这对于渴望将理论知识付诸实践的读者来说，简直是量身定制。它并没有回避现实中的工程挑战，比如计算资源的限制、大规模数据集的处理效率以及不同编程语言和框架（虽然没有明确点名，但其描述的范式指向性很强）之间的取舍。作者在介绍特定模型时，总是会附带一些关于如何在实际项目中进行模型选择和参数调优的“潜规则”，这部分内容在任何标准教材中都是极其稀缺的。比如，它会讨论在资源受限的情况下，如何通过特征工程来弥补模型复杂度的不足，以及如何设计有效的评估指标来反映真实世界中的用户体验，而不仅仅是依赖于Accuracy或F1 Score这些单一指标。这种“从实验室到车间”的视角转换，极大地提升了这本书的实战价值。对于想从传统NLP转向现代深度学习方法的工程师而言，书中对旧有范式到新范式转换过程中的“痛点”和“突破口”的分析，提供了极好的参考路径。总而言之，这是一本既能让你打下坚实的理论地基，又能让你熟悉工程实践的综合性指南。

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如果可以，我喜欢这个方向。

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