Logical Aspects of Computational Linguistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Blache, Philippe; Stabler, Edward; Busquets, Joan

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2005-06-01

价格:587.60元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540257837

丛书系列:

图书标签:

• 计算语言学
• 逻辑学
• 形式语言
• 语义学
• 句法学
• 人工智能
• 自然语言处理
• 计算机科学
• 语言学
• 形式化方法

《言语的逻辑之境：计算语言学中的形式分析》 在信息爆炸的时代，人类语言的复杂性与计算能力的飞跃，共同催生了一门新兴的交叉学科——计算语言学。这门学科致力于运用数学、逻辑学、计算机科学等工具，深入理解和处理自然语言的奥秘。本书《言语的逻辑之境：计算语言学中的形式分析》正是聚焦于这一核心领域，探寻计算语言学中蕴含的逻辑之美，以及如何通过形式化的方法来解析和建模人类的语言表达。 本书并非对现有计算语言学著作的简单罗列或复述，而是着眼于一个特定的、至关重要的视角——即语言的逻辑层面。我们相信，理解语言的意义、结构以及其背后推理过程的关键，在于把握其固有的逻辑属性。因此，本书将带领读者一同走进一个以形式语言、逻辑推理、语义模型为基石的计算语言学世界。 第一部分：形式语言的基础 在深入探讨计算语言学的逻辑本质之前，我们必须先建立起坚实的形式语言理论基础。本部分将从最基本的概念出发，逐步引入构建复杂语言模型所必需的数学工具和逻辑框架。 离散数学与集合论的基石： 语言的构成元素——词汇、短语、句子，都可以被视为集合中的个体，而语言的结构则可以看作是这些集合之间关系的组合。我们将回顾集合论的基本概念，如集合、子集、并集、交集、笛卡尔积等，并探讨它们在语言学中的直观应用。例如，词汇表可以被看作一个集合，而词性标注则可以看作是为词汇集合中的元素赋予不同的属性标签。我们将介绍数理逻辑中的基本符号、命题逻辑、谓词逻辑等，为后续的形式化分析奠定逻辑基础。 形式文法：句法结构的逻辑编织： 自然语言的语法结构并非随意组合，而是遵循一套内在的规则。形式文法正是捕捉这些规则的数学模型。我们将深入研究乔姆斯基谱系中的各类文法，从最简单的正则文法（Regular Grammars）到更具表达力的上下文无关文法（Context-Free Grammars, CFGs），再到上下文有关文法（Context-Sensitive Grammars, CSGs）以及无限制文法（Unrestricted Grammars）。 正则文法与有限自动机： 探讨正则文法如何识别简单的词汇模式，以及它们与有限自动机（Finite Automata, FA）的等价性。我们将通过实例展示，如何用有限自动机来识别词性模式、固定短语结构等。 上下文无关文法与下推自动机： 重点阐述上下文无关文法在描述句子结构方面的强大能力。我们将详细介绍CFG的组成要素（非终结符、终结符、产生式规则、起始符号），并通过分析复杂的句子结构，如嵌套结构、递归结构，来展示CFG的灵活性。同时，也将引入下推自动机（Pushdown Automata, PDA）的概念，揭示CFG的计算模型。 更高级的文法： 简要介绍上下文有关文法和无限制文法，并讨论它们在处理更复杂的语言现象（如长距离依赖、非局部性约束）方面的潜力与局限性。 形式语言理论的计算模型： 文法描述的语言如何被计算机处理？本节将介绍与各类形式文法相对应的计算模型，包括有限自动机、下推自动机以及图灵机（Turing Machines）。我们将探讨这些计算模型的识别能力和计算复杂度，以及它们与特定类型语言之间的对应关系。理解这些计算模型，有助于我们设计有效的语言处理算法。 第二部分：语义的逻辑解析 仅仅掌握句法结构不足以理解语言的意义。语言的真正力量在于其表达概念、传递信息的能力，这正是语义学所关注的焦点。本书将聚焦于如何运用逻辑工具来解析和建模语言的意义。 逻辑学在语义分析中的应用： 命题逻辑与事件逻辑： 探讨如何使用命题逻辑来表示简单的陈述性语句，分析其真假值。进一步，我们将引入事件逻辑（Event Logic）的概念，如何通过命题和事件来捕捉句子所描述的状态和变化。 谓词逻辑与量词： 深入研究谓词逻辑（Predicate Logic）在表示实体、属性、关系以及量词（如“所有”、“存在”）方面的强大功能。我们将通过实例展示，如何将自然语言中的句子转化为谓词逻辑公式，从而进行形式化的推理和分析。例如，“所有人都爱某人”可以被形式化为 (forall x ( ext{Human}(x) implies exists y ( ext{Love}(x, y))))。 模态逻辑与意向性： 探索模态逻辑（Modal Logic）在处理必然性、可能性、信任、知道等意向性语气的应用。我们将讨论如何用模态逻辑来建模“知道”、“相信”、“可能”等词语所表达的语义内容，以及它们在推理中的作用。 语义表示方法： 逻辑形式（Logical Forms）： 介绍将自然语言句子转化为严谨的逻辑表达式的方法。我们将讨论不同的逻辑形式表示，例如基于lambda演算（Lambda Calculus）的表示，以及如何通过组合性原则（Principle of Compositionality）来构建句子的逻辑形式。 框架语义学与概念格： 探讨框架语义学（Frame Semantics）的思路，即词语的意义依赖于其所处的语义框架。我们将介绍如何构建概念格（Conceptual Grids）来表示词汇的语义关系，以及这些格如何帮助我们理解词语的深层含义。 分布语义学与向量空间模型： 尽管本书侧重于逻辑形式，但也会简要介绍分布式语义学（Distributional Semantics）的兴起，即通过词语在语料库中的共现来推断其意义。我们将介绍向量空间模型（Vector Space Models）的基本思想，以及如何用词向量来捕捉词语之间的语义相似性，并简要讨论其与逻辑表示的潜在结合点。 指代消解与共指： 在复杂的语篇中，代词和名词短语常常指向同一个实体。指代消解（Coreference Resolution）是理解文本连贯性的关键。本节将探讨如何利用逻辑约束和语义信息来解决指代问题，例如，通过约束分析、事件论等方法来确定指代关系。 第三部分：推理与计算 形式化的语言表示为计算处理和逻辑推理提供了可能性。本部分将探讨如何利用计算方法来执行语言推理，并构建能够理解和生成语言的系统。 逻辑推理引擎： 自动推理： 介绍逻辑推理的基本方法，如归结（Resolution）、推理规则（Inference Rules）、模型检查（Model Checking）等。我们将探讨如何构建推理引擎，使其能够从给定的逻辑公式中推导出新的结论。 基于规则的推理系统： 讨论如何设计基于规则的系统，利用预定义的语言学规则和逻辑规则来进行推理。例如，如何根据语法规则组合词语的逻辑形式，以及如何根据语义规则推断出隐含的意义。 计算模型在语义理解中的应用： 语义解析： 探讨如何开发算法，将自然语言句子自动转化为逻辑形式。我们将介绍不同的语义解析技术，如基于文法的解析、基于统计模型的解析，以及深度学习方法在语义解析中的进展。 问答系统与信息抽取： 以问答系统（Question Answering Systems）和信息抽取（Information Extraction）为具体应用场景，展示如何利用逻辑推理和语义表示来理解用户的问题，并在文本中定位和抽取相关信息。例如，如何将一个自然语言问题转化为一个逻辑查询，然后在知识库或文本中执行该查询。 面向实际应用的计算语言学： 机器翻译的逻辑基础： 探讨形式语义学和逻辑推理如何为机器翻译提供理论支持，例如，如何通过保持源语言和目标语言之间的逻辑等价性来提高翻译质量。 文本生成与一致性： 分析文本生成（Text Generation）过程中，如何运用逻辑约束来保证生成文本的连贯性、一致性和逻辑性。 语言与知识表示： 探讨如何将自然语言的理解与知识表示（Knowledge Representation）相结合，构建能够理解和运用世界知识的智能系统。 结语 《言语的逻辑之境：计算语言学中的形式分析》旨在为读者提供一个深入理解计算语言学背后逻辑体系的窗口。本书不仅梳理了核心的形式语言理论和语义表示方法，更强调了逻辑推理在驱动语言理解和生成中的关键作用。我们希望通过本书的探讨，读者能够领略到语言的逻辑之美，并认识到形式化分析在解决现实世界中的自然语言处理问题时的强大潜力。本书适合对计算语言学、形式语义学、逻辑学以及人工智能感兴趣的研究者、学生和工程师阅读。

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