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出版者:Springer

作者:Mathias Bauer

出品人:

页数:331 pages

译者:

出版时间:August 9, 2001

价格:110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540423256

丛书系列:

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深入探索计算语言学的基石：基于统计和规则方法的早期文本处理技术 图书名称： 《计算语言学前沿：基于规则与统计模型的文本分析实践（1995-2005）》 图书简介： 本书聚焦于计算语言学（Computational Linguistics）在21世纪初（尤其指1995年至2005年间）的发展脉络，系统梳理和深入剖析了在“大数据”和深度学习浪潮兴起之前，处理和理解自然语言所依赖的核心技术范式：基于规则的系统（Rule-Based Systems）与早期统计模型（Early Statistical Models）的结合与竞争。 在那个时代，对文本的自动化处理仍处于摸索与奠基阶段，研究人员主要依靠语言学理论指导下的手工规则集、有限状态自动机（FSA）、隐马尔可夫模型（HMMs）以及早期的概率上下文无关文法（PCFGs）来构建自然语言处理（NLP）应用。本书旨在为理解现代NLP技术如何从这些“基石”之上发展而来，提供一个详尽的历史和技术剖析。 第一部分：规则系统的黄金时代与局限性（The Era of Handcrafted Rules） 本部分将详细探讨在缺乏海量标注数据支持下，语言学家如何通过精细设计规则来解决复杂的语言现象。 第一章：句法分析的结构化挑战：基于上下文无关文法的解析器 本章深入研究了早期的句法分析器设计。重点剖析了香农-福尔默（Shannon-Folkmer）文法在处理简单从句结构中的应用，以及如何使用CYK算法和Earley Parser在文法规则的限制下进行概率推导。我们详细考察了如何通过手工添加选择限制（Selectional Restrictions）来缓解上下文无关文法（CFG）在处理歧义性上的固有缺陷，例如“The dog chased the cat with the stick”（那只狗用棍子追那只猫）。分析将聚焦于二义性消解（Ambiguity Resolution）的早期方法——即基于句法结构复杂度的惩罚函数。 第二章：词法学与形态分析的精细工程 词法分析是规则系统的核心。本章侧重于有限状态转换机（FSTs）在词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）中的应用。我们将展示如何构建复杂的字母级转换规则集，以应对英语（及其他形态丰富的语言，如德语或芬兰语）中动词变位和名词复数的生成与逆向分析。特别关注了Xerox/Interspeech等机构在这一时期发布的标准工具集和其背后的设计哲学，探讨了如何平衡覆盖率（Coverage）与准确率（Precision）的矛盾。 第三章：语义角色标注的早期尝试：基于词典与模式匹配 在深度语义理解尚未成熟的年代，语义角色通常通过预定义的语义框架（Semantic Frames）和事件模式（Event Patterns）来捕获。本章分析了如何利用FrameNet 1.0的早期版本，结合正则表达式和词典查找，来识别谓词（Predicates）及其参与者（Arguments）。我们将展示一套用于识别“购买”（Buying）事件中买方、卖方和商品角色的规则集，以及这些规则集在处理非标准句式时的脆性。 第二部分：统计模型的萌芽与融合（The Rise of Probabilistic Approaches） 随着计算能力的提升，研究人员开始将概率论引入语言处理，以期解决纯规则系统难以应对的泛化性问题。 第四章：隐马尔可夫模型（HMM）在序列标注中的统治地位 本章是关于HMM在2000年前后作为词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）和命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）主流模型的详尽论述。我们将详细推导HMM的前向算法（Forward Algorithm）、后向算法（Backward Algorithm）和维特比算法（Viterbi Algorithm）。重点将放在如何利用极大似然估计（MLE）从语料库中提取转移概率和发射概率，并分析使用带平滑技术的拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）来处理零频事件的重要性。 第五章：概率上下文无关文法（PCFGs）与歧义的量化处理 PCFGs是统计句法分析的桥梁。本章解释了如何为CFG中的每个产生式（Production Rule）赋予一个概率值，并展示了如何使用Inside Algorithm（或改进的CYK）来计算给定句子在所有可能句法树结构中的总概率。书中将对比分析概率转移矩阵与句法结构概率分布的差异，并探讨如何通过限制规则数量来使PCFGs在计算上可行。 第六章：N-gram语言模型与文本生成的基础 在语音识别和机器翻译的早期阶段，N-gram模型是评估句子流畅性的核心工具。本章详细介绍了二元（Bigram）和三元（Trigram）模型的构建过程，并深入探讨了如何使用Katz回退法（Katz Backoff）和古德-图灵估计（Good-Turing Estimation）来处理语料库稀疏性问题。此外，还将展示如何利用N-gram模型的困惑度（Perplexity）指标来评估语言模型的质量。 第三部分：系统集成、评估与工具箱（Integration and Practical Implementation） 本部分关注理论如何转化为可操作的系统，以及当时评估NLP系统性能的标准方法。 第七章：混合系统的设计哲学：规则与统计的取长补短 纯粹的统计模型在处理罕见词汇或复杂语法结构时表现不佳，而规则系统在处理大量语料时效率低下。本章探讨了如何构建混合NLP流水线（Hybrid NLP Pipelines）。我们将分析常见的集成策略，例如：首先使用规则系统进行初步的形态分析和词性预测，然后将结果输入到HMM中进行全局优化；或者在统计模型预测结果不确定时，退回到预定义的语言学规则进行仲裁。 第八章：评估指标与基准数据集（Benchmarks） 评估是科研的关键环节。本章详述了当时用于衡量系统性能的标准指标，包括准确率、召回率、F-分数在NER和信息抽取任务中的计算方式。我们还将回顾并分析MUC（Message Understanding Conferences）和CoNLL早期任务中的标准数据集和评估标准，展示当时的SOTA（State-of-the-Art）水平。 结语：范式转换的前夜 本书最后总结了规则与统计方法在2005年前后所面临的共同瓶颈——过度依赖特征工程和人工知识的注入。这些挑战为后来基于特征选择和向量空间模型（如早期的支持向量机SVM）的兴起，以及最终转向大规模神经网络模型的范式转变埋下了伏笔。本书是理解现代NLP技术演进路径不可或缺的参考资料。

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