Mathematical Methods in Linguistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Partee, Barbara

出品人:

页数:686

译者:

出版时间:1990-4-30

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789027722454

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 数学
• 语义学
• 统计学
• 数据处理
• linguistics
• Linguistics
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• Mathematical Methods
• Linguistics
• Formal Languages
• Syntax
• Semantics
• Probability
• Logic
• Computational Linguistics
• Language Modeling
• Syntax Trees

《语言的数学骨架：探索形式语言的奥秘》 本书并非旨在深入探讨“数学在语言学中的应用”这一宏大叙事，而是聚焦于一个特定且核心的领域——形式语言。我们将一同踏上一段严谨而富有洞察力的旅程，揭示语言结构背后的数学原理，以及如何运用这些原理来理解和描述人类语言的复杂性。 本书的基石：形式语言的构建与分类 本书的开篇将扎实地奠定形式语言的理论基础。我们将从最基本的概念入手，深入剖析“字母表”、“词”、“句”等语言学构成要素在形式系统中的精确定义。这不仅仅是对语言学术语的抽象化，更是为了构建一个可操作的、可计算的语言模型。我们将详细介绍如何通过定义一组有限的符号（字母表），然后规定一系列规则来生成无限的字符串（词），最终构建出具有语法结构的句子。 在此基础上，我们将系统地介绍形式语言的层级分类，即乔姆斯基语言学等级。我们将详细阐述四种主要的语言类型： 0型语言（无约束文法）： 这是最广泛的语言类别，几乎能够描述所有自然语言的某些方面，但其生成能力过于强大，在实际分析中往往需要进一步的限制。我们将探讨其生成规则的宽松性，以及为何它在描述句法结构时显得不够精确。 1型语言（上下文有关文法）： 这一类型的文法引入了“上下文”的概念，即一个重写规则的应用可能取决于该符号所处的环境。我们将深入分析上下文有关文法的结构，以及它如何能够更精确地捕捉自然语言中某些依赖关系，例如词语的屈折变化或不定代词的指代关系。 2型语言（上下文无关文法）： 这是本书的重点关注对象之一。我们将详细解析上下文无关文法的生成方式，即规则的左侧只有一个非终结符。这种规则的简洁性使得我们可以有效地使用各种解析算法（如自顶向下解析和自底向上解析）来确定一个句子是否属于给定的文法。我们将通过大量的实例，展示如何使用上下文无关文法来描述句子的构成方式，例如名词短语、动词短语的嵌套结构，以及句子之间的并列关系。 3型语言（正则文法）： 这是最受限制但也是最易于计算的语言类型。我们将探讨其生成规则的严格形式，通常只允许在符号的末尾添加终结符或非终结符。我们将详细介绍正则文法与有限自动机的紧密联系，并展示如何使用有限自动机来识别正则语言，例如单词的词法分析。 解析的艺术：识别与分析语言结构 掌握了形式语言的定义和分类，我们便进入了“解析”的环节。解析是理解语言结构的关键步骤，它旨在确定一个给定的句子是否属于某个形式语言，并找出其语法结构。本书将重点介绍几种重要的解析方法： 有限自动机（Finite Automata）： 我们将详细阐述确定性有限自动机（DFA）和非确定性有限自动机（NFA）的工作原理，以及它们在识别正则语言中的核心作用。我们将展示如何将正则表达式转换为有限自动机，反之亦然，并讨论其在词法分析中的实际应用，例如识别程序语言中的标识符、关键字和运算符。 下推自动机（Pushdown Automata）： 为了处理更复杂的上下文无关文法，我们需要引入下推自动机。我们将详细解释下推自动机的组成部分，包括状态、输入符号、栈和转移函数，并演示如何设计下推自动机来识别由上下文无关文法生成的句子。我们将重点分析其如何利用栈来记忆和匹配匹配的括号结构或嵌套的语法成分。 文法解析技术： 我们将深入探讨各种文法解析算法，包括： 自顶向下解析（Top-Down Parsing）： 如递归下降解析和LL（k）解析。我们将详细解析这些方法如何从起始符号出发，尝试匹配输入句子，并讨论它们在处理特定类型文法时的效率和局限性。 自底向上解析（Bottom-Up Parsing）： 如移入-规约解析（Shift-Reduce Parsing）和LR（k）解析。我们将重点介绍移入-规约解析的基本思想，以及LR（k）解析如何通过构建解析表来高效地完成解析任务。我们将分析它们在处理更广泛的上下文无关文法时的能力。 形式语言的实际应用与未来展望 本书的最后部分将探讨形式语言的广泛应用，以及它们如何为我们理解和构建更复杂的语言系统提供框架。我们将简要介绍形式语言在以下领域中的作用： 计算语言学： 作为自然语言处理（NLP）的理论基础，形式语言为机器理解和生成人类语言提供了数学工具。我们将探讨如何利用形式语言来构建语法分析器、语义分析器以及机器翻译系统。 编程语言设计： 各种编程语言的语法都可以用形式语言来精确定义，这对于确保编程语言的一致性和可解析性至关重要。我们将讨论形式语法在定义编程语言的词法和语法规则中的关键作用。 理论计算机科学： 形式语言是计算理论的核心组成部分，与可计算性、复杂性理论以及自动机理论紧密相连。我们将简要提及形式语言在这些领域中的基础性地位。 通过对形式语言的深入剖析和解析技术的详细介绍，本书将帮助读者建立起对语言结构背后严谨数学逻辑的深刻理解。我们将展示，这些看似抽象的数学概念，实则是理解和操纵语言的最有力工具。本书旨在为所有对语言的内在运作机制以及其数学基础感兴趣的读者提供一个清晰、详尽且富有启发性的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

法国数学家J. Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。” Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。 然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程...

评分☆☆☆☆☆

法国数学家J. Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。” Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。 然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程...

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法国数学家J. Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。” Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。 然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程...

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法国数学家J. Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。” Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。 然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程...

评分☆☆☆☆☆

法国数学家J. Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。” Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。 然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程...

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学方法论给我留下了深刻的印象，特别是它如何将离散数学应用于语言结构的研究。在阅读关于图论的部分时，我才真正理解了如何用图来表示词语之间的语义关系，以及如何分析句子的句法结构。书中对集合论和逻辑学的讲解，更是为理解语言的命题、推理以及真值函数提供了严谨的数学框架。 我印象深刻的是，书中对概率论的介绍，它如何被用来量化词语的出现频率、句子的合法性以及语言的模糊性。作者通过生动的例子，展示了如何利用概率模型来解决语言歧义、词义消歧等问题。这让我认识到，语言并非是全然确定的，而是充满了各种不确定性和概率性的。这本书的讲解非常深入浅出，将抽象的数学概念与具体的语言现象巧妙地结合起来，让我对语言学有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是，它并没有将数学方法视为一种独立的学科，而是将其深深地融入到了对语言本身的探索中。作者通过对数理逻辑的讲解，让我看到了语言的推理机制如何可以用形式化的方法来描述，以及如何在逻辑框架下分析语言的含义。这对于理解语言的语义和语用学非常有帮助。 我特别欣赏书中关于形式语义学的章节，它如何将数学模型应用到解释句子的含义，以及如何处理量词、否定等复杂的语义现象。通过这些模型，我才意识到语言的意义是如何被精确地表达和理解的。此外，书中对语言演化和变异的数学建模分析，让我看到了语言的动态性和历史性，以及如何利用数学工具来揭示语言发展的规律。这本书的深度和广度，让我不得不重新审视“语言”这个词的含义。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大震撼在于，它让我看到了数学在揭示语言深层规律方面的强大力量。我之前一直以为语言学仅仅是关于人文的学科，但这本书完全改变了我的看法。书中对形式语言理论的讲解，让我看到了语言结构可以通过数学模型来精确描述，以及如何利用自动机理论来识别和生成语言。 我尤其欣赏书中关于统计语言学的部分，作者通过对概率论和统计学的应用，展示了如何从海量语料中提取出有用的信息，例如词语的搭配、句子的流畅性等。这对于开发自然语言处理技术至关重要。书中对这些模型的讲解非常细致，从基础概念到复杂算法，都给出了清晰的解释和实例，让我能够很好地理解它们是如何工作的。这本书的魅力在于，它将数学的严谨性与语言学的直观性巧妙地结合在一起，让我在享受数学之美的同时，也对语言学有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书并没有将数学方法视为一种僵化的工具，而是强调了数学建模在启发和促进语言学研究方面的积极作用。书中穿插了大量对经典语言学问题的数学化处理案例，这些案例不仅展示了数学方法的威力，也为读者提供了解决实际语言学问题的思路。比如，对于句法歧义问题，作者展示了如何利用概率模型来计算不同句法结构的出现概率，从而帮助机器 disambiguate 句子。 在讨论词汇语义时，书中介绍了基于向量空间模型的词嵌入技术，这让我看到了如何将词语的意义映射到高维空间，并利用距离来衡量词语之间的相似性。这种方法在信息检索、情感分析等领域有着广泛的应用，也为理解人类大脑如何存储和处理词汇意义提供了新的线索。这本书的魅力在于，它将数学的严谨性与语言学的直观性巧妙地结合在一起，让读者在享受数学之美的同时，也对语言学有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍数学方法时，非常注重与语言学实际问题的联系。我尤其欣赏作者在讲解形式语言和自动机理论时，是如何将其应用于描述和识别自然语言的语法的。书中对Chomsky层次以及不同类型自动机（如有限自动机、下推自动机）在生成和识别特定语言类型方面的阐述，让我对语言的结构有了全新的认识。 我特别喜欢书中关于语言模型的部分，通过讲解n-gram模型，我理解了如何利用前面几个词来预测下一个词出现的概率，这对于构建语音识别和机器翻译系统至关重要。作者对隐马尔可夫模型（HMM）的深入剖析，更是让我认识到其在处理序列数据中的强大能力，这在很多语言学任务中都至关重要。这本书的讲解风格非常严谨，同时又充满了启发性，总能让我看到数学工具在语言学研究中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完了一本名为《Mathematical Methods in Linguistics》的书，老实说，这本书给我带来了前所未有的震撼和深刻的思考。在阅读之前，我对数学在语言学中的应用几乎一无所知，以为语言学仅仅是关于词汇、语法和语篇的纯粹人文科学。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，它如同打开了一扇通往全新世界的大门，让我看到了语言的内在逻辑、结构和演变的数学本质。 首先，作者在开篇就以一种极其精妙的方式，将离散数学的概念与语言现象联系起来。那些看似抽象的集合论、图论、逻辑学，在书中被生动地转化为理解词性、句子结构、语音系统甚至是语义关系的有力工具。我尤其印象深刻的是关于形式语法的章节，通过将句子解析为树状结构，我才真正体会到“递归”在语言生成中的强大力量，以及 Chomsky 语法如何通过数学模型来描述人类语言的无限创造力。书中对有限自动机和下推自动机在识别和生成语言方面的讲解，更是让我惊叹于计算机科学与语言学的深度融合，这不仅是对语言机制的理论探索，也为自然语言处理等领域的实际应用奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

接着，这本书的数学方法论给我留下了深刻的印象。它不仅仅是罗列公式和定理，而是通过循序渐进的讲解，将复杂的数学概念分解成易于理解的语言学应用。比如，书中关于概率论和统计学在词频分析、语言模型构建中的应用，让我第一次理解了“统计语言学”的强大之处。那些看似海量的语料数据，在数学工具的帮助下，能够揭示出词语搭配的规律、语篇的连贯性，甚至是作者的风格特征。 我特别欣赏作者在讲解马尔可夫模型时，将其巧妙地应用于预测下一个词的出现概率，这不仅在理论上解释了语言的随机性，也在实践中为机器翻译、语音识别等技术提供了核心算法。此外，书中对信息论的介绍，例如熵和互信息，为量化语言的冗余度、信息量以及词语之间的相关性提供了全新的视角，这对于理解语言的效率和认知负荷具有重要意义。作者的叙述风格非常严谨，但又不失生动，总能在恰当的地方插入通俗易懂的例子，帮助读者将抽象的数学概念与具体的语言现象联系起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学方法论给我留下了深刻的印象，尤其是它在介绍各种数学工具时，都紧密联系着语言学的实际问题。例如，在讨论句法分析时，作者不仅介绍了形式语法，还深入讲解了如何用图论中的树结构来表示句子的层次关系，以及如何利用算法来解析句子，找到最可能的句法结构。这对于理解自然语言处理中的解析器（parser）的工作原理至关重要。 我尤其赞赏书中关于语言模型构建的部分。作者详细介绍了n-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）等经典模型，并解释了它们在预测下一个词、语音识别、机器翻译等任务中的作用。通过这些讲解，我才真正理解了为什么这些看似简单的统计模型能够在如此多的语言技术中发挥巨大的作用。书中对于这些模型的数学原理的阐述非常清晰，同时也提供了直观的例子，让我能够很好地理解它们是如何工作的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学建模方法论给我留下了深刻的印象，它不仅仅是介绍数学公式，更是将数学工具应用到语言学的具体问题上。我印象最深刻的是关于统计语言学的部分，书中详细讲解了如何利用概率论和统计学来分析词语的频率、搭配以及语篇的连贯性。通过这些方法，我们能够从海量的语料数据中挖掘出语言的规律，这对于理解语言的本质以及开发各种语言技术都至关重要。 作者在讲解马尔可夫模型时，将其与词语的序列性联系起来，让我对语言的随机性和预测性有了更深刻的认识。此外，书中对信息论概念的介绍，例如熵和互信息，为量化语言的冗余度和信息传递效率提供了有力的工具。这让我意识到，语言的演化和人类的认知过程可能都遵循着某种信息优化的原则。这本书的讲解非常细致，从基础概念到复杂模型，都给出了清晰的解释和实例，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

更让我着迷的是，这本书并没有停留在对语言表面结构的数学描述，而是深入到对语言深层语义和语用现象的数学建模。例如，书中关于模糊逻辑和概率逻辑在处理语言不确定性、歧义性以及语言的隐含意义（implicature）方面的探讨，给我带来了极大的启发。我们知道，语言往往是模糊和不精确的，而传统的二值逻辑难以应对这种情况，模糊逻辑的引入，使得我们可以用更细致的粒度来描述语言意义的“程度”，这在理解日常对话中的微妙之处非常有帮助。 此外，作者还介绍了使用图模型（如贝叶斯网络）来表示词语之间的语义关系和推理过程，这让我看到了构建能够理解和生成更复杂意义的AI系统的可能性。书中对语言演化和变异的数学模型分析，例如基于进化博弈论的模拟，更是将数学的触角伸向了语言的动态发展过程，这让我对语言的“生命力”有了更深刻的认识。这本书的深度和广度，让我不得不重新审视“语言”这个词的含义，它远比我们想象的要复杂和精妙。

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时常放手边，类似字典的存在。不推荐系统的基础学习用。最常翻开的是algebra的章节

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组织的有些乱

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讲得很细 基础可以打好

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讲得很细 基础可以打好

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组织的有些乱