Mathematical Methods for Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Felici, Giovanni (EDT)/ Vercellis, Carlo (EDT)

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:

价格:1390.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781599045283

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 数学
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• 计算方法

《计算语言学与自然语言处理前沿》 内容提要 本书深入探讨了计算语言学与自然语言处理（NLP）领域的核心理论、关键技术与最新发展。全书结构严谨，内容涵盖从基础的语言学理论模型到复杂的人工智能驱动的文本理解与生成系统的构建。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解机器如何处理、理解和生成人类语言。 第一部分：计算语言学基础与表示 本部分奠定了理解现代NLP系统的理论基石。 第一章：语言的计算模型与形式语法 本章首先回顾了乔姆斯基的生成语法理论，重点讨论了其在计算机可处理性方面的局限性与演变。随后，详细介绍了形式语言理论，包括正则文法、上下文无关文法（CFG）及其在句法分析中的应用。我们探讨了限制性上下文无关文法（L-CFG）和概率上下文无关文法（PCFG），并分析了它们如何用于建模语言的概率分布。此外，还引入了基于特征的结构化表示方法，例如HPSG（Head-Driven Phrase Structure Grammar）和LFG（Lexical Functional Grammar），阐述了它们如何通过特征系统而非仅仅依赖树形结构来捕获更丰富的语言信息。章节末尾讨论了超大规模语料库驱动的语言模型（如N-gram模型）如何从统计角度替代或补充传统形式语法，为后续的深度学习方法打下基础。 第二章：词汇语义学与词嵌入技术 本章专注于词汇层面的意义表示。我们首先梳理了传统语义表示方法，如本体论（Ontology）和词典学方法。核心内容聚焦于词嵌入（Word Embeddings）技术的发展历程。从早期的基于矩阵分解的方法（如LSA/pLSA）开始，详细剖析了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的工作原理、负采样与层级Softmax的优化策略。随后，深入讲解了GloVe模型，比较了其基于全局共现矩阵的优势。最后，重点介绍了上下文相关的词嵌入技术，如ELMo、BERT等模型如何通过深层网络捕获多义词的不同语境意义，并讨论了这些嵌入在下游任务中的有效性评估。 第二部分：句法分析与结构化预测 本部分关注于解析句子结构和识别文本中的关键成分。 第三章：句法分析技术深度解析 本章系统介绍了依存句法分析（Dependency Parsing）的理论基础和主流算法。我们详细阐述了基于转移（Transition-based）的方法，如使用序列标注器（如CRF或RNN）进行动作预测的算法，并对比了基于图（Graph-based）的方法，如使用最大生成树算法（如Chu-Liu/Edmonds算法）的实现。对于基于上下文无关文法的组合式分析（Constituency Parsing），我们深入探讨了CKY算法和Earley算法的效率与局限性，并介绍了现代基于神经网络的解析器如何利用自注意力机制提高解析的准确性和速度。 第四章：信息抽取与命名实体识别（NER） 本章探讨如何从非结构化文本中抽取结构化信息。命名实体识别作为信息抽取的基础，被给予了详细的讲解，包括早期的基于规则和词典的方法，到基于序列标注的HMM、CRF模型。重点分析了如何利用Bi-LSTM-CRF架构来有效捕获序列依赖性，并讨论了如何将预训练语言模型（如BERT）微调以应对特定领域NER任务的挑战，包括跨度识别（Span Prediction）策略。此外，本章还覆盖了关系抽取（Relation Extraction），对比了基于模式匹配、特征工程方法和端到端的神经网络方法，如使用Transformer结构进行三元组预测。 第三部分：篇章理解与高级语义推理 本部分超越了单个句子的范畴，研究文本的连贯性、上下文依赖和深层语义理解。 第五章：篇章分析与指代消解 本章研究如何跟踪文本中实体和事件的指代关系。我们首先定义了篇章结构理论（如RST）和篇章关系识别的挑战。核心内容放在指代消解（Coreference Resolution）上，分析了从基于特征的启发式规则到现代基于深度学习的簇生成模型（Clustering-based models）和基于句子对匹配（Pairwise Scoring）模型的演进。讨论了如何利用全局上下文信息和共指链的结构约束来提高消解的准确性，特别是针对长距离指代和隐式指代问题。 第六章：文本蕴含识别与问答系统 本章聚焦于语言的推理能力。文本蕴含识别（NLI）作为判断两个句子间逻辑关系（蕴含、矛盾、中立）的关键任务，被详细剖析。我们研究了如何使用双编码器（Dual-Encoder）和交叉编码器（Cross-Encoder）架构来度量句子对的相似度和逻辑关系。在问答系统（QA）方面，本章区分了基于知识库的QA（KBQA）和基于文本的QA（Reading Comprehension）。对于后者，重点介绍了抽取式问答模型（Extractive QA）如何定位答案跨度，以及生成式问答模型（Generative QA）如何从海量文档中合成流畅且准确的答案，并讨论了事实核查（Fact Verification）在生成系统中的重要性。 第四部分：生成模型与对话系统 本部分探讨机器生成自然语言的能力，以及在交互式环境中的应用。 第七章：序列到序列模型与文本生成 本章深入讲解了文本生成的核心——序列到序列（Seq2Seq）模型。详细阐述了基于RNN/LSTM的编码器-解码器架构，并重点解析了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何解决了长序列的梯度消失和信息瓶颈问题。随后，本章转向Transformer架构，深入剖析了其多头自注意力、位置编码和层归一化机制，并分析了其在机器翻译、文本摘要等任务中的统治地位。讨论了在解码阶段使用的采样策略，如贪婪搜索、集束搜索（Beam Search）以及更先进的Top-K/Nucleus采样方法，以及如何平衡生成文本的流畅性与多样性。 第八章：对话系统与交互式AI 本章关注构建智能对话代理。我们区分了基于检索（Retrieval-based）和基于生成（Generative-based）的对话系统。对于生成式对话，重点分析了如何利用预训练语言模型进行特定领域或开放域的对话回复生成，并讨论了如何通过引入对话状态追踪（DST）模块来管理多轮对话的上下文。此外，本章还探讨了任务型对话系统的设计流程，包括意图识别、槽位填充和策略管理，并讨论了如何评估对话系统的自然度、一致性和任务完成率。 结论与展望 本书最后总结了当前NLP研究面临的挑战，包括模型的可解释性、对低资源语言的支持、对世界知识的整合，以及构建真正具备常识推理能力的通用语言模型的前景。本书力求为研究人员和工程师提供一个全面、深入且与时俱进的技术指南。

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