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出版者:Cambridge University Press

作者:R. H. Baayen

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2008-3-6

价格:GBP 32.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521709187

丛书系列:

图书标签:

• R
• 语言学
• 统计
• Statistics
• Psycholinguistics
• NLP
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《语言的细微肌理：文本分析的探索之旅》 这是一本旨在揭示隐藏在语言表面之下的深刻洞察的书籍。本书并非一本涵盖“Analyzing Linguistic Data”这一具体书目内容的指南，而是致力于带领读者深入理解如何通过严谨的方法来解析、理解和利用文本数据，从而解锁语言的丰富内涵。我们相信，每一个词语、每一个句子，甚至标点符号的排列，都承载着作者的意图、文化的印记以及隐藏的模式。 本书将引领你踏上一段从宏观到微观的探索之旅。我们将首先确立文本分析的理论基础，回顾语言学研究的经典范式，并引入现代计算语言学和自然语言处理（NLP）的核心概念。我们不会止步于理论的堆砌，而是将重心放在如何将这些理论转化为实际可操作的分析框架。 在基础框架搭建完成后，本书将深入探讨文本数据预处理的各个关键环节。这包括了从海量文本中提取相关信息，进行分词、词性标注、命名实体识别等基础任务。我们会详细解析不同预处理方法的优劣，以及它们在特定分析目标下为何是必不可少的。例如，我们会讨论如何有效地处理停用词、词形还原和词干提取，以及这些步骤如何影响后续的分析结果。同时，对于非标准化的文本，如社交媒体上的用户生成内容，我们将提供专门的处理策略，包括如何识别和规范口语化表达、缩写、表情符号等。 随后，本书将着重介绍多种多样的文本分析技术。我们从词频统计和关键词提取入手，展示如何识别文本中最具代表性的词语，并进一步挖掘文本的主题和焦点。随后，我们将转向更复杂的语篇分析，探索句子之间的关系、段落的逻辑结构以及叙事模式。本书还将详尽介绍情感分析，教你如何量化文本所表达的情感倾向，无论是积极、消极还是中立，以及如何识别文本中的情感强度和细微差别。我们会深入讲解不同情感分析模型的原理，包括基于词典的方法、机器学习方法以及深度学习方法，并分析它们在不同应用场景下的适用性。 此外，本书还将涉及主题模型，如潜在语义分析（LSA）和潜在狄利克雷分配（LDA），展示如何从大规模文档集合中自动发现隐藏的主题。我们将详细解释这些模型的数学原理，并提供实际操作的案例，说明如何解释和利用模型输出的主题分布。对于需要理解文本之间相似性和关系的读者，我们将介绍文本嵌入技术，如Word2Vec、GloVe和BERT等，以及如何利用这些技术进行语义相似度计算、文本聚类和分类。 本书的另一个重要组成部分是文本可视化。我们深信，直观的视觉呈现能够极大地提升分析结果的可理解性和传播性。我们将介绍多种文本可视化技术，包括词云、词关系图、主题分布图、情感趋势图等，并提供使用常见可视化工具（如Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等）实现这些可视化的详细步骤和代码示例。 本书的价值还在于它强调了文本分析在实际应用中的落地。我们将通过一系列跨学科的案例研究，展示文本分析如何在文学研究、市场营销、舆情监测、社会科学研究、医疗健康等领域发挥重要作用。例如，我们将探讨如何通过分析文学作品来理解历史时期的社会思潮，如何利用用户评论来改进产品设计，如何监测社交媒体上的舆情以应对突发事件，以及如何在医学文献中提取关键信息以辅助诊断和治疗。 为了让读者更好地掌握这些技术，本书的每一章都配有清晰的解释、详细的步骤和可复现的示例代码。我们鼓励读者动手实践，通过修改参数、尝试不同的模型来加深理解。本书的目标是让读者不仅能够理解文本分析的“是什么”和“为什么”，更重要的是掌握“如何做”。 本书适合任何对语言数据感兴趣的读者，无论你是语言学专业的研究者、计算机科学专业的学生，还是希望从文本数据中获取有价值洞察的商业分析师、市场营销人员，甚至是热衷于探索语言背后奥秘的普通读者。我们相信，掌握了本书所介绍的技能，你将能够以前所未有的深度和广度来解读和利用身边的海量文本信息，从而在你的学术、职业和个人生活中获得更大的启迪和成功。

评分☆☆☆☆☆

很好的统计语言学著作，看过预印本。注意，这里的统计语言学不是指的当前计算语言学里的那种统计NLP，更接近计量语言学，如Zipf定律等。在R的大本营，可以下载到本书的配套package，可以边看边练。为了获得更多的理论知识，也可参考同一作者的“词频”一书。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名对语言的教学和学习方法研究有浓厚兴趣的教育工作者，我一直试图找到更科学、更有效的方法来帮助我的学生掌握语言。传统的教学方法往往侧重于语法规则和词汇记忆，但效果却不尽如人意。《Analyzing Linguistic Data》这本书，在我看来，可能为我提供了一个全新的研究方向。我希望这本书能够告诉我，如何利用真实的语言数据来设计更具吸引力和实效性的教学内容。例如，通过分析学生在写作或口语中经常出现的错误模式，我们可以更有针对性地进行指导。通过研究母语者如何自然地使用语言，我们可以为学生提供更地道的语言范例。我期待书中能够介绍一些基于大数据的语言教学案例，展示如何利用计算语言学的方法来评估学生的语言能力，以及如何根据数据分析结果来调整教学策略。我也希望这本书能够帮助我理解，不同语言使用者在学习过程中可能遇到的共性问题和个性化挑战，以便我能为他们提供更个性化的支持。这本书，对我来说，可能是一扇通往更科学、更人本的语言教学领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满热情但对语言学了解不多的学习者。我一直认为，语言数据作为一种海量的数据资源，其潜在的价值尚未被充分挖掘。《Analyzing Linguistic Data》这本书，似乎恰好能填补我在这个领域的知识空白。我希望这本书能够教会我如何运用数据科学的工具和技术来分析语言数据，例如，如何进行文本挖掘、情感分析、主题建模等。我期待书中能够提供一些实际的数据集和相应的分析代码，让我能够亲自动手实践。我也希望能够了解，在语言数据分析中，数据清洗、特征提取、模型选择等关键步骤的重要性，以及如何解释分析结果并将其转化为有价值的洞察。这本书，对我来说，可能是一本数据科学在语言学领域应用的入门指南，它将帮助我拓展数据科学的应用范围，并为我未来的职业发展提供新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对语言学感兴趣的普通读者，一直以来，我总觉得我们每天都在使用的语言，其实蕴含着极其丰富的社会文化信息。只是，我缺乏系统的方法去解读这些信息。《Analyzing Linguistic Data》这本书，在我看来，恰好提供了一个非常有潜力的视角。我希望这本书能够告诉我，我们说话的方式、使用的词汇、句子的结构，如何能够反映出说话者的社会地位、教育背景、情感状态，甚至是个人的性格特征。我希望它能教我如何去分析一段对话，如何从中挖掘出隐藏的社会动态，例如权力关系、人际互动模式，甚至是潜在的偏见和刻板印象。我期待书中能够提供一些具体的分析案例，例如，通过分析政治演讲中的语言，我们可以了解其说服策略和意识形态；通过分析社交媒体上的讨论，我们可以洞察群体的情绪和观点。我希望这本书能让我不再仅仅是“听”语言，而是能够“读懂”语言背后的社会密码。它或许能让我成为一个更敏锐的观察者，更能理解人与人之间沟通的微妙之处，也能对社会现象有更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我对语言的社会变异和语言的规范化问题一直抱有浓厚的兴趣。不同的社会群体，例如不同年龄、性别、地域、社会阶层的人们，他们的语言使用方式是否存在差异？这些差异又反映了怎样的社会现实？《Analyzing Linguistic Data》这本书，或许能为我解答这些疑问。我希望这本书能够提供一些社会语言学的研究方法，教我如何收集和分析不同社会群体使用的语言数据，并从中识别出语言的变异模式。我期待书中能够展示一些实际的案例，例如，分析年轻人使用的网络俚语，或者研究不同地区方言的特点。我也希望能够了解，社会对语言的规范化是如何进行的，以及语言变异对社会规范和认同可能产生的影响。这本书，对我来说，可能是一本关于语言与社会互动的百科全书，它将帮助我更深刻地理解语言在构建和维系社会结构中的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本《Analyzing Linguistic Data》给我带来的冲击，远比我想象中的要来得更为强烈。作为一名在非语言学领域深耕多年的研究者，我一直试图在我的工作中找到更精确、更科学的语言表达方式，但常常感到力不从心。语言，这个我们习以为常的工具，在实际应用中却显得如此模糊和难以捉摸。我曾尝试阅读一些语言学入门的书籍，但要么过于理论化，要么过于碎片化，始终无法构建起一个完整的知识体系。当我翻开这本书，立刻被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。它并没有回避数据的复杂性，而是循序渐进地引导读者如何去处理和理解这些数据。我尤其欣赏其中对不同分析方法的详细阐述，从统计模型到机器学习算法，作者都给出了具体的案例和解释，让我能够直观地感受到这些方法是如何在实际的语言学研究中发挥作用的。我开始意识到，语言并非仅仅是感性的表达，它同样可以被量化、被分析，甚至被预测。这本书让我看到了跨学科研究的可能性，它不仅能为语言学本身提供新的工具和视角，更能为其他领域的研究者，例如计算机科学、社会学、心理学等，提供一种理解和分析他们研究对象中语言成分的有效途径。我迫不及待地想将书中的方法应用到我自己的研究中，期待能从中发现新的突破和见解，让我的研究成果更加具有说服力和深度。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对历史语言学有着浓厚兴趣的业余爱好者。我喜欢阅读古籍，也热衷于追溯词语的演变轨迹，但很多时候，我只能停留在表面，缺乏系统的方法来验证我的猜想。当我偶然了解到《Analyzing Linguistic Data》这本书，我的好奇心被极大地激发了。书名本身就暗示着一种对语言现象进行深入挖掘的可能。我希望这本书能够提供一些方法和工具，帮助我理解古老文本中的语言变迁，例如，某些古老词汇的起源和意义的演变，句子结构的变化，甚至是语音的规律性变化。我希望能理解，我们今天所使用的语言，是如何一步步从古老的形态发展而来的，这其中又蕴含着怎样的社会和文化因素。这本书的出现，让我觉得这不再是一件只能凭空想象的事情，而是可以通过科学的方法去探究的。我期待它能够教会我如何去分析历史文献中的语言数据，如何识别其中的模式和规律，如何利用现有的语言学理论来解释这些现象。我希望它能让我不再仅仅是一个被动的阅读者，而是能够主动地去参与到语言历史的研究中，去发掘那些被时间尘封的语言秘密。这本书，对我来说，可能是一把开启古老智慧大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我一直对语言的心理学层面感到着迷。我们的大脑是如何处理语言的？语言是如何影响我们的思维方式的？这些问题常常萦绕在我的脑海中。《Analyzing Linguistic Data》这本书，似乎为我提供了一个探索这些问题的可能途径。我希望这本书能够将语言学和心理学结合起来，告诉我如何通过分析语言数据来推断人类的认知过程。例如，通过研究人们在不同语境下的词汇选择，我们可以了解他们的心理状态和情感倾向。通过分析句子的复杂度，我们可以推断出认知负荷。我期待书中能够介绍一些心理语言学领域的研究方法，例如反应时实验、眼动追踪等，并展示如何将这些方法与语言数据的分析相结合。我也希望能够了解，语言是如何塑造我们的世界观，以及不同语言结构可能对思维方式产生怎样的影响。这本书，对我来说，可能是一本揭示语言与思维之间神秘联系的宝典，它将帮助我更深入地理解人类心智的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读计算机科学专业的学生，我对自然语言处理（NLP）领域充满了热情。我深知，理解和分析人类语言是人工智能发展的关键瓶颈之一，而《Analyzing Linguistic Data》这本书，似乎正是解决这一难题的基石。在我的课程中，我们接触了大量的算法和模型，但很多时候，这些都只是抽象的概念，缺乏与真实语言数据的紧密联系。我希望能在这本书中找到理论与实践的桥梁，学习如何将NLP技术有效地应用于分析真实的语言数据集。我希望它能够教会我如何从海量的文本和语音数据中提取有意义的特征，如何构建能够理解和生成人类语言的模型。我特别期待书中能够介绍一些前沿的NLP技术，例如深度学习在文本分类、情感分析、机器翻译等方面的应用。我也希望能够了解，在实际的NLP项目中，数据预处理、特征工程、模型评估等环节的重要性，以及如何克服实际应用中可能遇到的挑战，比如数据噪声、语言歧义、语境理解等问题。这本书，对我来说，可能是一本宝贵的教科书，它将帮助我构建扎实的NLP理论基础，并为我未来的研究和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名文学爱好者，我总觉得语言是文学的灵魂，而《Analyzing Linguistic Data》这本书，可能为我提供了一个全新的角度来品味文学作品。我希望这本书能够告诉我，作家是如何运用语言来营造氛围、塑造人物、表达情感的。例如，通过分析特定作家作品中的词汇频率、句子长度、修辞手法等，我们可以更深刻地理解其独特的写作风格和艺术追求。我期待书中能够提供一些文学作品的语言分析案例，例如，分析莎士比亚戏剧中的隐喻和象征，或者分析某个现代小说中的叙事结构和语言节奏。我也希望能够了解，文学语言的分析方法是否与普通语言数据的分析方法有所不同，以及如何才能更有效地解读文学作品中的语言魅力。这本书，对我来说，可能是一把解读文学深层含义的钥匙，它将帮助我更深入地欣赏和理解文学作品的艺术价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，说实话，我拿到它的时候，我并不知道它具体会给我带来什么。封面设计简洁，书名“Analyzing Linguistic Data”也算直白，但总觉得背后蕴含着某种我尚未触及的深度。我是一名对语言学充满好奇的普通读者，并非科班出身，但一直以来，我对人类如何使用语言、语言的内在机制、以及语言如何反映我们的思想和文化有着浓厚的兴趣。我常常在日常交流中留意词语的细微差别，揣摩句子结构的巧妙之处，甚至对不同语言的差异感到惊叹。我期待这本书能够提供一个系统的视角，帮助我理解这些现象背后的原理，而不是仅仅停留在表面观察。我希望它能解答我的一些疑问，比如，为什么有些词语会随着时间推移而改变意义？不同语言的语法结构为何差异如此之大？在数字时代，大量的文本和语音数据涌现，我们如何才能从中挖掘出有价值的语言洞察？这本书的名字暗示着一种分析性的方法，我猜想它可能会涉及一些量化的技术，也可能会探讨一些定性的研究方法。我希望能在这个过程中，不仅学到知识，更能培养一种分析语言的思维方式，能够独立地去审视和解读我所遇到的语言现象。我希望它能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于语言的复杂迷宫，让我逐渐明晰前方的道路，最终能够独立地探索语言的奥秘。我期待它能开启我对语言学研究更深入的探索之旅，让我对这个我每天都在使用的工具，有了全新的认识和理解。

评分☆☆☆☆☆

doc88/p-30097301736.html

评分☆☆☆☆☆

他的研究还是挺有意思的。感觉作者还是很努力介绍各种技巧，电子书的排版让我有点烦。先从这本接触一点mixed linear effect models 再去看另一本。迅速的过了一下后两章。感觉可以这个暑假抽点时间从头到尾看一遍。

评分☆☆☆☆☆

2018.01～03, 完，由于找的版本太旧许多数据包都变样了，不过寻求解法时发现了stackflow算是收获。

评分☆☆☆☆☆

Baayen是大牛没错，可是无论是论文还是书，语言表述总是那么难以理解啊~╮(╯_╰)╭

评分☆☆☆☆☆

目前為止讀過的語言學相關的R教科書中最清晰易明的