具体描述
《模糊多属性决策理论方法及其应用》对模糊多属性决策理论的国内外研究现状进行了综合分析。在模糊理论基础上，主要研究在考虑决策者主观不确定偏好特征条件下，且在模糊决策指标和确定型政策指标同时存在时的多属性决策理论、方法及其在技术经济决策分析中的应用。
图书简介：《现代计算语言学导论：理论基础与前沿进展》 作者： 王建华，李明 出版社： 科学技术文献出版社 出版年份： 2023年 --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的现代计算语言学（Computational Linguistics, CL）的知识框架。它系统地梳理了该领域的核心理论、关键方法论，并重点介绍了近年来在自然语言处理（NLP）领域取得突破性进展的前沿技术。本书的撰写立足于跨学科的视角，融合了语言学、计算机科学、数学和统计学的精髓，力求构建一座连接抽象语言理论与具体工程实践的坚实桥梁。 全书共分十二章，结构清晰，逻辑严密，从基础概念的建立到复杂模型的解析，层层递进，适合作为高等院校相关专业（如计算机科学、人工智能、语言学、信息工程等）本科高年级学生或研究生的教材，同时也为从事相关领域研究与开发的工程师和研究人员提供了一本权威的参考手册。 --- 详细章节结构与内容导览 第一部分：基础理论与数学基石 (第1章 - 第3章) 第1章：计算语言学的学科定位与历史沿革 本章首先界定了计算语言学的研究范畴、核心目标及其在人工智能和信息科学中的战略地位。随后，追溯了从早期基于规则的系统到当前统计学习范式转变的历史脉络。重点讨论了符号主义与联结主义在语言建模中的哲学差异与实际应用边界。 第2章：语言学的形式化表达 本章深入探讨了将自然语言形式化所需的数学工具。内容涵盖形式语言理论（Chomsky层级结构、上下文无关文法、正则文法）在早期句法分析中的作用。同时，介绍了概率上下文无关文法（PCFG）作为统计句法分析的桥梁，为后续的概率模型奠定基础。 第3章：概率论与信息论在语言建模中的应用 作为统计语言模型（SLM）的理论基础，本章详细阐述了马尔可夫假设、N-gram模型、平滑技术（如加一平滑、Kneser-Ney平滑）的原理与实现细节。此外，对香农的信息熵、互信息在衡量词汇和句法结构不确定性中的应用进行了详尽的数学推导与实例分析。 第二部分：核心任务与经典模型 (第4章 - 第7章) 第4章：词汇处理与词嵌入技术 本章聚焦于词汇层面的表示。从早期的One-hot编码出发，详细介绍了分布式表示（Distributional Semantics）的核心思想。重点剖析了以Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe为代表的经典词嵌入模型的构建机制、优化目标及对语义关系的捕获能力。并讨论了词向量的局限性。 第5章：句法分析：从依存到成分 本章系统梳理了句法分析的两大主流范式。在成分句法方面，介绍了CYK算法和Earley算法的内在逻辑。在依存句法方面，着重讲解了基于特征结构和基于转移的依存句法分析器（Transition-based dependency parsing）的构建方法，尤其是其在处理长距离依赖时的效率优势。 第6章：信息抽取与命名实体识别（NER） 本章探讨了如何从非结构化文本中结构化地提取关键信息。详细介绍了基于规则、基于统计（如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF）的命名实体识别方法。并结合领域特定知识，讨论了关系抽取（Relation Extraction）的监督、半监督与远程监督策略。 第7章：语义理解的初步探索 本章侧重于词义和句子层面的语义分析。讲解了词义消歧（WSD）的经典方法，如基于本体（WordNet）和基于上下文的方法。此外，引入了如何使用句子级别向量（如Skip-Thought）来捕捉句子整体含义的早期尝试。 第三部分：深度学习时代的范式革新 (第8章 - 第10章) 第8章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章标志着深度学习在CL中应用的全面展开。详细解析了标准RNN的梯度消失与爆炸问题，并深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制，阐明它们如何有效解决长期依赖问题，并在序列标注任务中取得的进展。 第9章：卷积神经网络（CNN）在文本处理中的应用 尽管CNN主要以图像处理闻名，本章揭示了其在文本分类、句子表示学习中的独特优势。讲解了不同大小的卷积核如何捕获局部特征（N-gram信息），以及池化层如何实现对文本关键信息的摘要提取。 第10章：注意力机制与Transformer架构 这是本书的重点和难点章节。系统阐述了自注意力（Self-Attention）机制的计算原理，特别是如何通过“查询-键-值”向量实现高效的上下文信息加权。随后，详尽解析了Transformer模型的Encoder-Decoder结构，强调了其完全并行化的计算优势，为后续的预训练模型打下坚实基础。 第四部分：前沿模型与交叉应用 (第11章 - 第12章) 第11章：大规模预训练语言模型（PLMs） 本章聚焦于BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练模型。详细介绍预训练任务的设计（如掩码语言模型MLM、下一句预测NSP），以及如何通过微调（Fine-tuning）将这些通用模型迁移到下游特定任务。深入讨论了上下文相关的词向量（Contextualized Embeddings）的革命性意义。 第12章：计算语言学的交叉前沿与挑战 本章探讨了CL与其他领域的融合。内容包括：机器翻译（NMT的神经架构选择）、对话系统（意图识别与槽位填充）、文本生成（评估指标与可控性）、以及跨语言信息处理的挑战。最后，展望了可解释性（XAI in NLP）和低资源语言处理的发展方向。 --- 本书特色 1. 理论与实践的紧密结合： 每章在介绍完核心理论后，均提供清晰的数学推导和具体的算法流程，并辅以伪代码示例，便于读者理解并动手实现。 2. 注重发展脉络： 本书的组织结构遵循了计算语言学从符号到统计再到深度学习的自然演进路径，帮助读者建立完整的知识体系，避免碎片化学习。 3. 前沿性强： 重点突出了自注意力机制、Transformer结构和大规模预训练模型等当前最热门的技术，确保内容与学术界和工业界的最新进展保持同步。 4. 严谨的学术风格： 语言精确，论述详实，引用了大量经典和近期的权威文献，保证了内容的可靠性和深度。
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