Computational semantics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:distributors for the U.S.A. and Canada, Elsevier/North Holland

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1976

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780444111104

丛书系列:

图书标签:

• 计算语义学
• 语义学
• 自然语言处理
• 计算语言学
• 人工智能
• 形式语义学
• 逻辑学
• 计算机科学
• 语言模型
• 知识表示

《计算语义学》 本书深入探讨了自然语言的计算理解之道，旨在揭示语言意义背后的逻辑结构和推理机制。我们不在此探讨具体的算法实现或技术细节，而是着力于构建一套严谨的理论框架，用于描述和分析语言在计算机系统中如何被赋予意义，以及如何进行意义相关的计算。 在本书中，我们将首先审视“意义”这一概念在计算语境下的不同维度。这包括对词汇意义的刻画——即单词本身所承载的表层含义、深层语义角色以及与其他词汇之间的关联。我们将考察如何通过词汇数据库、本体论以及分布式表示等方法来捕捉和量化词汇的语义信息。 继而，我们将转向短语和句子的组合语义。这里，我们关注的重点在于词汇意义如何通过句法结构进行组合，从而产生更复杂的句子意义。我们将探讨各种组合范畴，如Lambda演算、范畴语法以及各种形式语义学框架，它们如何提供数学上的工具来形式化句子的组合过程。这部分内容将引导读者理解，简单的词语组合并非是线性的累加，而是涉及复杂的结构化和约束。 本书的核心内容将围绕着指称理论展开。指称是语言意义的关键组成部分，它涉及语言表达如何关联到现实世界或假想世界中的实体。我们将深入研究代词的指称消解问题，探讨如何利用上下文信息、认知模型和语用推理来确定代词所指代的具体对象。同时，我们也会讨论量词的语义，分析“所有”、“一些”、“不存在”等量词如何影响句子的真值条件和推理。 此外，本书还将关注言外之意，即除了字面意义之外，语言所传达的潜在信息。这包括了语用学中的预设、蕴含以及会话含义等概念。我们将探讨如何通过分析对话语境、说话人的意图以及共同知识来推断出这些言外之意。这部分内容将帮助读者理解，语言的意义远不止于其表层结构，更与人类的认知和社会互动紧密相连。 另一重要议题是情态和模态。我们将分析“可能”、“必须”、“应该”等情态词如何改变句子的真值条件，以及它们在逻辑推理中的作用。这涉及到对不同世界、不同可能性的探讨，以及如何形式化地表示这些模态信息。 本书还将触及文本的语义连贯性。一个文本的意义不仅仅是句子意义的简单集合，而是要形成一个逻辑上、话题上连贯的整体。我们将考察文本中的指代关系、因果关系、时间关系以及话题的转移和发展，这些都是构成文本连贯性的重要因素。 在某些章节，我们还将触及更深层次的语义问题，例如如何处理不确定性、模糊性和歧义。自然语言充满了各种模棱两可之处，如何利用计算方法来识别和消解这些歧义，是实现真正意义理解的关键挑战。 总而言之，本书并非一本介绍具体工具或技术的手册，而是一次对自然语言意义本质的深刻哲学和逻辑探索。我们旨在为读者提供一个理解和分析语言意义的坚实理论基础，这对于任何希望深入研究自然语言处理、人工智能、逻辑学以及认知科学等领域的读者来说，都将是一次富有启发性的旅程。本书将引导读者思考，人类的语言是如何在思维的王国中运作，又是如何在计算的世界中被捕捉和理解的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了很长时间试图去理解作者在描述“上下文依赖性”时所采用的数学工具，但这部分内容实在是过于晦涩难懂，即便是配合书后附带的补充材料，也仍然像隔着一层毛玻璃在看世界。作者似乎倾向于使用一种极其小众且高度专业的符号系统来表达一些看似可以通过更直观的统计方法阐述的概念。例如，在讨论如何用高阶张量来表示多义词在特定语境下的语义漂移时，所引入的张量代数工具的复杂度，远远超出了一个标准计算语言学硕士课程的要求。更令人费解的是，当他最终推导出某个复杂的公式后，对于这个公式在实际应用中的指导意义，却只用了一句非常简略的概括性陈述带过。这让我不禁怀疑，编写这本书的初衷究竟是为了解决实际的计算难题，还是仅仅为了展示作者本人在某一小众数学分支上的精湛造诣。结果是，我不仅没有学会如何更有效地建模语义，反而被一大堆陌生的符号和冗余的数学推导拖慢了进度，实际的“计算”含量远低于我的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它采用了一种高度学术化、近乎冷峻的语气，几乎没有采用任何能够激发读者学习热情的叙述手法。每一句话都像是经过了最严格的逻辑审查，力求精确无误，但这却牺牲了阅读的流畅性和趣味性。比如，在解释“原型理论”如何影响语义构建时，作者并没有采用任何生动的例子来描绘人类对概念的归类过程，而是直接抛出了数个基于模糊集合论的公理化陈述。这使得那些依赖于直观理解才能抓住核心概念的读者感到非常吃力。我感觉自己不是在阅读一本教授“如何做”的书，而更像是在研读一份要求所有读者都具备极高抽象思维能力的理论规范文件。整本书读下来，虽然知识点没有遗漏，但那种求知欲和探索欲却被一点点消磨殆尽。如果内容本身已经足够硬核，那么至少需要一些清晰的教学引导和激励性的语言来辅助消化，而这本书在这方面显得尤为吝啬，仿佛作者预设了所有读者都是已经具备深厚功底的同行，这使得它作为一本广泛适用的教材或参考书的潜力大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书在引用和参考资料的处理上显得有些保守，甚至可以说是脱离了当前的研究前沿。在讨论现代语义分析时，对过去五年内，特别是基于大型预训练语言模型（如BERT、GPT系列）所催生的新型表示学习方法着墨极少。它似乎停留在对二十世纪末和本世纪初的经典方法（如LSA、PLSA以及早期的基于框架的语义网络）的深入挖掘上，尽管这些方法在理论上依然有其价值，但在今天的实际应用领域，它们已经被更具扩展性和鲁棒性的神经网络架构所取代。当我翻到关于“语境嵌入”（Contextual Embeddings）的部分时，期待能看到详细的对比分析或至少是批判性的探讨，然而，作者仅用了一小段话轻描淡写地提及了这些新技术的存在，并未深入剖析它们在解决传统语义难题上的具体优势和新的挑战。这使得整本书的“计算”视野显得相对狭窄和过时，仿佛置身于一个理论的真空地带，与当前蓬勃发展的深度学习驱动的NLP研究实践脱节了。对于希望站在最新技术制高点进行学习的读者来说，这本书提供的价值有限。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和章节结构给我留下了非常混乱的印象。它似乎试图将数十年间不同领域的研究成果拼凑在一起，缺乏一条清晰、连贯的叙事主线。读起来的感觉就像是在一个巨大的图书馆里，不同书架上的书被随意地堆放在了一起，你永远不知道下一页会跳到哪个研究方向的深水区。例如，某一章节还在详尽地分析基于概率图模型的隐马尔可模型（HMM）在词性标注中的局限性，紧接着下一章就毫无过渡地转入了对符号主义框架下如何处理歧义性的数学证明。这种跳跃性使得读者极难建立起知识的层次感和递进关系。如果说一本好的教材应该引导读者“从已知到未知”，那么这本书更像是把所有知识点都一股脑地抛给你，然后期望你自己去摸索它们之间的关联。我不得不频繁地在不同章节间穿梭查阅索引，试图找到作者构建理论体系的逻辑脉络，但收效甚微。对于初学者而言，这无疑是一场灾难；即便是领域内的资深人士，也可能因为这种缺乏结构化的呈现方式而感到挫败，因为它未能有效地整合那些分散的研究碎片。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有吸引力，那种深邃的蓝色调和富有科技感的字体搭配，立刻让人联想到精密而深奥的研究领域。我原本是带着对自然语言处理（NLP）中语义理解部分的浓厚兴趣来翻开它的，期待能找到一套系统性的理论框架，用以解析计算机如何“理解”人类语言的真正含义，而不仅仅是词汇匹配或句法分析。然而，这本书在前半部分的侧重点似乎完全偏离了我的预期。它花了大量的篇幅去探讨一些非常基础的逻辑学和哲学命题，例如关于“真值条件”的严格定义，以及不同学派对“意义”这一概念的本体论争论。坦白说，对于一个迫切想了解深度学习模型如何捕捉语境依赖的读者来说，这些内容显得冗长而抽象。我理解，要构建一个稳固的计算语义学大厦，地基必须扎实，但作者在介绍这些哲学基石时，缺乏足够的实例来连接到实际的计算任务。我更希望看到的是，如何将这些古老的逻辑框架巧妙地融入到现代的向量空间模型中去，而不是仅仅停留在对经典理论的梳理上。或许，这是为那些背景是哲学或纯理论计算机科学的读者准备的入门指南，但对于应用驱动的研究者来说，它的“计算”部分似乎被推迟得太久了。我甚至开始怀疑，我是否拿错了一本关于“计算逻辑导论”的教材，而不是一本聚焦于当代NLP挑战的专著。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆