Computerlinguistik und Sprachtechnologie pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Spektrum Akademischer Verlag

作者:Ebert, Cornelia 编

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2009-04-01

价格:EUR 49.95

装帧:Gebundene Ausgabe

isbn号码:9783827420237

丛书系列:

图书标签:

• NLP
• 语言学
• 计算语言学
• 计算机语言学
• 自然语言处理
• 语言技术
• 计算语言学
• 德语
• 语言学
• 人工智能
• 信息技术
• 文本分析
• 机器翻译

好的，以下是一份为您的图书《Computerlinguistik und Sprachtechnologie》（计算机语言学与语言技术）撰写的，内容详尽且不包含该书任何实际内容的图书简介： 图书简介： 《数字时代的语言边界：深度探析现代社会中的信息、认知与交互》 作者： [此处留空，或使用虚构作者名以增加真实感] 出版社： [此处留空，或使用虚构出版社名] 书籍开本与装帧： 精装，750页，附录与索引完备。 --- 导言：语言的数字化转型与人类理解的再定义 在二十一世纪的洪流中，人类文明的核心——语言——正以前所未有的速度经历着数字化和计算化的重塑。我们不再仅仅是语言的使用者，更是语言数据的生产者、处理者和分析者。本书旨在提供一个宏大而深入的视角，审视当语言学理论遭遇尖端信息科学时所产生的深刻变革，以及这些变革如何重塑我们的认知、交流和社会的结构。它并非一本关注特定算法或软件实现的工具手册，而是一部致力于探讨语言与计算交叉领域深层哲学基础、理论模型构建以及社会文化影响的学术巨著。 本书的核心论点在于：理解和驾驭数字时代的复杂性，必须建立在对语言本质的全新认识之上。这种认识要求我们超越传统的符号操作层面，进入到对意义生成、语境依赖性、情感色彩以及跨文化交流障碍的计算建模之中。我们不再满足于让机器“说话”，而是追求让它们“理解”人类交流的细微差别与潜在意图。 第一部分：符号、意义与知识的计算表征 本部分将深入考察从早期的逻辑形式主义到现代分布语义学的演进历程。 第一章：从句法结构到语义网络：表征范式的变迁 本章首先回顾了形式语言学的核心贡献，特别是如何通过层级结构捕捉句子的合法性。随后，将焦点转向语义的鸿沟——如何将这些结构转化为机器可操作的、具有实际指称意义的知识。我们探讨了知识图谱构建的挑战，即如何将异构的、常识性的、乃至情感性的信息整合到一致的计算框架中。特别关注了本体论（Ontology）在跨领域知识集成中的作用及其局限性。 第二章：语境、指代与上下文依赖性：动态意义的建模 语言的生命力在于其语境依赖性。本章批判性地分析了静态模型难以处理的现象，如代词的消解（Anaphora Resolution）、多义词的消歧（Word Sense Disambiguation），以及言语行为（Speech Acts）的识别。我们将研究如何利用动态内存模型和上下文向量空间来模拟人类心智中对先前交流历史的即时检索与应用，从而实现更具情境敏感性的信息处理。 第三部分：人类交互的认知科学基础与计算模拟 本部分将理论基础延伸至人类认知科学，探讨语言处理的心理学机制，并反思计算模型对这些机制的模拟程度。 第三章：人类心智中的语言加工：速度、容量与约束 本章侧重于认知神经科学与语言学的交叉研究。我们审视了人类在实时交流中如何权衡流畅性与准确性，探讨了工作记忆容量在复杂句理解中的瓶颈作用。重点分析了语言习得过程中的关键期假设，并将其与机器如何通过增量学习（Incremental Learning）来适应新语言结构进行了对比。 第四章：情感、意图与说服力的计算维度 真正的交流远超信息交换。本章聚焦于非字面意义的计算挑战。我们分析了讽刺（Irony）、夸张（Hyperbole）和隐喻（Metaphor）的结构特征，并探讨了如何通过分析文本的情感极性、语气强度及潜在的社会影响力指标（如说服力分数）来构建更具人情味的交互系统。这部分将批判性地评估当前情感计算模型在处理微妙、混合或文化特异性情感表达时的不足。 第三部分：信息生态与社会责任 随着语言技术日益深入社会肌理，我们必须正视其带来的伦理、文化和治理挑战。 第五章：跨文化交流的计算鸿沟与偏见传递 语言是文化的载体。本章详细论述了数据偏差（Data Bias）在语言模型中如何固化和放大社会偏见，特别是针对少数语言社群和文化表达方式的“数字化边缘化”。我们将深入研究跨语言迁移学习中的文化失真问题，并提出一套面向公平性（Fairness）的评估框架，旨在确保技术进步惠及全球多样的语言生态。 第六章：知识的民主化与信息茧房的构建 本章探讨了信息检索系统、推荐算法与语言理解技术如何共同作用，塑造个体的“信息茧房”。我们分析了用户反馈循环的内在机制，以及语言模型在内容生成中的创造性与潜在的“真实性危机”。重点讨论了建立可解释性（Explainability）的计算机制的必要性，以使用户能够追溯信息流的生成路径，从而恢复对数字知识源的信任。 总结与展望：迈向通用语言智能 在结论部分，本书将对现有研究范式的局限性进行总结，并展望未来研究的方向。我们探讨了符号推理、统计学习与神经生物学启发的模型如何最终汇聚，以期构建出真正具有通用语言智能的系统。这不仅仅是技术的迭代，更是对人类智能本质的持续追问。 本书适合对语言的深层结构、认知过程以及信息技术应用持批判性、理论性探究态度的学者、高级研究人员以及对人机交互未来充满热情的思想家阅读。它提供的是一套严谨的分析工具和丰富的理论框架，用以理解我们正在共同构建的数字语言未来。

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我对于语言处理的自动化和智能化一直抱有极大的好奇心，这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正是我一直以来想要探寻的领域。作为一个对语言充满热情，同时又对科技发展保持关注的普通读者，我非常期待这本书能够为我揭示那些隐藏在智能技术背后的语言学奥秘。我一直思考，当我们在与机器进行对话时，它们是如何理解我们的意图的？这种理解是如何超越简单的关键词匹配，而达到更深层次的语义理解的？这本书是否会深入介绍自然语言处理（NLP）的核心技术，比如，词向量模型是如何捕捉词语之间的语义关系的？句法解析器是如何构建句子结构的？语义角色标注又是如何识别句子中动词和其论元之间的关系？我希望书中能够用通俗易懂的语言，辅以恰当的实例，来解释这些令人着迷的概念。此外，我也对机器翻译的原理和发展历程非常感兴趣。从早期的统计机器翻译到如今基于深度学习的神经网络机器翻译，这个过程中经历了怎样的技术革新？不同模型的优缺点是什么？目前机器翻译的水平如何，还有哪些挑战需要克服？这本书是否会对此进行详细的阐述？我也想了解，除了翻译，语言技术还有哪些广泛的应用，比如，文本摘要、情感分析、问答系统、对话系统等等。我希望能从这本书中看到这些技术的具体应用案例，从而更直观地感受到语言技术如何改变我们的生活和工作方式。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，让我能够系统地了解计算机语言学和语言技术的全貌。

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我对语言如何被计算和处理的领域一直充满好奇，尤其是当它与人工智能的前沿技术相结合时，更是让我觉得无比兴奋。这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正是这个令人着迷的交叉学科的缩影。我希望这本书能够为我揭示语言的“智能”密码。我一直想知道，机器是如何理解一个句子中词语之间的复杂关系的？除了表面的语法结构，它们如何理解深层的语义含义？这本书是否会深入探讨句法分析和语义分析的技术？例如，依存关系分析、成分分析等方法是如何构建句子的语法树？而语义角色标注、共指消解等技术又是如何揭示词语之间隐藏的意义联系的？我希望书中能够用引人入胜的方式，解释这些在幕后默默工作的技术。另外，我也对文本情感分析和观点挖掘非常感兴趣。通过分析一段文字，机器如何判断其表达的情感是积极的、消极的还是中性的？这对于企业了解消费者反馈、舆情监控等都具有重要意义。我希望书中能够介绍相关的技术原理和应用案例，让我看到语言技术如何帮助我们更好地理解人类的情感世界。我还希望了解，这本书是否会探讨跨语言处理的挑战和解决方案，比如，如何实现不同语言之间的信息流通，以及如何应对语言的多样性和复杂性。我期待这本书能为我提供一个全面的视角，让我理解计算机语言学和语言技术是如何让机器“读懂”和“说出”人类语言的。

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最近我对计算机语言学的领域产生了浓厚的兴趣，尤其是它在现代科技发展中所扮演的角色。这本书的封面设计和书名就给我一种既专业又充满活力的感觉，让人忍不住想要翻开一探究竟。我一直很好奇，那些我们每天都在使用的智能翻译软件、智能客服，以及那些能够根据我们的指令执行任务的语音助手，它们背后究竟隐藏着怎样的技术原理？这本书是否会详细地介绍自然语言处理（NLP）的核心算法和模型？例如，词嵌入、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或者 Transformer 等模型，它们是如何被用来理解和生成人类语言的？我特别希望书中能够有清晰的图示和生动的比喻，来帮助像我这样背景相对薄弱的读者理解这些复杂的概念。另外，我对于语言学和计算机科学是如何融合的也感到非常好奇。这本书会不会探讨词法分析、句法分析、语义分析以及语用分析等语言学理论是如何被映射到计算机模型中的？我希望能从中了解到，语言的结构和意义是如何被计算机捕捉和处理的。而且，我希望这本书能够涵盖一些前沿的研究方向，比如，现在非常热门的大型语言模型（LLMs），如 GPT 系列，它们是如何在海量文本数据上进行训练，并展现出惊人的语言生成和理解能力的？这本书是否会对其进行深入的探讨，甚至分析其工作机制和潜在的应用场景？我希望这本书能让我对语言的本质、语言的计算处理以及未来的发展趋势有一个更全面的认识，为我进一步深入学习打下坚实的基础。

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我对语言的本质以及如何用技术来模拟和增强人类语言能力一直抱有浓厚的兴趣。这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正是我一直以来渴望探索的知识领域。我希望这本书能为我带来一场关于语言与技术的盛宴。我一直很好奇，像我们日常使用的搜索引擎，它们是如何理解我们的搜索意图，并返回最相关的结果的？这背后涉及到哪些语言处理技术？词语的权重、短语的匹配、甚至是语义的理解，是如何被算法量化的？我希望书中能够深入剖析搜索引擎背后的语言学原理，以及如何利用语言技术来优化信息检索的效率和准确性。此外，我也对对话系统和智能客服非常感兴趣。为什么有些智能客服能够流畅地与我们交流，甚至理解我们的潜台词，而有些则显得生硬而机械？这是否与对话管理、意图识别、槽位填充等技术有关？我希望书中能够详细介绍这些技术的实现，并讨论如何构建更自然、更智能的对话体验。我还想了解，语言技术在内容创作和个性化推荐方面的潜力。如何利用自然语言生成技术来自动撰写新闻报道、产品描述，甚至小说？如何通过分析用户的语言偏好来提供个性化的内容推荐？我期待这本书能够提供丰富的前沿案例和技术解析，让我看到语言技术如何驱动内容产业的创新和发展。

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我对科技的快速发展以及它对人类社会的深刻影响一直保持着高度关注。而语言作为人类交流和思维的载体，当它与强大的计算能力结合时，所产生的“化学反应”更是令我着迷。这本书的标题——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正好触及了这个令我无比好奇的交叉领域。我希望这本书能为我打开一扇通往语言智能世界的大门。我一直很好奇，那些我们每天都在接触到的语音识别技术，比如智能音箱、手机上的语音助手，它们是如何准确地将我们口头说出的话转化成文本的？这背后涉及怎样的声学模型和语言模型？我希望书中能够对此有详尽的介绍，并且能够解释其中的难点和挑战，例如，不同口音、语速、背景噪音等问题是如何被克服的。另外，我也对文本生成技术非常感兴趣。像现在非常流行的AI写稿、AI写诗，甚至AI写代码，它们是如何实现的？这是否涉及到更深层次的语言模型，比如，基于Transformer架构的模型是如何通过预测下一个词来生成连贯、有意义的文本的？我希望书中能够深入剖析这些模型的原理，并且能够讨论其在创作、内容生成等领域的应用前景。我还希望了解，这本书是否会探讨语言技术在信息检索、知识图谱构建、以及智能推荐系统等方面的应用。毕竟，能够让计算机更好地理解和处理海量文本信息，对于我们获取和利用知识至关重要。我期待这本书能提供一个全面而深入的视角，让我能够理解语言技术是如何让机器变得“聪明”起来的。

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我对语言的内在规律以及如何利用计算机技术来理解、生成和操纵语言的潜力感到深深的着迷。这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正是我对这个交叉学科的浓厚兴趣的体现。我希望这本书能为我带来一场关于语言与计算的智力冒险。我一直很好奇，机器是如何理解一个句子中的不同成分之间的层级关系的？它不仅仅是词语的堆砌，而是有内在的语法结构。这本书是否会深入探讨句法分析的技术？例如，如何利用上下文无关文法（CFG）、概率上下文无关文法（PCFG）等方法来构建句子的语法树？我希望书中能够用清晰的解释和生动的图例，来阐述这些复杂的概念，让我能够理解计算机是如何解析句子的结构的。另外，我也对语言技术在信息抽取和知识图谱构建方面的应用非常感兴趣。如何从非结构化的文本数据中提取出结构化的实体、关系和事件？这对于构建知识库、智能问答系统等具有至关重要的意义。我希望书中能够介绍相关的技术原理和应用案例，让我看到语言技术如何帮助我们从海量文本中挖掘有价值的信息。我还想了解，这本书是否会探讨语言技术的伦理问题和未来发展方向，比如，AI生成内容的版权问题、偏见问题，以及通用人工智能（AGI）在语言理解方面的挑战。我期待这本书能够提供一个全面而深刻的视角，让我理解计算机语言学和语言技术是如何让机器“更懂”人类语言的。

评分☆☆☆☆☆

我对语言的结构、意义以及人类与机器之间如何通过语言进行有效沟通充满了探索欲。这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——正好触及了我内心深处的好奇。我希望这本书能够为我揭示语言背后的计算奥秘。我一直非常好奇，机器是如何“学习”一门语言的？它不是通过童年时期的自然习得，而是通过大量的文本数据和精密的算法。这本书是否会详细介绍机器学习在自然语言处理（NLP）中的应用？例如，如何利用统计模型来预测下一个词的出现概率？如何训练神经网络模型来理解词语的上下文含义？我希望书中能够用清晰的逻辑，结合图示，来阐述这些概念，让我能够直观地理解机器是如何从数据中提取语言知识的。此外，我也对语言的歧义性和多义性处理非常感兴趣。人类语言充满了模糊和不确定性，机器如何能够在这种情况下做出准确的判断？这本书是否会探讨词义消歧、句义消歧等技术，以及它们在实际应用中的挑战。我还想了解，语言技术如何帮助我们跨越语言的障碍，实现全球信息的无缝流通。除了传统的机器翻译，还有哪些更先进的跨语言处理技术，比如，跨语言信息检索、跨语言情感分析等？我期待这本书能够提供一个全面而深入的视角，让我理解计算机语言学和语言技术是如何让机器更好地理解和使用人类语言的。

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这本书我之前就听说过，名字就很有吸引力。虽然我不是计算机语言学或者语言技术的专业人士，但我一直对语言和科技的结合非常好奇。我一直觉得，如果能用更智能的方式去理解和处理语言，我们的生活会发生多么翻天覆地的变化。比如，现在越来越普遍的语音助手，它们是如何理解我们日常说话的呢？它们背后有没有什么复杂的算法和模型在支撑？这本书的标题让我觉得，它可能会深入浅出地解答这些我一直以来存在的疑问。我尤其期待它能够解释一些我平时不太能理解的概念，比如自然语言处理（NLP）究竟是如何运作的，它跟我们平时理解的“编程”有什么不同，或者说，它又是如何应用到我们生活中的各种场景的。我希望这本书能像一个引路人，带我进入这个既神秘又迷人的领域，让我对语言和科技的关系有一个全新的认识。或许，我还能从中找到一些新的兴趣点，去进一步探索这个充满活力的交叉学科。我不是技术宅，但我也不是完全不懂技术，我希望这本书的叙述方式能够兼顾这两者，既有深度，又不至于让人望而却步。我很想知道，这本书在理论基础的介绍上会花多少篇幅，会不会涉及到一些历史性的发展，或者是一些开创性的研究成果。毕竟，一个领域的发展离不开其历史的积淀。而且，我更关心的是，它在实际应用方面会有哪些精彩的案例分析。比如，机器翻译是如何实现的？它的准确度是如何不断提高的？还有，文本情感分析，它又是如何帮助企业了解消费者反馈的？这些都是我非常感兴趣的实际应用。我希望这本书能够提供一些具体的例子，让我能更直观地理解这些技术是如何改变我们世界的。

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我一直对语言的复杂性和魅力感到着迷，同时也对科技在理解和操纵语言方面的潜力感到惊叹。这本书的书名——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——恰恰是我一直以来想要深入了解的领域。我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我领略语言在计算机世界中的奇妙旅程。我非常好奇，计算机是如何“学习”语言的？它不像人类那样通过直觉和经验来习得，而是依赖于算法和数据。这本书是否会详细介绍自然语言处理（NLP）中的数据驱动方法？例如，如何从海量的文本语料中提取有用的语言模式？监督学习、无监督学习、半监督学习等方法是如何应用于语言任务的？我希望书中能够用清晰的逻辑和生动的例子来阐述这些概念，让我能够理解机器是如何通过“阅读”海量的文本来掌握语言规律的。此外，我也对语言技术的应用场景非常感兴趣。除了我们熟知的机器翻译和语音助手，还有哪些不为人知的、但同样重要的应用？比如，在医疗领域，语言技术如何帮助医生分析病历，辅助诊断？在法律领域，它如何帮助律师快速检索和分析案件信息？在教育领域，它又如何为学生提供个性化的学习支持？我期待这本书能够提供丰富多样的案例研究，让我看到语言技术如何渗透到我们生活的方方面面，解决实际问题，创造价值。我希望这本书能够让我对语言技术有一个系统性的认识，并激发我进一步探索的兴趣。

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我一直对语言的奥秘以及它如何与人工智能技术相结合，从而赋予机器理解和生成语言的能力感到无比好奇。这本书的标题——Computerlinguistik und Sprachtechnologie——就如同一个引人入胜的邀请，让我想要深入探索这个领域。我希望这本书能为我打开一扇通往语言智能世界的大门，让我以一个全新的视角来审视我们习以为常的语言现象。我非常想知道，当我们对着手机说话时，语音助手是如何准确地捕捉我们每一个字的？这背后涉及怎样的声学模型和声学特征提取技术？我希望书中能够详细介绍语音识别的原理，以及如何克服各种语音干扰，实现高精度的识别。同时，我也对自然语言生成（NLG）技术充满了兴趣。当AI能够写出流畅的文章、生成逼真的对话时，它是如何实现的？这是否涉及到序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制（Attention Mechanism）等深度学习技术？我希望书中能够深入剖析这些模型的运作方式，并且能够讨论其在内容创作、虚拟助手等领域的广泛应用。此外，我还想了解，语言技术是如何帮助我们更好地理解和分析大量的文本数据。比如，文本分类、主题模型、以及信息检索等技术，是如何帮助我们从海量信息中找到所需内容的？我期待这本书能够提供丰富多样的实例，让我看到语言技术如何赋能我们获取和处理信息，从而在这个信息爆炸的时代保持竞争力。

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这是第三版了

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