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作为一名常年与文学文本打交道的编辑,我一直对语言的“美学”和“规范性”之间的张力很感兴趣。这本书的视角虽然偏向技术和量化,但它对“惯常性”(Idiomaticity)的揭示,恰恰触动了我对文学语言敏感神经的最深处。《Corpus, Concordance, Collocation》以一种近乎冷峻的客观性,展示了语言是如何在日常使用中形成“共识”,而这种共识,恰恰是文学创新得以被理解的基础。书中对那些“打破搭配”的实例分析,非常精彩——我们之所以能感受到某个比喻或表达的独特,正是因为它背离了语料库中高度稳定的模式。它让我重新思考,在追求文本的流畅性和可读性时,我们对“标准”的界定究竟应该基于多少的统计学依据,以及在特定语境下,如何有意识地利用这些搭配规律来增强文本的冲击力。这是一本能让文科生感到“有用”的硬核著作。
评分这本《Corpus, Concordance, Collocation》的出现,简直是为我这个语言学初学者打开了一扇新世界的大门。起初,我对这些术语感到有些晦涩难懂,总觉得它们是高深莫测的理论,但这本书的叙述方式却异常亲切和引人入胜。作者似乎非常理解初学者的困境,没有一开始就抛出复杂的公式和模型,而是循序渐进地引入概念。比如,它对“语料库”的阐释,不是生硬地定义,而是通过生动的例子告诉我们,语料库是如何从一个庞大的文本集合,逐步演变成我们理解语言规律的“实验室”。书中对如何构建和使用语料库的介绍非常详尽,从数据的收集、清洗到标注,每一步都像是手把手地在教导。特别是关于语料库的伦理和代表性问题,作者的探讨非常深入且富有批判性,让我意识到我们手中的数据并非全然客观,这对我后续的学习产生了极大的启发。总的来说,它成功地将一个看似枯燥的技术性主题,打造成了一场充满发现乐趣的阅读之旅。
评分这本书的排版和图表设计,虽然简洁,但却透露出一种严谨的学术态度,这让我印象深刻。阅读体验上,它不像许多同类学术书籍那样晦涩难懂,得益于作者对概念定义的精确把控和例证的恰到好处。特别是关于“共现”(Co-occurrence)的章节,作者没有满足于给出简单的定义,而是通过多维度的图示来展示词语在不同语境下的关系网络,这对于视觉化学习者来说是极大的福音。我注意到,书中引用的参考资料和历史脉络梳理得非常完整,显示出作者深厚的学术功底和对该领域发展历程的清晰认知。对于想要系统进入计算语言学或应用语言学领域的后学们,这本书无疑是构建扎实理论框架的必备读物。它不是那种读完就扔在一边的参考书,而是需要反复研读、时常翻阅的工具书,其内容的深度和广度,绝对物超所值。
评分对于从事自然语言处理(NLP)的工程师来说,这本书的价值在于它对基础理论的深度挖掘和对技术实现路径的清晰勾勒。我原以为,既然我们有强大的算法和模型,这些传统语言学概念只是历史遗留,但这本书让我明白,再先进的AI也离不开对语言底层结构——特别是词汇共现规律的深刻理解。《Corpus, Concordance, Collocation》在讲解如何量化“搭配强度”时,所引用的统计学方法非常严谨,从简单的频次计算到更复杂的互信息(Mutual Information)和t检验(t-test),逻辑链条清晰无懈可击。书中对不同语料库标注体系的比较分析,也为我们在设计特定领域模型时提供了宝贵的参考视角。它不仅是一本理论书,更像是一本高质量的工程实践手册,指导我们如何将语言学洞察转化为可执行的数据处理策略。读完后,我对我们现有模型中“黑箱”部分的理解清晰度,有了质的飞跃。
评分我是一名资深英语教师,在教学实践中常常遇到学生对词汇搭配的困惑,他们知道单个词的意思,但就是不知道如何自然地组合在一起。阅读《Corpus, Concordance, Collocation》后,我最大的感受是醍醐灌顶。这本书对于“搭配”(Collocation)的系统性分析,简直是教科书级别的范本。作者没有停留在传统的词典解释上,而是深入探讨了为什么某些词语天生就“喜欢”和某些词语组合在一起。书中的案例选择极其精妙,那些看似随机的词语组合,在语料库的量化分析下,立刻显现出清晰的模式和惯例。我尤其欣赏作者在讲解“词位”(Concordance)工具的使用时,那种务实和操作性强的风格。它不只是告诉我们“是什么”,更重要的是教会我们“怎么做”。我已经开始将书中的方法融入到我的课堂设计中,比如让学生自己去语料库中查找特定动词的常见宾语,这种主动探究的过程,远比我单方面灌输有效得多。这本书极大地提升了我对当代英语使用情况的把握能力。
评分厉害,佩服!
评分用语料库做词典义项自动辨析与识别(ch.3, 基于词性与索引量的统计分析);联系词义与搭配项之模式(ch.4, 对词义与词语搭配/共现之分析在同时代领先);基于语料库、以语法模式编纂词性(ch.6);提出 open-choice, idiom 两个原则(ch.8)
评分厉害,佩服!
评分厉害,佩服!
评分比较理论的一本书。15年间,有人反驳了他语料库越大越好的观点,也有人通过POS tagging做到了标注单词词性。语料库语言学发展了很多
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