Relational Models of the Lexicon pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Evens, Martha Walton 编

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 49.72

装帧:

isbn号码:9780521104760

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 计算机
• NLP
• 词汇语义学
• 关系模型
• 语言学
• 心理语言学
• 语义网络
• 知识表示
• 计算语言学
• 词汇组织
• 概念语义
• 认知科学

《计算语言学基础与新兴领域研究》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的计算语言学知识框架，并聚焦于当前及未来最具潜力的研究方向。全书内容横跨理论基础、核心技术以及面向实际应用的最新进展，力求在严谨的学术基础上，展现计算语言学学科的广阔图景和蓬勃生命力。 第一部分：理论基石与经典方法的回顾与重构 本部分着重于夯实读者的理论基础，对支撑现代自然语言处理（NLP）的经典模型和计算语言学范式进行深入剖析和批判性重构。 第一章：形式语言理论在文本结构分析中的应用 本章从乔姆斯基的生成文法理论出发，详细阐述了上下文无关文法（CFG）、上下文相关文法（CSG）等形式文法体系的数学基础及其在句法分析（Parsing）中的核心作用。特别地，我们探讨了如何利用CYK算法、Earley算法等经典自底向上和自顶向下的解析策略，分析复杂句法结构，并讨论了这些形式模型在处理真实世界语言的歧义性和非规范性时所面临的局限性。此外，本章还引入了基于依赖关系的形式化框架，探讨其在跨语言句法比较中的优势。 第二章：概率模型与统计自然语言处理的范式转换 本章详细梳理了从早期的基于N-gram的概率模型到隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的发展历程。我们不仅讲解了这些模型的概率图结构、参数估计（如极大似然估计与平滑技术），更侧重于分析它们如何有效地解决了词性标注（POS Tagging）、命名实体识别（NER）等序列标注问题。本章对最大熵模型（MaxEnt）进行了详尽的数学推导，阐释了其作为一种更具表达力的判别模型的优势，并探讨了其在处理特征稀疏性问题上的经典策略。 第三章：信息论基础与文本表示的早期探索 本章聚焦于信息论如何指导文本的量化表示。通过对熵、互信息、交叉熵等核心概念的阐释，我们分析了它们在词汇选择、语篇衔接分析中的理论贡献。随后，本章深入探讨了基于词典和语料库的词汇语义表示方法，包括词频-逆文档频率（TF-IDF）的计算原理及其在信息检索（IR）系统中的基础应用。对词汇共现矩阵的构建和奇异值分解（SVD）在降维和语义空间构建中的作用进行了细致的探讨。 第二部分：深度学习时代的核心架构与语义嵌入 本部分是全书的重点，涵盖了当前NLP领域主流的神经网络架构及其在复杂语言任务中的应用，特别是词嵌入技术（Word Embeddings）的革命性影响。 第四章：循环神经网络（RNN）家族的演进与序列建模 本章详细介绍了循环神经网络（RNN）的基本结构、前向传播与反向传播算法（BPTT）。随后，深入分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过引入门控机制有效缓解梯度消失问题，从而实现对长距离依赖信息的捕获。我们通过具体的例子，展示了这些模型在机器翻译（MT）的编码器-解码器框架中的应用，并讨论了它们在处理变长序列输入时的计算效率优化策略。 第五章：词向量与上下文无关表示的精细化 本章全面覆盖了从早期词向量到高级表示方法的演变。对Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的数学原理进行了详尽的推导，解释了负采样（Negative Sampling）和分层Softmax的优化目的。随后，本章深入探讨了GloVe模型的矩阵分解视角，并对比了这些静态词向量在捕捉词汇语义相似度上的性能差异。同时，也批判性地分析了静态词向量无法处理一词多义（Polysemy）问题的根本原因。 第六章：注意力机制与Transformer架构的崛起 本章的核心在于对自注意力（Self-Attention）机制的深入解析。我们详细介绍了缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算流程，并阐释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型对不同表示子空间的关注能力。随后，本章全面构建了Transformer模型的Encoder-Decoder结构，分析了位置编码（Positional Encoding）的作用，以及残差连接和层归一化在稳定深层网络训练中的关键角色。 第三部分：面向高级认知任务的前沿模型与应用 本部分将焦点转向当前最先进的预训练语言模型（PLMs）及其在需要深层语义理解和生成任务中的应用。 第七章：大规模预训练语言模型的结构与微调范式 本章系统介绍了BERT、GPT系列模型在结构上的关键差异，重点阐述了BERT的双向掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标。对于GPT模型，我们分析了其单向自回归（Autoregressive）特性如何使其成为强大的文本生成器。本章详细讲解了下游任务的微调（Fine-tuning）策略，包括参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA在资源受限环境下的实用性。 第八章：知识增强与可解释性研究 随着模型规模的扩大，知识的融入和模型决策的可解释性成为关键挑战。本章探讨了如何将外部知识图谱（KGs）融入到神经网络结构中，以增强模型的常识推理能力，特别是知识增强的图神经网络（KGNN）在关系抽取和事实核查中的应用。在可解释性方面，本章介绍了梯度可视化、特征归因方法（如Integrated Gradients）如何揭示模型在特定决策中关注的文本区域。 第九章：多模态计算与跨语言处理的新挑战 本章将视野扩展到更复杂的真实世界数据。首先，讨论了图像-文本对齐（Image-Text Alignment）的计算模型，例如CLIP架构，及其在零样本分类和视觉问答（VQA）中的表现。其次，深入分析了跨语言信息处理的挑战，包括低资源语言的表示学习、零样本/少样本机器翻译的最新进展，以及如何利用多语言预训练模型（如mBERT）进行语言间知识迁移。 第十章：计算语言学的伦理、偏见与未来方向 本章以批判性的眼光审视计算语言学的发展。我们详细分析了训练数据中存在的社会偏见（如性别、种族偏见）如何通过语言模型固化和放大，并探讨了减轻模型偏见的技术路径。最后，本章展望了未来的研究方向，包括小规模高效模型的开发、对人类心智模型的模拟，以及在复杂推理和复杂语篇理解方面的长期目标。 本书内容结构严谨，理论推导细致入微，案例分析丰富翔实，旨在成为计算语言学、人工智能及相关交叉学科领域研究者和高年级本科生、研究生不可或缺的参考书目。

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我是一名文学研究者，平时的工作离不开对文本的精读和细品。在我的研究中，词语的选择、排列以及它们之间形成的微妙张力，往往是揭示作者意图、作品主题的关键。我常常感到，单纯从词义的字面理解是远远不够的，词语背后承载的文化内涵、历史沉淀以及情感色彩，才是真正引人入胜的部分。《Relational Models of the Lexicon》这个书名，立刻引起了我的好奇。我猜测，这本书并非仅仅关注词汇的定义或分类，而是更深入地探讨词语之间的相互关系，以及这些关系如何构建起我们理解和感知世界的框架。我期待书中能对“关系”这一概念进行深刻的阐释，例如，词语是如何通过类比、隐喻、转喻等方式建立联系的？这些关系又如何影响着我们对文本的解读？是否会有关于词汇在诗歌、小说等文学体裁中应用的案例分析？我希望这本书能够为我提供一种全新的分析工具，让我能够更敏锐地捕捉到文本中词语的潜能，发掘出那些隐藏在字里行间的深层含义。

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从初步翻阅来看，《Relational Models of the Lexicon》似乎是一部野心勃勃的作品，它试图在纷繁复杂的词汇世界中构建一套严谨的理论框架。我是一名从事自然语言处理工作的工程师，每天都要面对大量词汇的统计、分类和匹配问题。目前我们主要依赖于一些相对基础的词汇资源，比如WordNet，但总觉得在处理语境敏感性、隐喻以及更深层次的语义关系时，这些资源显得有些力不从心。我寄希望于这本书能够提供更先进、更具动态性的词汇模型，能够捕捉到词语在不同语境下的灵活多变。我特别关注书中是否会探讨词汇的动态演化，比如新词的产生、旧词意义的变迁，以及这些变化如何被模型化。另外，作为一名工程师，我更关心这些理论模型是否能够转化为可操作的算法或模型，用于改善信息检索、机器翻译、情感分析等应用。我希望书中能有一些关于如何从大规模语料库中提取和构建这些“关系模型”的指导，甚至是一些算法的伪代码或实现思路。即使书中没有直接提供代码，但只要能为我们提供清晰的理论指导和研究方向，对我来说也价值连城。

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我对《Relational Models of the Lexicon》这本书的期待，更多是源于一种直觉性的好奇。我不是语言学家，也不是工程师，我只是一个对语言本身充满兴趣的普通读者。我平时喜欢阅读，也喜欢观察人们是如何交流的，我常常觉得，我们之所以能理解彼此，不仅仅是因为我们知道一些词语的意思，更重要的是，我们能够理解词语之间千丝万缕的联系。比如，当我们听到“春天”这个词，脑海中会立刻浮现出“绿意”、“花开”、“温暖”等词语，这些词语之间仿佛形成了一个有机的整体。我猜这本书正是要探讨这种“有机体”的运作方式。我希望它能用一种相对易懂的方式，向我解释词语是如何构成网络的，这些网络又是如何影响我们的思维和表达的。我可能不会深入研究它的理论模型，但我希望能从中获得一些启发，让我对语言的理解上升到一个新的层面，或许能让我更懂得如何用词，如何去欣赏那些用词精妙的文章。

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作为一名教授词汇学课程的教师，我一直在寻找能够为我的学生提供更全面、更前沿知识的教材和参考书。《Relational Models of the Lexicon》这个标题，让我觉得它可能是一种对传统词汇学研究的突破。我们现在教授的词汇学，很多时候还是基于静态的、分类的视角，比如将词汇分为同义词、反义词、多义词等。然而，我总觉得这种方法并不能完全解释语言的活力和人类认知词汇的复杂性。我希望这本书能够引入更具动态性、网络化的词汇模型，能够展示词汇是如何作为一个相互关联的系统运作的。我特别关注书中是否会探讨词汇的分布式表示，以及这些表示如何捕捉词语的语义和句法特征。此外，我也希望书中能提供一些关于如何评估和比较不同词汇模型的教学案例，或者能够启发学生思考如何在课堂上设计与这些模型相关的练习和讨论。这本书或许能帮助我革新我的教学方法，让学生们对词汇学产生更浓厚的兴趣，并培养他们独立思考和解决问题的能力。

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刚拿到这本《Relational Models of the Lexicon》，就被它沉甸甸的质感和封面设计吸引了。我是一名对语言学，特别是词汇学有着浓厚兴趣的学生，一直以来，我都觉得理解词汇的本质及其相互关系是深入掌握一门语言的关键。市场上关于词汇学的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么缺乏足够的深度和实践性。我期待这本书能够填补我在这方面的认知空白，提供一种全新的、更具系统性的视角来审视词汇。封面上的“Relational Models”这几个字，就让我联想到词语之间的关联，比如同义、反义、上下位关系，甚至是更微妙的联想和隐含意义。我很好奇书中会如何具体阐释这些“模型”，它们又是如何被建构和应用的。是否会涉及图论、网络分析等方法，将复杂的词汇网络可视化？或者，它会侧重于心理语言学层面，探讨人们在认知过程中是如何组织和提取词汇信息的？我猜测，这本书的受众可能包括了高级语言学专业人士、人工智能领域的词汇语义研究者，甚至是需要处理海量文本数据进行分析的学者。我非常期待书中能有丰富的案例分析，用生动的例子来解释抽象的概念，让我能够学以致用，更好地理解自然语言的处理和生成。

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