计算语言学与机器翻译导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:外语教学与研究出版社

作者:

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2010-10-1

价格:38.90元

装帧:平装

isbn号码:9787513501910

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认知科学前沿：人类心智的奥秘与计算模型 本书导读： 在信息爆炸的时代，人类对自身心智的探索从未停止。本书《认知科学前沿：人类心智的奥秘与计算模型》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视现代认知科学如何通过跨学科的方法，揭示心智的运作机制。我们聚焦于人类如何感知世界、记忆信息、做出决策以及进行复杂的推理，并着重探讨如何利用计算工具和模型来模拟和理解这些认知过程。 第一章：认知科学的基石与范式演进 本章将追溯认知科学的诞生历程，从早期的哲学思辨，到信息论、控制论的兴起，再到计算机科学的介入，构建起认知科学的学科框架。我们将详细分析行为主义的局限性，以及信息处理范式（Information Processing Paradigm）如何成为理解心智的革命性工具。此外，我们还将探讨联结主义（Connectionism）与符号主义（Symbolism）两大核心流派之间的辩论与融合趋势，为后续章节的深入研究打下坚实的理论基础。 认知科学并非孤立的学科，它是一座横跨心理学、哲学、神经科学、人类学以及人工智能的桥梁。本章将梳理这些学科如何共同贡献于我们对“心智是什么”这一根本问题的回答。我们将探讨关键的实验方法论，例如反应时测量、眼动追踪技术，以及它们在揭示认知过程中的时间特性和资源消耗方面的作用。 第二章：感知系统的高效运作：从感觉输入到意义构建 我们每天接收着海量感官数据，但大脑如何高效地过滤、整合并赋予这些数据以意义？本章将聚焦于视觉、听觉和触觉等主要感知系统的精妙设计。 在视觉感知部分，我们将深入研究自下而上（Bottom-up）的特征提取与自上而下（Top-down）的预期驱动处理的交互作用。读者将了解格式塔原理在组织视觉信息中的关键作用，以及人类如何快速识别复杂场景中的物体，即使在信息不完全或模糊的情况下。我们会详细分析深度感知、运动知觉以及色彩恒常性的神经生理学基础。 听觉感知部分，本书将探讨声音的物理特性如何转化为可理解的语言信号或音乐体验。我们将考察听觉皮层的处理层级结构，并讨论“鸡尾酒会效应”等现象背后的注意力机制。此外，本章也将触及多模态整合（Multimodal Integration），即大脑如何将来自不同感官的信息无缝地编织成一个统一的现实感知模型。 第三章：记忆的结构与动态：编码、存储与提取 记忆是认知系统的核心支柱，它定义了我们的身份和学习能力。本章将系统地剖析记忆的结构模型，从经典的“感觉记忆—短期记忆—长期记忆”模型出发，过渡到更精细的、基于功能和机制的划分。 我们将详尽讨论工作记忆（Working Memory）的容量限制、结构组成（如语音环、视觉空间模板）及其在认知负荷管理中的核心地位。在长期记忆方面，本书区分了外显记忆（陈述性记忆，包括情景记忆和语义记忆）和内隐记忆（非陈述性记忆，如程序性记忆和启动效应）。我们将深入探讨这些记忆类型的编码过程、巩固机制（如睡眠在记忆整合中的角色）以及遗忘的生物学与认知机制。特别地，本章还将探讨记忆的可塑性与重建性——记忆并非一成不变的录像带，而是一个动态的、易受影响的重构过程。 第四章：注意力的选择与控制：心智的聚光灯 注意力被誉为认知资源的“瓶颈”和“守门人”。本章致力于解析注意力的复杂调控机制。我们将考察几种主要的注意力理论，包括早期选择模型（如布罗德本特的过滤理论）和晚期选择模型，并探讨资源有限性的量化研究。 我们不仅关注外部刺激的选择性注意（如空间注意），也深入探究内部注意力的运作，即我们如何将心智资源导向内部的表征或目标。本章将阐述执行控制（Executive Control）在维持目标一致性、抑制无关信息和在任务间切换中的关键作用。此外，我们将讨论持续性注意力的维持机制，以及如何通过神经科学技术（如事件相关电位ERP）来观察注意力的动态变化。 第五章：推理、问题解决与决策制定的计算视角 人类认知的高级功能在于其推理和决策能力。本章将从计算建模的角度审视这些过程。在推理部分，本书区分了演绎推理（如三段论）、归纳推理和溯因推理，并考察人类在执行这些推理任务时的系统性偏差（Bias）。我们将引入启发法（Heuristics）和偏差（Biases）的经典研究，分析它们在快速、低成本决策中的适应性价值，同时也探究它们导致系统性错误的根源。 决策制定部分，我们将分析经典理性决策理论（如期望效用理论）的局限性，并重点介绍前景理论（Prospect Theory）如何更好地描述人类在不确定性下的偏好结构。本书还将探讨启发式决策模型，如Tally Rule和Recognition Heuristic，展示心智如何在复杂环境中，利用有限信息进行“足够好”的判断。 第六章：语言的内在结构与心智表征 语言能力是人类独有的复杂认知成就。本章将探讨语言在认知科学中的核心地位，重点关注语言的结构（句法、语义、语用）如何嵌入和反映心智的表征系统。 我们将审视乔姆斯基的生成语法思想对认知科学的深远影响，并探讨当代认知语言学（如概念隐喻理论）提供的替代视角。本章将深入分析语言习得的机制，从关键期假说（Critical Period Hypothesis）到社会互动理论的辩论。此外，本书还会探讨语言对思维的影响，即语言相对论的现代版本，考察不同语言结构是否会系统性地影响说话者的认知模式。 第七章：心智的具身性、涌现与未来展望 认知科学的最新发展正挑战着传统的“大脑中心”观点。本章将介绍具身认知（Embodied Cognition）的理念，即心智不仅存在于大脑中，更依赖于身体的运动、感觉体验和与环境的互动。我们将探讨如何利用机器人学和虚拟现实技术来测试具身理论的预测。 最后，本书将展望认知科学的未来方向，特别是大数据、大规模神经影像学（如fMRI、EEG）与先进计算建模（如深度学习模型）的结合，如何有望在未来十年内，揭示意识的神经关联（Neural Correlates of Consciousness）以及更精细的心智运行规律。本书旨在激发读者对人类心智这一终极“黑箱”的持续好奇心与深入探究的渴望。

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自从我开始对人工智能领域产生兴趣以来，计算语言学和机器翻译一直是我关注的焦点。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，准确地抓住了我这种读者的心理，它既有理论的高度，又有实践的深度。 在书中，我看到了作者对计算语言学这一学科的清晰界定，它不仅仅是语言学在计算机领域的应用，更是语言学、计算机科学、数学、逻辑学等多个学科交叉融合的产物。作者从宏观上介绍了计算语言学研究的核心问题，例如自然语言理解、自然语言生成、信息检索、对话系统等等，让我对这个领域有了全面的认识。然后，本书将视角聚焦于机器翻译，这无疑是计算语言学中最具代表性和实用性的应用之一。书中对机器翻译的介绍，并非是简单的模型罗列，而是从其发展历史、核心技术、面临挑战等方面进行了深入浅出的阐述。我特别喜欢作者在解释一些核心概念时，所使用的类比和图示，比如在讲解“词性标注”时，作者就形象地将不同的词性比作不同的“角色”，而句子中的词语就像是演员，需要根据剧本（上下文）来确定自己的角色。

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当我第一次看到《计算语言学与机器翻译导论》这本书的书名时，就觉得它非常有吸引力，因为它涵盖了我一直感兴趣的两个领域。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，为我提供了一个深入了解计算语言学和机器翻译的绝佳视角。 在书中，我看到了作者是如何从语言学的基本概念出发，一步步引导读者进入计算的领域。我对书中关于“词性标注”的介绍印象尤为深刻，它让我明白，仅仅识别出单词是不够的，机器还需要知道这个单词在句子中扮演的角色，比如是名词、动词、形容词等等。而这一看似简单的任务，在实际应用中却充满了挑战，因为同一个词在不同的语境下可能有不同的词性。作者通过列举一些例子，并结合统计模型，详细解释了如何解决这类问题。

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作为一名对语言充满好奇，同时又对技术发展感到兴奋的读者，《计算语言学与机器翻译导论》这本书，无疑是一次令人愉悦的学习体验。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，对于我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于“语言与智能”的探索指南。它让我看到了人类语言的魅力，以及如何通过计算机技术来“模仿”甚至“超越”人类在语言处理方面的能力。 在书中，作者对机器翻译的各种模型进行了详细的介绍，从最初的基于规则的机器翻译（RBMT）到后来的统计机器翻译（SMT），再到如今占据主导地位的神经机器翻译（NMT）。我特别喜欢作者对RBMT的讲解，它让我明白了早期的机器翻译是如何依靠人工制定的语言规则来实现的，这种方法虽然直观，但在面对语言的复杂性和多样性时，往往显得力不从心。接着，作者详细介绍了SMT，让我看到了概率模型和大规模语料库的重要性。我印象深刻的是，作者通过一些简单的例子，说明了如何利用概率来预测一个词的翻译，以及如何构建语言模型来评估一个句子是否符合目标语言的语法。

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我一直对人工智能如何处理和理解人类语言的机制非常着迷，《计算语言学与机器翻译导论》这本书，恰恰满足了我对这方面的求知欲。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，在我看来，不仅仅是一部关于计算语言学和机器翻译的教科书，更是一场关于“语言的计算之旅”的精彩呈现。 在书中，我看到了作者如何将语言学理论与计算机科学的计算方法有机地结合起来。对于计算语言学这一交叉学科，作者并没有进行过于抽象的理论灌输，而是通过对具体问题的剖析，例如词性标注、句法分析、语义理解等，来展现计算语言学在解决语言问题时的强大能力。我尤其喜欢书中关于“词向量”的讲解，作者用生动的例子，说明了如何将离散的词语映射到连续的向量空间，以及这些向量是如何捕捉词语之间的语义相似性和关联性。这让我理解了，为什么现代机器翻译能够如此准确地捕捉到句子中的细微含义。

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《计算语言学与机器翻译导论》这本书，就像一个精美的工具箱，里面装满了解决语言难题的利器，同时也是一本引人入胜的百科全书，让你在探索的过程中不断发现新的知识点。对于我这样的读者来说，找到一本既能满足求知欲，又不至于让人生畏的书籍，是相当不容易的。 这本书在讲解机器翻译的演进历程时，特别让我印象深刻的是作者对“统计”与“概率”在其中扮演角色的强调。我过去一直觉得，机器翻译就是“翻译”，可能涉及一些词语的替换和语法的调整。但读了这本书，我才明白，统计机器翻译（SMT）是如何通过大量的平行语料库来学习语言之间的映射关系的。作者详细讲解了如何构建语言模型来评估一个翻译句子是否流畅，如何通过词对齐模型来确定源语言和目标语言词语之间的对应关系。我尤其对书中对于“短语翻译模型”的讲解感到有趣，它让我想象到，机器是如何将一句中文翻译成英文时，不是逐词翻译，而是将一些固定的短语“打包”翻译，这样可以大大提高翻译的准确性和流畅度。

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这本书的名字叫做《计算语言学与机器翻译导论》，我拿到这本书的时候，说实话，内心是充满期待又带着一丝忐忑的。作为一名对人工智能和语言交叉领域颇感兴趣的普通读者，我一直想找一本既能系统性地梳理知识脉络，又能让我切实感受到前沿技术魅力的入门书籍。《计算语言学与机器翻译导论》这个书名本身就足够吸引人，它精准地指出了我想要探索的方向——将抽象的语言学理论与计算机强大的计算能力相结合，并最终落地到“机器翻译”这个听起来既熟悉又充满魔力的应用上。 当我翻开第一页，就被作者清晰的逻辑和严谨的论述所吸引。开篇的引言部分，作者并没有直接进入技术细节，而是先宏观地阐述了计算语言学产生的历史背景、核心问题以及它在整个信息时代扮演的重要角色。我个人特别喜欢这种“先搭框架，再填细节”的讲解方式，它让我能够迅速建立起对整个学科的整体认知，避免了在信息洪流中迷失方向。作者对语言本身的复杂性进行了深入浅出的剖析，从语音、词汇、语法到语义，再到语用，每一个层面都仿佛被层层剥茧，展现出语言的精妙之处。这种对语言学基础知识的扎实铺垫，对于我这样一个非专业背景的读者来说，是极其宝贵的。我曾尝试阅读一些直接跳入算法的教材，但往往因为缺乏语言学理论的支撑而感到晦涩难懂。而这本书在这方面做得非常好，它让我理解了为什么机器翻译需要考虑词性标注、句法分析、语义理解这些看似“软”的因素，以及这些因素是如何被量化和计算的。

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我一直以来对自然语言处理（NLP）的各种技术都抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够让机器“听懂”我们说话，并且能够与我们进行流畅交流的技术。因此，《计算语言学与机器翻译导论》这本书的名字一出现，就牢牢抓住了我的眼球。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，与其说是一本枯燥的技术手册，不如说是一场引人入胜的探索之旅。它带领我从最基础的语言构成单元开始，层层递进，逐步揭示了机器如何理解并生成人类语言的奥秘。 书中对于语言学基础知识的介绍，并不是那种学院派的、干巴巴的定义堆砌。作者巧妙地将这些理论与实际的计算问题相结合。例如，在讲解词性标注时，作者不仅仅是给出了各种词性标签的定义，更是详细地解释了为什么词性标注对于后续的句法分析至关重要，以及如何利用概率模型和上下文信息来准确地推断一个词的词性。我特别喜欢书中关于歧义消解的讨论，语言中的歧义无处不在，而机器如何在这种模糊性中找到正确的含义，这本身就是一个极具挑战性的问题。作者通过列举生活中的例子，如“我看见了河边的柳树”和“我看见了河里的柳条”，说明了同一个词在不同语境下的不同含义，然后引出了词义消歧的技术方法，例如基于词典的方法、基于统计的方法以及后来基于深度学习的方法，让我深刻体会到机器在理解语言的深度和广度上的每一次进步。

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我在阅读《计算语言学与机器翻译导论》的过程中，最大的感受就是作者在知识的组织和呈现上，具有非常强的逻辑性和层次感。这本书不仅仅是关于“怎么做”的技术指南，更重要的是它深入探讨了“为什么这么做”的理论基础。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，在我看来，是一部非常扎实的科普作品，它在保证科学严谨性的同时，也极大地降低了普通读者接触和理解计算语言学与机器翻译这两个复杂领域的门槛。 书中对语言处理流程的拆解，让我能够清晰地看到一个完整的机器翻译系统是如何一步步工作的。从最初的文本输入，到分词、词性标注、句法分析、语义分析，再到最后的翻译生成，每一步都对应着计算语言学中的特定问题和技术。作者在讲解这些过程中，会穿插介绍一些经典算法和模型，但绝不会让读者感到应接不暇。例如，在讲解句法分析时，我学习到了不同的句法表示方法，如短语结构语法和依存语法，以及相应的分析算法，如CYK算法和基于图的依存句法分析。作者通过图示和通俗的语言，将这些算法的核心思想阐述得十分清楚。让我印象深刻的是，作者在讨论句法分析的挑战时，提到了长距离依赖问题和嵌套结构问题，这些都是在自然语言中非常普遍的现象，也极大地增加了机器分析的难度。

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我一直对人工智能在语言领域的应用感到好奇，特别是机器翻译，它直接关系到跨语言交流的便捷性。《计算语言学与机器翻译导论》这本书，确实为我打开了认识这个领域的一扇新窗口。这本书的价值不仅仅在于它能教我“如何”去构建一个机器翻译系统，更重要的是它能让我理解“为何”要这么构建。 书中对计算语言学基本概念的阐述，让我对语言的结构化和形式化有了更深刻的认识。我过去可能只觉得语言是口头上的交流，但这本书让我看到了语言背后隐藏的丰富而复杂的结构。例如，作者在介绍词汇语义学时，不仅仅停留在词语的意义上，而是深入到词语之间的关系，如同义、反义、上下位关系等，并探讨了如何用计算模型来表示和利用这些关系。我特别喜欢书中关于“词向量”的介绍，作者通过生动的例子，解释了如何将离散的词语映射到连续的向量空间中，以及这些向量如何捕捉词语之间的语义相似性和关联性。这让我惊叹于计算机能够如此“理解”词语的含义。

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接着阅读，我惊喜地发现，《计算语言学与机器翻译导论》在介绍机器翻译的具体模型时，并没有止步于对现有技术的简单罗列。作者花了相当多的篇幅，深入浅出地讲解了从早期的基于规则的机器翻译（RBMT）到统计机器翻译（SMT），再到如今主流的神经机器翻译（NMT）的发展历程。在讲解SMT时，作者详细解释了诸如词对齐、短语提取、语言模型等核心概念，并通过生动的例子说明了这些模型是如何工作的。我尤其对作者在讲解“概率”在SMT中扮演的关键角色时所使用的比喻印象深刻，它将抽象的数学概念转化为易于理解的直观感受。而当进入NMT的部分，我更是被作者对深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）和Transformer的讲解所震撼。作者不仅介绍了这些模型的架构，还细致地阐述了它们在处理序列数据（即语言）时的优势，以及注意力机制（Attention Mechanism）是如何革新了机器翻译的性能。 更让我惊喜的是，作者在讲解这些复杂模型时，并没有使用大量晦涩难懂的数学公式，而是通过流程图、伪代码和直观的图示，将模型的内部运作机制一步步地展现出来。这对于像我这样，虽然对技术有兴趣，但数学基础相对薄弱的读者来说，无疑是巨大的福音。我能够清晰地理解，为什么RNN能够“记住”之前的词语，为什么Transformer的“自注意力”机制能够让模型同时关注输入句子的不同部分。读到这里，我才真正体会到，原来机器翻译并不是一个简单的“词语替换”过程，而是一个高度复杂、涉及多层面信息融合的智能决策过程。作者还提及了一些前沿的研究方向，比如预训练语言模型（如BERT、GPT系列）在机器翻译中的应用，这让我感受到了计算语言学和机器翻译领域持续的活力和快速发展。

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标题有“以偏概全”的嫌隙，全书300页，1-8章基本符合标题，但只占篇幅一半左右，9-12章节以雅信为例，介绍了计算机辅助翻译（CAT），读起来有点像说明书，占了另一半篇幅。总体感觉有些失望，前半部分可以写的更深入全面一些，很多章节像是浅尝辄止，没有讲透，令人“不满足”，第三章第六章推荐阅读，尤其第六章，确实可以当成这个领域的研究文献的“导论”来看，但也仅限于此了，需要找更全面的书籍来看。 2019.08.10

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