Essential Programming for Linguistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Weisser, Martin

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2009-11

价格:$ 129.95

装帧:

isbn号码:9780748638550

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 语法
• 编程
• 数据处理
• Linguistics
• Programming
• Python
• Computational Linguistics
• Natural Language Processing
• Data Science
• Text Analysis
• Corpus Linguistics
• Programming Linguistics
• Essential Programming

《编码世界：面向语言研究的计算思维实践》 这是一本专为渴望掌握计算思维，并将其应用于语言学研究的学者、学生和实践者设计的指南。 它并非要教授一门具体的编程语言，而是要引导你理解编程的核心逻辑、思维模式以及它们与语言学问题的天然契合之处。在这本书中，你将踏上一段探索性的旅程，从零开始，逐步构建起驾驭数据、分析模式、甚至模拟语言现象的能力。 核心理念：计算思维是语言学的“新语言” 语言学，其本质是对人类最复杂、最精妙的创造物的研究。从音韵的细微差别到句法的严谨结构，从语义的丰富层次到语用的动态变化，语言学对象本身就充满了模式、规则和系统。而计算思维，恰恰是识别、描述和操纵这些模式与系统的强大工具。本书将深入剖析计算思维的几个关键要素，并展示它们如何在语言学领域焕发新的生命力： 分解（Decomposition）： 如何将复杂的语言学问题拆解成更小、更易于管理的子问题，例如将一个大规模的语料库分析任务分解为词性标注、句法分析、语义角色标注等独立步骤。 模式识别（Pattern Recognition）： 如何在海量语言数据中发现隐藏的规律，例如识别特定语法结构的使用频率、发现词汇搭配的关联性、或者揭示语言演变中的趋势。 抽象（Abstraction）： 如何从具体的数据实例中提炼出普遍性的规则和模型，例如从大量的句子中抽象出动词的语态变化规律，或者从不同的口语样本中抽象出语音特征。 算法设计（Algorithm Design）： 如何设计一套清晰、逻辑严谨的步骤来解决语言学问题，例如设计一个算法来自动识别文本中的情感倾向，或者一个算法来匹配不同语言之间的对应词汇。 本书内容梗概：循序渐进，实践驱动 《编码世界》将以一种高度结构化和实践性的方式展开，确保你在阅读过程中不仅理解理论，更能动手实践，获得切实的技能提升。 第一部分：思维的基石——理解计算思维的语言学视角 1. 计算思维是什么？为什么语言学家需要它？ 我们将首先破除对“编程”的固有迷思，强调计算思维是一种解决问题的方法论，而非仅仅是编写代码的技能。 深入探讨语言学研究中常见的挑战，例如大规模数据的处理、复杂规则的建模、跨语言比较的自动化等，以及计算思维如何提供有效的解决方案。 通过生动的语言学案例，展示计算思维如何帮助我们更精确、更系统地理解语言。 2. 数据：语言学的“原材料”与计算的“燃料” 本章将聚焦于语言学数据，探讨不同类型的数据（文本、语音、语料库、实验数据等）的特点及其在计算分析中的潜在价值。 介绍数据收集、清洗、格式化等基本预处理流程，为后续的分析奠定基础。 讨论数据表示的方法，例如如何将语音信号转化为数字序列，如何将文本编码为机器可读的格式。 3. 逻辑与结构：构建理解语言的“代码” 深入浅出地介绍基本的逻辑运算和数据结构，例如布尔逻辑、集合论、列表、字典等。 展示如何利用这些基本元素来描述语言学现象，例如用集合来表示词汇集合，用列表来表示句子中的词语序列，用字典来存储词语的属性信息。 通过简单的语言学实例，例如词频统计、字母计数，来练习这些基本概念。 第二部分：工具箱的构建——掌握分析语言的计算方法 4. 文本处理的艺术：从字符到意义 本章将重点介绍文本数据的常见处理技术，包括分词（tokenization）、词性标注（part-of-speech tagging）、命名实体识别（named entity recognition）等。 我们将探讨这些技术背后的基本原理，以及它们如何帮助我们从原始文本中提取出结构化的信息。 通过模拟这些过程，让你理解算法如何一步步地揭示文本的内在结构。 5. 模式挖掘：揭示语言的规律与关联 介绍如何使用计算方法来发现语言中的模式，例如 N-gram 模型在词语序列分析中的应用，词汇共现分析揭示词语之间的语义关联。 我们将探讨频率统计、关联规则挖掘等技术，并用它们来分析词汇搭配、句法结构的使用频率等。 通过实例，学习如何量化语言现象，例如计算两个词语一起出现的概率。 6. 抽象与建模：构建语言学的“计算模型” 本章将引导你思考如何将语言学理论转化为计算模型。 介绍基本的建模概念，例如如何用规则系统来表示语法，如何用概率模型来描述语音变化。 我们将通过简单的例子，例如正则表达式匹配特定句子结构，来感受模型的力量。 7. 可视化：让数据“说话” 讨论数据可视化在语言学研究中的重要性，它能够帮助我们直观地理解复杂的数据模式。 介绍不同类型的可视化图表（柱状图、折线图、散点图、词云等），并讨论它们在展示语言学数据时的适用性。 通过实例，学习如何将分析结果转化为易于理解的图形，例如绘制词频分布图、词语关系网络图。 第三部分：实践的深化——应用于语言学前沿问题 8. 自动化句法分析：理解句子结构的新视角 探讨句法分析（parsing）在计算语言学中的核心地位，以及自动化句法分析的挑战和方法。 介绍不同类型的句法表示（如依存句法、短语结构句法）及其计算上的考量。 通过讲解经典算法的基本思想，让你理解计算机如何“解析”句子的语法结构。 9. 语义分析的计算之旅：从词义到篇章理解 本章将深入语义学的计算层面，介绍词义消歧、语义角色标注、篇章分析等概念。 探讨如何利用词向量（word embeddings）等技术来捕捉词语的语义信息，以及如何进行更深层次的意义推理。 通过实例，让你体会计算如何帮助我们理解文本的深层含义。 10. 语音处理的入门：从声学信号到语言信息 虽然本书侧重于文本，但我们将触及语音处理的计算基础，包括声学特征提取、音素识别、发音模拟等。 介绍语音数据与文本数据的转换过程，以及计算方法在语音分析中的应用。 通过对语音信号进行基本分析的演示，让你了解计算如何揭示语音的物理特性。 11. 语言学研究中的计算项目设计：从想法到实现 本章将引导你如何将所学知识应用于实际的语言学研究项目。 介绍项目规划、需求分析、技术选型、结果评估等项目管理的关键环节。 通过几个完整的案例研究，展示如何从一个语言学问题出发，逐步构建起一套计算解决方案。 学习这本书，你将获得： 一种新的解决问题的方式： 掌握分解、模式识别、抽象和算法设计的思维模式，能够以更系统、更高效的方式应对复杂的语言学挑战。 驾驭语言数据的能力： 能够理解和处理大规模语言数据，从海量信息中提取有价值的洞见。 构建语言学模型的直觉： 能够将语言学理论转化为可计算的模型，从而进行更精确的分析和预测。 跨学科的语言能力： 能够理解和参与计算语言学、自然语言处理等前沿领域的研究和讨论。 独立完成语言学研究项目的信心： 能够独立设计和实施基于计算方法的语言学研究项目，将理论研究与实践应用紧密结合。 《编码世界：面向语言研究的计算思维实践》是一扇通往语言学新境界的大门。它将赋予你强大的工具和前所未有的视角，让你以一种全新的方式去探索、理解和塑造我们关于语言的知识。无论你是希望自动化你的语料库分析，还是渴望构建更精细的语言模型，这本书都将是你旅程中不可或缺的伙伴。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调搭配烫金的字体，立刻给人一种庄重而又不失现代感的印象。我是在一家独立书店偶然发现它的，书脊的质感非常棒，拿在手里沉甸甸的，让人觉得这绝对是一部重量级的作品。翻开扉页，那种纸张的触感和油墨的清香，瞬间就把我拉入了一个专属于知识的宁静世界。我本来对“编程”和“语言学”这两个看似遥远的领域结合感到好奇，但这本书的排版布局，尤其是那些复杂的图表和代码示例是如何优雅地穿插在理论阐述中的，简直令人赞叹。作者似乎对读者的阅读体验有着极高的要求，每一个章节的过渡都处理得极其流畅，就像一部精心编排的交响乐。虽然我还没有深入到每一个技术细节中去，但仅凭这份匠心独运的装帧和排版，就已经值回票价了。它不仅仅是一本书，更像是一件值得收藏的艺术品，放在书架上本身就是一种宣言。

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从整体的学习路径来看，这本书的难度曲线设置得非常陡峭，但回报率极高。如果将学习编程比作攀岩，那么这本书就是为你提供了最专业的绳索和抓点指引，但你必须自己用力向上攀爬。我个人认为，最适合阅读这本书的群体是那些已经具备一定语言学基础（比如熟悉句法树和语义框架）并且对Python或类似的脚本语言有所了解的读者。如果你是纯粹的计算机科学背景，想转入语言学领域，这本书会提供一个极佳的“语言学视角”的编程入门，但你可能需要花更多时间去理解那些语言学专有的术语和理论假设。我最欣赏的一点是，它从未将语言视为一套静态的规则集，而是将其置于一个动态的、充满不确定性的信息处理系统中去考察，这种开放性的思维引导，极大地激发了我对未来语言技术应用边界的想象。读完后，我感觉自己看待任何语言数据的方式都发生了微妙而深刻的转变。

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我花了整整一个周末才大致浏览完前三章的内容，说实话，阅读体验是极其挑战智力的，但同时又充满了醍醐灌顶的快感。这本书的叙事逻辑非常严密，它没有采取那种教科书式的、枯燥的定义堆砌，而是从语言学中最基础的那些“为什么”开始提问，然后自然而然地引出需要编程工具来解决这些深层问题的必要性。举个例子，它在讨论音位变体分析时，竟然用到了一个非常巧妙的递归算法模型来解释某些语言现象的生成规则，这种跨领域的深度融合让我感到震撼。很多市面上介绍计算语言学的书籍往往在数学或计算机基础部分就让非专业背景的读者望而却步，但这本书显然在这方面下了大功夫去平衡，它用一种近似于哲学思辨的方式，将复杂的计算概念“软化”了，使之更容易被那些主要关注语言结构和意义的学者所接受。不过，对于那些希望直接上手代码实现的读者来说，初期的理论铺垫可能会显得略微冗长，需要极大的耐心去消化其内在的理论框架。

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这本书的编辑和审校工作无疑是极其严谨的，我几乎没有发现任何明显的排版错误或是引用上的瑕疵，这在学术性如此强的专著中是难能可贵的。特别值得称赞的是，书中穿插的大量历史案例和早期计算语言学的思想实验，将现代技术的发展脉络梳理得非常清楚。作者似乎有一种魔力，能够把那些看似过时的、甚至已经被淘汰的早期算法，重新赋予其理论上的生命力，并解释它们对当前深度学习模型的影响。阅读这些历史回顾，我感觉自己不仅仅是在学习如何“做”，更是在学习“为什么”我们现在是以这种方式来处理语言问题的。它提供了一种历史的纵深感，使得学习过程不再是孤立的技术点堆砌，而是一段完整而有机的知识演进史。这种对知识体系完整性的追求，让这本书在众多同类读物中脱颖而出，成为了一部具有文献价值的作品。

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关于这本书的实用性，我的看法是，它更偏向于构建一个坚实的理论基石，而非提供一个现成的工具箱。我尝试着去复现书中第三章提到的那个基于有限状态自动机的词法分析器原型，结果发现，作者提供的伪代码虽然清晰，但要将其转化为能在主流编程环境下高效运行的实际代码，还需要大量的“翻译”工作和对特定库的深入了解。这表明，这本书的价值核心在于“思维模式”的培养，它教你如何用算法的眼光去看待语言的结构和歧义，而不是直接告诉你“复制粘贴”就能解决问题。这对于研究生或正在进行严肃研究的学者来说是无价的，因为研究的乐趣恰恰在于自己搭建模型的过程。然而，对于那些急于在短期项目中使用现成技术的初学者，可能会觉得这本书的实战指导部分略显不足，需要搭配其他更侧重于特定编程语言或库的参考资料一起使用，才能达到最佳的学习效果。

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用的是Perl，主要是做文本处理的

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