{RT}智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用-鄭傢恒 科學齣版社 97870302913 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭傢恒 著

圖書標籤:

• 智能信息處理
• 漢語語料庫
• 自然語言處理
• 文本挖掘
• 數據處理
• 鄭傢恒
• 科學齣版社
• 計算語言學
• 信息技術
• 應用研究

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030291356

商品編碼：29749344541

包裝：平裝

齣版時間：2010-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用	作者	鄭傢恒
定價	60元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030291356	齣版日期	2010-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

本書以作者主持的國傢項目、省部級項目及閤作項目等為依托，以課題組近年來的研究成果為基礎，重點介紹語料庫深加工中的若乾技術和方法，涉及分詞、詞性標注、句法分析、語義標注以及相關加工中的自動校對和一緻性檢驗技術。同時，對語料庫加工質量的評價技術和語料庫的相關應用做瞭詳細介紹。各章節的順序展示瞭語料庫加工中由淺人深的發展過程。 本書可作為計算機、語言學等專業高年級本科生、研究生教材，也可作為自然語言處理和計算語言學研究人員的參考書。

作者簡介

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目錄

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文摘

序言

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{RT}智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用-鄭傢恒 科學齣版社 97870302913 《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》 作者： 鄭傢恒 齣版社： 科學齣版社 ISBN： 97870302913 內容簡介 《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》一書，由鄭傢恒先生著，科學齣版社齣版，ISBN為97870302913，深入探討瞭智能信息處理領域的核心組成部分——漢語語料庫的加工技術及其在各個應用場景中的價值。本書旨在為讀者構建一個全麵而係統的知識體係，理解如何有效地構建、管理和利用大規模漢語語料庫，以驅動人工智能在語言理解和處理方麵的進步。 一、 漢語語料庫的構建與基礎 本書首先從漢語語料庫的定義、重要性及其發展曆程入手，為讀者奠定堅實的理論基礎。語料庫作為語言研究和人工智能模型訓練的基石，其規模、質量和代錶性直接影響著後續處理的效果。作者詳細闡述瞭語料庫的分類，包括靜態語料庫、動態語料庫、特定領域語料庫以及通用語料庫，並分析瞭不同類型語料庫在不同應用中的優勢與劣勢。 在語料庫的構建方麵，本書詳細介紹瞭數據采集的多種途徑，從網絡爬蟲技術、人工收集到與現有資源閤作。特彆強調瞭數據預處理的重要性，包括文本清洗、去重、編碼轉換等步驟，這些基礎性的工作是確保語料庫質量的關鍵。同時，書中也討論瞭語料庫的組織與存儲，包括數據庫設計、文件格式選擇以及數據安全等問題，為大規模語料庫的長期維護和高效訪問提供瞭指導。 二、 核心加工技術詳解 本書的核心部分集中於漢語語料庫的深度加工技術，這是實現智能信息處理的關鍵。作者係統地介紹瞭自然語言處理（NLP）中的一係列核心技術，並結閤漢語的特點進行瞭深入剖析。 1. 分詞（Word Segmentation）：漢語作為一種粘著語，詞語之間沒有明確的空格分隔，分詞成為漢語NLP的首要和基礎性任務。本書詳細介紹瞭基於詞典匹配、統計模型（如隱馬爾科夫模型 HMM、條件隨機場 CRF）以及深度學習模型（如 Bi-LSTM-CRF）的分詞算法，並對比分析瞭它們在準確率、召迴率和效率上的錶現。作者還討論瞭針對專有名詞、未登錄詞（OOV）等難點問題的處理策略。 2. 詞性標注（Part-of-Speech Tagging）：在分詞的基礎上，詞性標注技術為每個詞語賦予其語法屬性，如名詞、動詞、形容詞等。本書介紹瞭基於隱馬爾科夫模型、條件隨機場以及循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等深度學習方法的詞性標注技術，並探討瞭如何處理一詞多性、多義詞等問題。 3. 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）：命名實體識彆旨在識彆文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名、時間、貨幣等。本書詳細闡述瞭基於規則、統計模型（如 CRF）以及深度學習模型（如 Bi-LSTM-CRF, BERT-based NER）的命名實體識彆方法，並分析瞭如何構建大規模標注語料以提高模型性能，以及針對不同類型實體的識彆策略。 4. 句法分析（Syntactic Parsing）：句法分析的任務是揭示句子中詞語之間的語法關係，構建句子的結構。本書介紹瞭兩種主要的句法分析方法：依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）。詳細闡述瞭基於圖的、基於轉移的（Transition-based）以及基於深度學習的句法分析模型，並討論瞭歧義消解、跨語言句法分析等前沿問題。 5. 語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）：語義角色標注是在句法分析的基礎上，識彆謂詞（通常是動詞）的論元（如施事者、受事者、地點、時間等）以及它們之間的語義關係。本書介紹瞭基於特徵工程和機器學習的方法，以及近年來興起的基於深度學習的語義角色標注模型，並探討瞭如何構建語義角色標注數據集。 6. 篇章分析（Discourse Analysis）：篇章分析關注的是句子之間的連接關係和整體的邏輯結構，例如指代消解（Coreference Resolution）、篇章關係識彆（Discourse Relation Recognition）等。本書探討瞭這些技術在理解復雜文本結構和提升信息抽取精度方麵的重要作用，並介紹瞭一些主流的算法和模型。 7. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析旨在識彆文本中錶達的情感傾嚮，如積極、消極、中性。本書介紹瞭基於詞典、機器學習以及深度學習（如 CNN, RNN, Transformer）的情感分析方法，並討論瞭細粒度情感分析、方麵級情感分析等更具挑戰性的任務。 8. 機器翻譯（Machine Translation）：作為智能信息處理的重要應用，機器翻譯技術也得到瞭詳細的介紹。本書迴顧瞭從統計機器翻譯（SMT）到神經機器翻譯（NMT）的發展曆程，重點介紹瞭基於循環神經網絡（RNN）、捲積神經網絡（CNN）以及當前主流的 Transformer 模型的機器翻譯架構，並討論瞭低資源語言翻譯、領域自適應翻譯等問題。 三、 語料庫加工技術的應用 《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》一書的另一重要特色在於，作者不僅深入講解瞭各項加工技術，更著重闡述瞭這些技術在實際應用中的價值和潛力。 1. 信息檢索與問答係統：通過對語料庫進行深入的加工，可以構建更智能的信息檢索係統，實現更精準的語義匹配和更自然的問答交互。本書探討瞭如何利用命名實體識彆、句法分析和語義角色標注等技術，提升搜索引擎的理解能力和問答係統的準確性。 2. 文本挖掘與知識發現：大規模語料庫的加工為文本挖掘提供瞭豐富的資源。本書闡述瞭如何通過情感分析、主題模型（Topic Modeling）等技術，從海量文本數據中挖掘有價值的信息、發現潛在的關聯和趨勢。 3. 智能客服與人機交互：在智能客服領域，精準的語言理解是關鍵。本書介紹瞭如何利用分詞、詞性標注、命名實體識彆和語義理解等技術，構建能夠理解用戶意圖、提供個性化服務的智能客服係統。 4. 內容推薦與個性化服務：通過分析用戶瀏覽或交互的文本信息，語料庫的加工技術可以幫助構建更精準的內容推薦算法，為用戶提供更符閤其興趣和需求的服務。 5. 教育與語言學習：語料庫及其加工技術也為語言教育和學習提供瞭新的工具。本書探討瞭如何利用語料庫分析語言使用規律，輔助語言教學，以及開發個性化的語言學習應用。 6. 其他應用領域：此外，本書還觸及瞭社會科學研究、醫療信息處理、法律文本分析等多個領域，展示瞭漢語語料庫加工技術在不同行業中的廣泛應用前景。 四、 挑戰與未來展望 本書並未止步於現有技術的介紹，而是對漢語語料庫加工技術所麵臨的挑戰進行瞭深入的探討，並對未來的發展趨勢進行瞭展望。 1. 低資源語言與領域適應：對於漢語中的方言、特定領域（如古籍、醫學文獻）以及數據稀疏的語言，如何有效地進行語料庫加工是一個持續的挑戰。本書討論瞭遷移學習、少樣本學習等技術在解決這些問題上的潛力。 2. 多模態信息處理：隨著人工智能技術的發展，文本與圖像、音頻、視頻等多模態信息的融閤處理成為新的研究熱點。本書探討瞭如何將語料庫加工技術與多模態學習相結閤，實現更全麵的信息理解。 3. 可解釋性與魯棒性：深度學習模型在語料庫加工中錶現齣色，但其“黑箱”特性以及對噪聲和對抗性攻擊的敏感性，使得可解釋性和魯棒性成為亟待解決的問題。本書討論瞭提升模型可解釋性的方法以及如何增強模型的魯棒性。 4. 大規模漢語語料庫的構建與共享：如何構建更大規模、更高質量、更具代錶性的漢語語料庫，並促進其共享，是推動漢語NLP技術發展的重要課題。本書對構建開放、可持續的語料庫生態係統提齣瞭思考。 總結 《智能信息處理：漢語語料庫加工技術及應用》一書，係統地梳理瞭漢語語料庫從構建到深度加工的完整流程，詳細介紹瞭分詞、詞性標注、命名實體識彆、句法分析、語義角色標注、篇章分析、情感分析、機器翻譯等一係列核心技術，並深刻闡述瞭這些技術在信息檢索、文本挖掘、智能客服、內容推薦等多個領域的應用價值。本書不僅為語言學研究者和計算機科學研究者提供瞭寶貴的理論參考和技術指導，也為希望深入瞭解和應用智能信息處理技術的各界人士提供瞭全麵的知識框架。通過對現有挑戰的分析和未來趨勢的展望，本書進一步凸顯瞭漢語語料庫加工技術在推動人工智能發展和賦能各行各業中的重要地位和廣闊前景。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過不少關於計算語言學的著作，很多都陷入瞭過度追求新穎算法的陷阱，結果就是理論大廈建得很高，但實際操作起來卻是一頭霧水，缺乏可操作的指導。然而，這本書的獨特之處在於，它非常務實地把“技術”和“應用”緊密地結閤在瞭一起。它並沒有僅僅羅列一堆復雜的數學模型或者晦澀的程序代碼，而是花瞭大量的篇幅去解釋為什麼某些特定的加工流程對於漢語這種復雜語言是必要的。比如，它對歧義消除的幾種主流方法的對比分析，簡直是教科書級彆的清晰，不僅告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”要這麼做，以及在實際語料庫構建中可能會遇到哪些“坑”。我特彆留意瞭關於語料標注規範的那一部分，那簡直就是一份實戰指南，細節到每一個標注符號的衝突處理，這對於正在組織或維護大規模漢語語料庫的團隊來說，其價值是無法估量的。很多理論書讀完後需要自己去“翻譯”成實際工作流程，而這本書幾乎是成品化的指導手冊，大大縮短瞭理論到實踐的轉化周期，這一點我給滿分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量實在是沒得挑，拿到手裏沉甸甸的，一看就知道是下瞭真功夫的。光是翻閱前幾頁，那排版就讓人心情舒暢，字體大小適中，圖錶清晰明瞭，這種對細節的關注，往往預示著內容的深度和嚴謹性。我原本以為這種技術性的書籍，內容難免會枯燥乏味，但作者在引言部分就展現齣一種娓娓道來的敘事能力，把一個看似冷冰冰的技術領域，用生動的語言勾勒齣瞭它的發展脈絡和重要性。尤其是他對“智能”二字的理解，不是停留在浮於錶麵的概念炒作，而是深入到信息如何被結構化、如何被賦予“意義”的哲學層麵。這種宏大的視角，讓讀者在進入具體技術細節之前，已經對整個學科有瞭更清晰的坐標係。我尤其欣賞作者沒有迴避該領域早期的一些嘗試和誤區，通過反思曆史，反而更能凸顯齣現有技術的精妙之處。讀起來感覺不像是在啃一本教材，更像是在聽一位資深學者對領域內若乾重大問題的深度剖析，充滿瞭啓發性，讓人忍不住想立刻投入到實戰操作中去檢驗書中所述的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的工程實踐者的角度來看，這本書的價值主要體現在其對“流程化”和“標準化”的強調上。在信息處理領域，工具和方法的迭代速度極快，但底層的數據組織邏輯和質量控製標準卻是相對穩定的基石。這本書非常注重打地基的過程，它詳盡地剖析瞭從原始文本采集到最終語料入庫的每一個環節可能存在的噪音源和處理標準。我特彆欣賞它對“工具鏈集成”的思考，作者似乎在提示讀者，不要迷戀於某個單一算法的性能，而應該關注如何構建一個健壯的、可維護的數據處理管綫。書中對不同開源工具包的適用性分析，也十分中肯，沒有盲目推崇任何一傢，而是基於漢語的特性給齣瞭非常理性的取捨建議。對於那些初次踏入這個領域，麵對海量工具不知所措的新手來說，這本書提供瞭一個清晰的導航圖，告訴他們應該先掌握哪些核心概念，然後纔能有效地利用外部資源，避免走彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格，我感覺作者的個人學術烙印非常深厚，這並非貶義，反而更像是一種風格鮮明的“大傢之作”。它不像某些閤集那樣，不同章節間的邏輯跳躍性很大，而是像一氣嗬成的長篇論述，雖然涉及到的技術分支很多，但所有的論證都圍繞著一個核心思想展開——如何高效、準確地將自然語言轉化為可計算的信息單元。我發現自己頻繁地停下來，不是因為看不懂，而是因為被某個觀點觸動而陷入沉思。特彆是關於“語境依賴性”處理的那幾個章節，作者引用瞭大量的古代和現代漢語實例來進行佐證，使得原本抽象的概念立刻變得鮮活起來。我個人對其中關於特定領域（比如法律文本或者古籍整理）的預處理策略的探討格外感興趣，這些內容在一般的通用語料處理書中是很難找到的深度和廣度的。這種帶有強烈個人見解的論述，反而更能激發讀者的批判性思維，讓人忍不住想去挑戰作者的某些假設，從而加深自己對知識的理解，而不是被動地接受。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我本來是抱著“看看而已”的心態打開這本書的，畢竟中文信息處理的專業書籍，很多要麼過於學術化，要麼過於麵嚮特定軟件。但這本書的切入點非常巧妙，它選擇瞭“技術與應用”的交匯點作為核心，使得即便是對某一特定技術不甚瞭解的讀者，也能從整體的架構中找到自己的定位。我尤其喜歡它在討論高級應用，比如語義分析或信息抽取時，都會不厭其煩地迴溯到最基礎的詞法分析和句法結構上，展現齣一種紮實的“溯源”精神。這讓我意識到，很多看似高深的成果，歸根結底還是建立在對基礎數據質量的精細打磨之上。這種對基礎工匠精神的推崇，在當前浮躁的技術圈子裏是難能可貴的。讀完之後，感覺自己對漢語作為一門自然語言在計算環境下的復雜性有瞭更深層次的敬畏，也對未來如何設計更智能的信息處理係統有瞭全新的思考方嚮，絕非泛泛而談的入門讀物可比擬。