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計算語言學新發展研究(精)/新時代外國語言文學新發展研究叢書

  • 作者：張霄軍|責編:郝建華//周航|總主編:羅選民//庄智象
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302573388
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在介紹計算語言學基礎理論和方法的同時，兼顧了自然語言處理領域的具體應用，重點介紹了各個語言處理模型與技術的最新發展成果，尤其突出了中文信息處理的最新研究進展。本書包括辭彙形態分析、漢語自動分詞、自動詞性標注、局部句法分析、完全句法分析、語義標注與分析、形式語言理論與自然語言生成、多語言機器翻譯和文本智能挖掘，共九章，同時提供詞性標記集和數學基礎的內容做為附錄。
    本書既適合具有一定語言學和電腦科學基礎的高等院校學生、教師以及研究機構的研究者，也適合希望深入了解自然語言處理的電腦演算法工程師閱讀，還可供對人工智慧、計算語言學和自然語言處理感興趣的學生和希望進入自然語言處理應用領域的研究者參考使用。
作者介紹
張霄軍|責編:郝建華//周航|總主編:羅選民//庄智象
目錄
第1章  辭彙形態分析
  1.1  詞與辭彙形態學
    1.1.1  詞型與詞例
    1.1.2  辭彙形態學
  1.2  詞法分析
  1.3  詞法分析技術研究綜述及進展
    1.3.1  詞法分析器
    1.3.2  詞法分析研究進展
  1.4  詞法分析應用
第2章  漢語自動分詞
  2.1  傳統的漢語自動分詞方法
    2.1.1  最大匹配法
    2.1.2  最大概率法
  2.2  未登錄詞識別
    2.2.1  姓名識別
    2.2.2  地名識別
    2.2.3  機構名識別
    2.2.4  新詞識別
    2.2.5  指代消解
  2.3  切分歧義
    2.3.1  術語的辨析
    2.3.2  交集型岐義切分的處理
    2.3.3  組合型岐義切分的處理
  2.4  漢語自動分詞研究進展
  2.5  古漢語和中古漢語自動分詞
第3章  自動詞性標注
  3.1  詞性標記集及詞性標注示例
  3.2  兼類詞消歧
    3.2.1  基於規則的方法
    3.2.2  基於統計的方法
    3.2.3  基於轉換的方法
  3.3  未登錄詞詞性預測
    3.3.1  使用單一特徵的未登錄詞詞性預測
    3.3.2  使用組合特徵的未登錄詞詞性預測
  3.4  文本序列標注研究進展
    3.4.1  基於賓州樹庫的詞性標注研究
    3.4.2  基於社交媒體文本的詞性標注研究
    3.4.3  基於依存樹庫的詞性標注研究
第4章  局部句法分析
  4.1  短語結構語法與淺層分析
  4.2  淺層分析研究進展
  4.3  骨架梁分析
  4.4  骨架分析研究進展
  4.5  局部句法分析應用
    4.5.1  樹庫建設
    4.5.2  機器翻譯調序
第5章  完全句法分析
  5.1  語法理論
    5.1.1  表層結構與深層結構
    5.1.2  依存語法及研究進展

    5.1.3  辭彙-功能語法
  5.2  句法分析
    5.2.1  自頂向下的分析
    5.2.2  自底向上的分析
    5.2.3  左角分析法
    5.2.4  CYK演算法
    5.2.5  Earley演算法
  5.3  漢語小句複合體
  5.4  依存關係與語言網路
    5.4.1  依存關係與依存距離
    5.4.2  複雜系統與語言網路
第6章  語義標注與分析
  6.1  動詞中心論及其發展
    6.1.1  「格語法」中的「動詞中心論
    6.1.2  題元理論中的「動詞中心論」
    6.1.3  配價語法中的「動詞中心論」
  6.2  語義知識庫
  6.3  語義角色標注
    6.3.1  基於語塊的語義角色標注
    6.3.2  端對端語義角色標注系統
  6.4  中心詞驅動的短語結構語法
  6.5  語言資源建設中的語義分析
第7章  形式語言理論與自然語言生成
  7.1  形式語法與自動機
    7.1.1  形式語法
    7.1.2  自動機理論
  7.2  自然語言生成
    7.2.1  傳統的模塊化生成框架
    7.2.2  端到端的自然語言生成框架
  7.3  自然語言生成任務
  7.4  自然語言生成質量評價
  7.5  自然語言生成現狀分析與展望
  7.6  ChatGPT及其性能評測
第8章  多語言機器翻譯研究進展
  8.1  多路翻譯
    8.1.1  參數共享
    8.1.2  訓練方法
    8.1.3  語言多樣性
  8.2  低資源翻譯
    8.2.1  增強現有雙語平行語料
    8.2.2  融合單語語言模型
    8.2.3  低資源翻譯方法
  8.3  多源翻譯
    8.3.1  多源翻譯的發展契機
    8.3.2  可獲得多源數據
    8.3.3  多源數據的缺失
    8.3.4  多源翻譯的使用場景
  8.4  領域適配問題
  8.5  機器翻譯的難點
  8.6  機器翻譯評測

第9章  文本智能挖掘研究進展
  9.1  文本分類
  9.2  文本聚類
  9.3  主題模型
    9.3.1  LSA和PLSA
    9.3.2  LDA
  9.4  情感分析與觀點挖掘
    9.4.1  文檔和句子級情感分析方法
    9.4.2  屬性級情感分析
    9.4.3  情感分析中的特殊問題
  9.5  話題檢測與跟蹤
  9.6  文本自動摘要
參考文獻
附錄
  附錄1  詞性標記集
  附錄2  數學基礎
術語表

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