自然语言交流的计算机模型：数据库语义学下的语言理解、推理和生成/应用语言学译丛 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] 罗兰德·豪塞尔 著，冯秋香 译

图书标签:

• 自然语言处理
• 计算语言学
• 数据库语义学
• 语言理解
• 语言生成
• 推理
• 应用语言学
• 计算机模型
• 语义学
• 人工智能

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100115186

版次：1

商品编码：11903215

品牌：商务印书馆（The Commercial Press）

包装：平装

丛书名： 应用语言学译丛

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：411

编辑推荐

适读人群 ：计算机语言学专业的学生，研究者
　　作者是德国爱尔兰根-纽伦堡大学的计算语言学教授，先后出版了多部计算机语言学专著。是左结合语法的创始人，后进一步提出数据库语义学和语表组合性内部匹配理论，在计算语言学界有卓著的建树。为国内计算机语言学的研究提供了很好的先例。

内容简介

　　如果我们能够直接和计算机对话，而不是必须编写程序，那么我们的日常生活就会简单很多。但是，在能制造出这样会说话的机器人之前，首先要有一个关于自然语言交流如何进行的理论。
　　《自然语言交流的计算机模型》第一部分是对人工智能主体的高层次描述，人们可以用自己熟悉的语言和这个人工智能主体自由交谈。第二部分分析了自然语言的主要结构，也就是说者和听者模式下的命题内和命题间函词论元结构、并列结构及共指关系。第三部分定义了用Java实现的英语片段的陈述性规范说明。学者、研究生及软件工程师们可以在这个理论柜架下开展有关自然语言交流的理论分析，进行有关自然语言处理的各种实践。

作者简介

　　罗兰德·豪塞尔，是德国爱尔兰根-纽伦堡大学的计算语言学教授，先后出版了多部计算机语言学专著。是左结合语法的创始人，后进一步提出数据库语义学和语表组合性内部匹配理论，在计算语言学界有卓越的建树。

《数据库语义学：构建智能语言系统的理论基石》 一部深入探索语言本质与计算实现的关键著作，揭示如何利用结构化数据理解、推理和生成人类语言，为构建更智能、更具交互性的计算机系统奠定坚实基础。 在信息爆炸的时代，人类语言作为沟通与知识传递的核心媒介，其复杂性与精妙性令无数研究者为之着迷。然而，将这种富有弹性、多义且充满微妙情感的交流方式转化为计算机能够理解、处理并自主生成的内容，一直是人工智能领域最具挑战性的课题之一。传统上，语言处理多依赖于统计模型或规则驱动的方法，它们在特定任务上取得了显著进展，但往往难以触及语言深层的意义、推理能力以及生成过程中的创造性。 《数据库语义学》一书，正是基于对这些挑战的深刻洞察，提出了一种全新的、更具理论深度和实践潜力的语言处理范式。本书的核心在于引入并系统阐述了“数据库语义学”这一前沿理论框架。该框架将人类语言的理解、推理与生成视为一个基于结构化知识集合（即数据库）进行信息检索、模式匹配、逻辑推理与内容重组的复杂过程。它不仅仅关注词语的表面含义，更致力于捕捉句子、语篇乃至更广阔语境下的深层语义关系，并将其转化为一种机器可操作的、具有逻辑一致性的表示形式。 理解的基石：从文本到知识的桥梁 本书首先深入剖析了如何在数据库语义学的框架下实现对自然语言的深刻理解。传统的方法往往止步于词汇和句法层面，对于同义词、多义词、隐喻、反语等语言现象的处理显得捉襟见肘。而数据库语义学则强调，语言的意义并非孤立存在，而是与庞大、精密的知识图谱和语义网络紧密相连。 书中详细阐述了如何构建和利用这样的知识数据库。这包括但不限于： 词汇语义网络的构建： 探索如何通过本体论、词汇关系（如上下位、同义、反义、部分-整体等）来组织词汇的意义，从而为词语的多义性提供 disambiguation（消歧）的可能性。例如，当遇到“苹果”这个词时，系统能够根据上下文判断是指水果还是公司，这依赖于其在知识网络中的不同连接和属性。 句法结构与语义角色的映射： 深入研究如何将句子表面的语法结构转化为深层的语义角色。这涉及到识别句子的主语、谓语、宾语等成分，并进一步确定它们在事件或状态中所扮演的“施事者”、“受事者”、“工具”、“地点”等语义角色。例如，“小明吃了苹果”中，“小明”是施事者，“苹果”是受事者。这种映射使得计算机能够理解动作的执行者、承受者以及动作的性质，而非仅仅停留在词序的表面。 指代消解与共指分析： 解决代词（如“他”、“她”、“它”）或名词短语所指代的对象问题。在数据库语义学中，指代消解被视为在当前语境和已有的知识库中查找最匹配的实体或概念的过程。例如，“约翰去了商店。他买了一个面包。”中的“他”需要被正确地链接回“约翰”。 隐含信息与语用推理： 探讨如何从文本中提取未直接表达但隐含的意义。这需要计算机能够根据常识性知识、对话约定以及逻辑规则进行推理。例如，如果有人说“我渴了”，虽然没有直接说“我想喝水”，但根据常识，我们可以推断出他有喝水的需求。数据库语义学通过整合大量的世界知识和推理机制，为捕捉这些隐含信息提供了理论支持。 推理的智慧：超越模式匹配的逻辑洞察 语言的强大之处不仅在于描述，更在于推理。人类能够基于已有的信息进行逻辑推断，发现新的联系，预测未来走向。本书的核心贡献之一，便是展示了如何在数据库语义学的框架下实现高级的语言推理能力。 书中详述了以下推理机制： 逻辑规则与演绎推理： 探讨如何将自然语言陈述转化为形式逻辑语言，并通过逻辑推理引擎进行演绎。例如，如果已知“所有鸟都会飞”和“企鹅是鸟”，那么通过演绎推理，可以得出“企鹅会飞”。然而，在现实世界中，这条推理路径需要考虑到“例外”和“特例”，这正是数据库语义学需要处理的复杂性。 归纳推理与模式发现： 分析如何从大量的语言数据和知识库中发现规律和模式，并进行归纳。例如，通过分析大量关于“成功企业家”的描述，可以归纳出他们通常具备的某些特质。这种能力对于知识发现和预测至关重要。 类比推理与知识迁移： 研究如何利用已有的知识来理解和解决新的问题。例如，当遇到一个从未见过的生物描述时，系统可以尝试将其与已知生物进行类比，从而推断其可能的习性或特征。这依赖于识别不同概念或实体之间的相似性结构。 因果关系推理： 深入探讨如何识别和理解语言中描述的因果关系。例如，“因为下雨，所以路很滑。”这种推理能力对于理解事件的发生原因、预测后果以及进行决策至关重要。数据库语义学通过构建包含因果链接的知识网络，并辅以推理算法，来实现对这些复杂关系的捕捉。 信念状态与意图推理： 探索如何推断对话参与者的信念、意图和情感。在人机交互中，理解对方的心理状态是实现自然、流畅交流的关键。这需要系统能够整合语言线索、情境信息以及对人类行为模式的认知。 生成的艺术：从知识到表达的创造性飞跃 理解和推理的最终目标之一，是能够自主地生成连贯、准确且富含意义的自然语言。本书在生成部分，跳出了模板填充和简单的文本拼接，展现了如何利用数据库语义学的知识和推理能力，进行有逻辑、有创意的语言生成。 书中详细阐述了以下生成策略： 知识驱动的内容规划： 在生成之前，系统需要根据目标，从知识数据库中检索和组织相关信息。这涉及到识别核心概念、确定信息优先级、构建逻辑流程等。例如，要生成一篇关于“气候变化”的科普文章，系统需要先从数据库中提取关于气候变化的定义、原因、影响、应对措施等信息，并规划好文章的结构。 语义到句法的转换： 将规划好的语义内容，转化为符合语法规则和表达习惯的句子。这包括选择合适的词汇、构建恰当的句法结构、组织句子之间的连接关系等。在这个过程中，数据库语义学提供的丰富的语义信息，能够帮助系统选择最贴切的词语，并生成最清晰、最自然的表达。 风格与语气的控制： 探讨如何根据不同的语境和目标，调整生成文本的风格和语气。例如，生成一篇正式的学术报告，与生成一篇轻松幽默的社交媒体帖子，在词汇选择、句法结构和情感表达上会有显著差异。本书提供了实现这种风格化生成的方法。 上下文感知的生成： 强调生成文本需要与当前的对话或文档语境保持一致。这涉及到对已有信息的记忆、对后续内容的预判，以及避免重复和逻辑矛盾。数据库语义学通过维护一个动态的语境模型，来支持这种上下文感知的生成。 多模态信息的整合： 展望未来，本书也初步探讨了如何将数据库语义学应用于多模态信息的生成，例如，根据图像生成描述性文字，或根据文字生成具有特定情感的语音。这需要更复杂的跨模态知识表示和转换能力。 应用前景与深远影响 《数据库语义学》一书所构建的理论框架，并非仅仅停留在学术层面，它为构建新一代的智能语言应用提供了强大的理论支撑和技术指导。本书的读者将能够深入理解： 更智能的问答系统： 能够理解复杂的问题，进行深度推理，并提供精准、全面的答案。 高级的机器翻译： 不仅能进行词对词的翻译，更能理解原文的深层含义，生成地道、自然的译文。 自动摘要与文本生成： 能够从大量文本中提取关键信息，并生成简洁、连贯的摘要，甚至根据指令创作新的文本内容。 情感分析与舆情监控： 能够更准确地识别文本中的情感倾向、观点和意图，为决策提供依据。 个性化推荐与内容定制： 能够根据用户的偏好和语境，生成个性化的推荐内容或对话。 辅助写作与创意生成： 为作家、编辑、内容创作者提供智能化的写作辅助工具，激发创作灵感。 本书的价值在于，它不仅提供了一套系统性的理论，更描绘了一条通往真正智能语言处理的清晰路径。通过对数据库语义学的深入研究，研究者和开发者能够更深刻地理解语言的奥秘，掌握构建更具智慧、更富人情味的计算机语言系统的关键技术，从而推动人工智能的边界，创造更美好的信息未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计相当精美，初拿到手时就被它典雅的书脊和坚实的封面所吸引。纸张的选择也很考究，阅读起来触感舒适，即便是长时间翻阅，眼睛也不会感到过于疲劳。装帧工艺体现出出版方对学术著作的尊重，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。书中的图表和公式排布得井井有条，逻辑清晰，即便是涉及复杂理论的部分，也能通过精心设计的视觉元素辅助理解。尤其值得称赞的是，目录结构设计得极为科学合理，章节间的过渡自然流畅，这对于初次接触这一领域或者需要快速检索特定知识点的读者来说，无疑提供了极大的便利。在这样一个信息爆炸的时代，实体书的这种质感和精心打磨的呈现方式，提供了一种沉浸式的、专注的阅读体验，让人愿意静下心来，细细品味其中的学术深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度实在令人印象深刻，它不仅仅是对现有研究成果的简单综述，更像是一次对未来研究方向的深度擘画。我特别欣赏作者在讨论具体技术实现路径时所展现出的批判性思维，他并未一味推崇主流范式，而是细致入微地剖析了各种模型的局限性，并提出了极具前瞻性的改进方向。这种“知其然，更知其所以然”的论述方式，极大地激发了读者的探索欲。书中引用的文献和案例材料非常丰富且具有时效性，这保证了理论的根基稳固且紧跟学科前沿。对于有志于在这一领域进行深入研究的人来说，这本书无疑提供了一个绝佳的起点，它不是终点，而是通往更深层研究的有效阶梯。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的行文风格感到非常惊喜，它成功地在严谨的学术探讨与清晰的逻辑叙述之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在阐述那些理论上非常晦涩的概念时，并没有采用那种高高在上、令人望而却步的术语堆砌方式，而是使用了大量的类比和富有洞察力的比喻，使得原本抽象的计算模型和语义学理论变得生动起来。读起来完全没有那种传统教科书的枯燥感，更像是在聆听一位知识渊博的导师，循循善诱地引导你进入一个全新的思维领域。尤其是在处理跨学科的知识交叉点时，作者的叙述视角非常开阔，总能精准地捕捉到不同领域思维方式的碰撞与融合，这对于希望构建全面知识体系的读者来说，价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非专业背景的读者，我原以为会因为知识储备的不足而难以跟上节奏，但这本书的章节设计和内容递进方式展现出极高的教学智慧。它采用了一种渐进式的难度提升策略，初学者可以先抓住核心概念和基础框架，而资深研究者则可以深入钻研其对前沿挑战的独到见解。这种设计保证了它能够跨越不同经验水平的读者群体，实现知识的广泛传播。书中对术语的定义始终保持高度的明确性和一致性，辅以大量的实例解析，有效降低了学习曲线的陡峭程度。阅读完后，我清晰地感受到自己的知识体系得到了系统性的重构，对于复杂概念的理解不再是碎片化的，而是形成了一个结构完整、相互支撑的认知网络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性远超我的预期，虽然理论性很强，但其对实际应用的关照从未偏离。作者在介绍完复杂的理论框架后，总能巧妙地将其映射到具体的应用场景中，比如复杂的问答系统构建、多模态信息的整合，甚至是人机交互界面的优化等。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的论证结构，使得学习过程充满了目标感和即时反馈的满足感。我尤其注意到，书中对不同应用场景下模型鲁棒性的讨论非常到位，这对于工程实践者来说是至关重要的信息，提供了避免“空中楼阁”式开发的有效指导。总而言之，它不仅提升了我的理论认知水平，更直接丰富了我的解决实际问题的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

快捷，实惠，专业

评分☆☆☆☆☆

收藏用书，备用，不知道写的如何。

评分☆☆☆☆☆

快捷，实惠，专业

评分☆☆☆☆☆

快捷，实惠，专业

评分☆☆☆☆☆

东西很棒，京东物流也很快

评分☆☆☆☆☆

快捷，实惠，专业

评分☆☆☆☆☆

收藏用书，备用，不知道写的如何。

评分☆☆☆☆☆

东西很棒，京东物流也很快

评分☆☆☆☆☆

快捷，实惠，专业