自然語言交流的計算機模型：數據庫語義學下的語言理解、推理和生成/應用語言學譯叢 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 羅蘭德·豪塞爾 著，馮鞦香 譯

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 計算語言學
• 數據庫語義學
• 語言理解
• 語言生成
• 推理
• 應用語言學
• 計算機模型
• 語義學
• 人工智能

齣版社： 商務印書館

ISBN：9787100115186

版次：1

商品編碼：11903215

品牌：商務印書館（The Commercial Press）

包裝：平裝

叢書名： 應用語言學譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：411

編輯推薦

適讀人群 ：計算機語言學專業的學生，研究者
　　作者是德國愛爾蘭根-紐倫堡大學的計算語言學教授，先後齣版瞭多部計算機語言學專著。是左結閤語法的創始人，後進一步提齣數據庫語義學和語錶組閤性內部匹配理論，在計算語言學界有卓著的建樹。為國內計算機語言學的研究提供瞭很好的先例。

內容簡介

　　如果我們能夠直接和計算機對話，而不是必須編寫程序，那麼我們的日常生活就會簡單很多。但是，在能製造齣這樣會說話的機器人之前，首先要有一個關於自然語言交流如何進行的理論。
　　《自然語言交流的計算機模型》第一部分是對人工智能主體的高層次描述，人們可以用自己熟悉的語言和這個人工智能主體自由交談。第二部分分析瞭自然語言的主要結構，也就是說者和聽者模式下的命題內和命題間函詞論元結構、並列結構及共指關係。第三部分定義瞭用Java實現的英語片段的陳述性規範說明。學者、研究生及軟件工程師們可以在這個理論櫃架下開展有關自然語言交流的理論分析，進行有關自然語言處理的各種實踐。

作者簡介

　　羅蘭德·豪塞爾，是德國愛爾蘭根-紐倫堡大學的計算語言學教授，先後齣版瞭多部計算機語言學專著。是左結閤語法的創始人，後進一步提齣數據庫語義學和語錶組閤性內部匹配理論，在計算語言學界有卓越的建樹。

《數據庫語義學：構建智能語言係統的理論基石》 一部深入探索語言本質與計算實現的關鍵著作，揭示如何利用結構化數據理解、推理和生成人類語言，為構建更智能、更具交互性的計算機係統奠定堅實基礎。 在信息爆炸的時代，人類語言作為溝通與知識傳遞的核心媒介，其復雜性與精妙性令無數研究者為之著迷。然而，將這種富有彈性、多義且充滿微妙情感的交流方式轉化為計算機能夠理解、處理並自主生成的內容，一直是人工智能領域最具挑戰性的課題之一。傳統上，語言處理多依賴於統計模型或規則驅動的方法，它們在特定任務上取得瞭顯著進展，但往往難以觸及語言深層的意義、推理能力以及生成過程中的創造性。 《數據庫語義學》一書，正是基於對這些挑戰的深刻洞察，提齣瞭一種全新的、更具理論深度和實踐潛力的語言處理範式。本書的核心在於引入並係統闡述瞭“數據庫語義學”這一前沿理論框架。該框架將人類語言的理解、推理與生成視為一個基於結構化知識集閤（即數據庫）進行信息檢索、模式匹配、邏輯推理與內容重組的復雜過程。它不僅僅關注詞語的錶麵含義，更緻力於捕捉句子、語篇乃至更廣闊語境下的深層語義關係，並將其轉化為一種機器可操作的、具有邏輯一緻性的錶示形式。 理解的基石：從文本到知識的橋梁 本書首先深入剖析瞭如何在數據庫語義學的框架下實現對自然語言的深刻理解。傳統的方法往往止步於詞匯和句法層麵，對於同義詞、多義詞、隱喻、反語等語言現象的處理顯得捉襟見肘。而數據庫語義學則強調，語言的意義並非孤立存在，而是與龐大、精密的知識圖譜和語義網絡緊密相連。 書中詳細闡述瞭如何構建和利用這樣的知識數據庫。這包括但不限於： 詞匯語義網絡的構建： 探索如何通過本體論、詞匯關係（如上下位、同義、反義、部分-整體等）來組織詞匯的意義，從而為詞語的多義性提供 disambiguation（消歧）的可能性。例如，當遇到“蘋果”這個詞時，係統能夠根據上下文判斷是指水果還是公司，這依賴於其在知識網絡中的不同連接和屬性。 句法結構與語義角色的映射： 深入研究如何將句子錶麵的語法結構轉化為深層的語義角色。這涉及到識彆句子的主語、謂語、賓語等成分，並進一步確定它們在事件或狀態中所扮演的“施事者”、“受事者”、“工具”、“地點”等語義角色。例如，“小明吃瞭蘋果”中，“小明”是施事者，“蘋果”是受事者。這種映射使得計算機能夠理解動作的執行者、承受者以及動作的性質，而非僅僅停留在詞序的錶麵。 指代消解與共指分析： 解決代詞（如“他”、“她”、“它”）或名詞短語所指代的對象問題。在數據庫語義學中，指代消解被視為在當前語境和已有的知識庫中查找最匹配的實體或概念的過程。例如，“約翰去瞭商店。他買瞭一個麵包。”中的“他”需要被正確地鏈接迴“約翰”。 隱含信息與語用推理： 探討如何從文本中提取未直接錶達但隱含的意義。這需要計算機能夠根據常識性知識、對話約定以及邏輯規則進行推理。例如，如果有人說“我渴瞭”，雖然沒有直接說“我想喝水”，但根據常識，我們可以推斷齣他有喝水的需求。數據庫語義學通過整閤大量的世界知識和推理機製，為捕捉這些隱含信息提供瞭理論支持。 推理的智慧：超越模式匹配的邏輯洞察 語言的強大之處不僅在於描述，更在於推理。人類能夠基於已有的信息進行邏輯推斷，發現新的聯係，預測未來走嚮。本書的核心貢獻之一，便是展示瞭如何在數據庫語義學的框架下實現高級的語言推理能力。 書中詳述瞭以下推理機製： 邏輯規則與演繹推理： 探討如何將自然語言陳述轉化為形式邏輯語言，並通過邏輯推理引擎進行演繹。例如，如果已知“所有鳥都會飛”和“企鵝是鳥”，那麼通過演繹推理，可以得齣“企鵝會飛”。然而，在現實世界中，這條推理路徑需要考慮到“例外”和“特例”，這正是數據庫語義學需要處理的復雜性。 歸納推理與模式發現： 分析如何從大量的語言數據和知識庫中發現規律和模式，並進行歸納。例如，通過分析大量關於“成功企業傢”的描述，可以歸納齣他們通常具備的某些特質。這種能力對於知識發現和預測至關重要。 類比推理與知識遷移： 研究如何利用已有的知識來理解和解決新的問題。例如，當遇到一個從未見過的生物描述時，係統可以嘗試將其與已知生物進行類比，從而推斷其可能的習性或特徵。這依賴於識彆不同概念或實體之間的相似性結構。 因果關係推理： 深入探討如何識彆和理解語言中描述的因果關係。例如，“因為下雨，所以路很滑。”這種推理能力對於理解事件的發生原因、預測後果以及進行決策至關重要。數據庫語義學通過構建包含因果鏈接的知識網絡，並輔以推理算法，來實現對這些復雜關係的捕捉。 信念狀態與意圖推理： 探索如何推斷對話參與者的信念、意圖和情感。在人機交互中，理解對方的心理狀態是實現自然、流暢交流的關鍵。這需要係統能夠整閤語言綫索、情境信息以及對人類行為模式的認知。 生成的藝術：從知識到錶達的創造性飛躍 理解和推理的最終目標之一，是能夠自主地生成連貫、準確且富含意義的自然語言。本書在生成部分，跳齣瞭模闆填充和簡單的文本拼接，展現瞭如何利用數據庫語義學的知識和推理能力，進行有邏輯、有創意的語言生成。 書中詳細闡述瞭以下生成策略： 知識驅動的內容規劃： 在生成之前，係統需要根據目標，從知識數據庫中檢索和組織相關信息。這涉及到識彆核心概念、確定信息優先級、構建邏輯流程等。例如，要生成一篇關於“氣候變化”的科普文章，係統需要先從數據庫中提取關於氣候變化的定義、原因、影響、應對措施等信息，並規劃好文章的結構。 語義到句法的轉換： 將規劃好的語義內容，轉化為符閤語法規則和錶達習慣的句子。這包括選擇閤適的詞匯、構建恰當的句法結構、組織句子之間的連接關係等。在這個過程中，數據庫語義學提供的豐富的語義信息，能夠幫助係統選擇最貼切的詞語，並生成最清晰、最自然的錶達。 風格與語氣的控製： 探討如何根據不同的語境和目標，調整生成文本的風格和語氣。例如，生成一篇正式的學術報告，與生成一篇輕鬆幽默的社交媒體帖子，在詞匯選擇、句法結構和情感錶達上會有顯著差異。本書提供瞭實現這種風格化生成的方法。 上下文感知的生成： 強調生成文本需要與當前的對話或文檔語境保持一緻。這涉及到對已有信息的記憶、對後續內容的預判，以及避免重復和邏輯矛盾。數據庫語義學通過維護一個動態的語境模型，來支持這種上下文感知的生成。 多模態信息的整閤： 展望未來，本書也初步探討瞭如何將數據庫語義學應用於多模態信息的生成，例如，根據圖像生成描述性文字，或根據文字生成具有特定情感的語音。這需要更復雜的跨模態知識錶示和轉換能力。 應用前景與深遠影響 《數據庫語義學》一書所構建的理論框架，並非僅僅停留在學術層麵，它為構建新一代的智能語言應用提供瞭強大的理論支撐和技術指導。本書的讀者將能夠深入理解： 更智能的問答係統： 能夠理解復雜的問題，進行深度推理，並提供精準、全麵的答案。 高級的機器翻譯： 不僅能進行詞對詞的翻譯，更能理解原文的深層含義，生成地道、自然的譯文。 自動摘要與文本生成： 能夠從大量文本中提取關鍵信息，並生成簡潔、連貫的摘要，甚至根據指令創作新的文本內容。 情感分析與輿情監控： 能夠更準確地識彆文本中的情感傾嚮、觀點和意圖，為決策提供依據。 個性化推薦與內容定製： 能夠根據用戶的偏好和語境，生成個性化的推薦內容或對話。 輔助寫作與創意生成： 為作傢、編輯、內容創作者提供智能化的寫作輔助工具，激發創作靈感。 本書的價值在於，它不僅提供瞭一套係統性的理論，更描繪瞭一條通往真正智能語言處理的清晰路徑。通過對數據庫語義學的深入研究，研究者和開發者能夠更深刻地理解語言的奧秘，掌握構建更具智慧、更富人情味的計算機語言係統的關鍵技術，從而推動人工智能的邊界，創造更美好的信息未來。

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東西很棒，京東物流也很快

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快捷，實惠，專業

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收藏用書，備用，不知道寫的如何。

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