{RT}智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用-郑家恒 科学出版社 97870302913 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑家恒 著

图书标签:

• 智能信息处理
• 汉语语料库
• 自然语言处理
• 文本挖掘
• 数据处理
• 郑家恒
• 科学出版社
• 计算语言学
• 信息技术
• 应用研究

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030291356

商品编码：29749344541

包装：平装

出版时间：2010-10-01

图书基本信息
图书名称	智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用	作者	郑家恒
定价	60元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030291356	出版日期	2010-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装

内容简介

本书以作者主持的国家项目、省部级项目及合作项目等为依托，以课题组近年来的研究成果为基础，重点介绍语料库深加工中的若干技术和方法，涉及分词、词性标注、句法分析、语义标注以及相关加工中的自动校对和一致性检验技术。同时，对语料库加工质量的评价技术和语料库的相关应用做了详细介绍。各章节的顺序展示了语料库加工中由浅人深的发展过程。 本书可作为计算机、语言学等专业高年级本科生、研究生教材，也可作为自然语言处理和计算语言学研究人员的参考书。

作者简介

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目录

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文摘

序言

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{RT}智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用-郑家恒 科学出版社 97870302913 《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》 作者： 郑家恒 出版社： 科学出版社 ISBN： 97870302913 内容简介 《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》一书，由郑家恒先生著，科学出版社出版，ISBN为97870302913，深入探讨了智能信息处理领域的核心组成部分——汉语语料库的加工技术及其在各个应用场景中的价值。本书旨在为读者构建一个全面而系统的知识体系，理解如何有效地构建、管理和利用大规模汉语语料库，以驱动人工智能在语言理解和处理方面的进步。 一、 汉语语料库的构建与基础 本书首先从汉语语料库的定义、重要性及其发展历程入手，为读者奠定坚实的理论基础。语料库作为语言研究和人工智能模型训练的基石，其规模、质量和代表性直接影响着后续处理的效果。作者详细阐述了语料库的分类，包括静态语料库、动态语料库、特定领域语料库以及通用语料库，并分析了不同类型语料库在不同应用中的优势与劣势。 在语料库的构建方面，本书详细介绍了数据采集的多种途径，从网络爬虫技术、人工收集到与现有资源合作。特别强调了数据预处理的重要性，包括文本清洗、去重、编码转换等步骤，这些基础性的工作是确保语料库质量的关键。同时，书中也讨论了语料库的组织与存储，包括数据库设计、文件格式选择以及数据安全等问题，为大规模语料库的长期维护和高效访问提供了指导。 二、 核心加工技术详解 本书的核心部分集中于汉语语料库的深度加工技术，这是实现智能信息处理的关键。作者系统地介绍了自然语言处理（NLP）中的一系列核心技术，并结合汉语的特点进行了深入剖析。 1. 分词（Word Segmentation）：汉语作为一种粘着语，词语之间没有明确的空格分隔，分词成为汉语NLP的首要和基础性任务。本书详细介绍了基于词典匹配、统计模型（如隐马尔科夫模型 HMM、条件随机场 CRF）以及深度学习模型（如 Bi-LSTM-CRF）的分词算法，并对比分析了它们在准确率、召回率和效率上的表现。作者还讨论了针对专有名词、未登录词（OOV）等难点问题的处理策略。 2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：在分词的基础上，词性标注技术为每个词语赋予其语法属性，如名词、动词、形容词等。本书介绍了基于隐马尔科夫模型、条件随机场以及循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习方法的词性标注技术，并探讨了如何处理一词多性、多义词等问题。 3. 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：命名实体识别旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。本书详细阐述了基于规则、统计模型（如 CRF）以及深度学习模型（如 Bi-LSTM-CRF, BERT-based NER）的命名实体识别方法，并分析了如何构建大规模标注语料以提高模型性能，以及针对不同类型实体的识别策略。 4. 句法分析（Syntactic Parsing）：句法分析的任务是揭示句子中词语之间的语法关系，构建句子的结构。本书介绍了两种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）。详细阐述了基于图的、基于转移的（Transition-based）以及基于深度学习的句法分析模型，并讨论了歧义消解、跨语言句法分析等前沿问题。 5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）：语义角色标注是在句法分析的基础上，识别谓词（通常是动词）的论元（如施事者、受事者、地点、时间等）以及它们之间的语义关系。本书介绍了基于特征工程和机器学习的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的语义角色标注模型，并探讨了如何构建语义角色标注数据集。 6. 篇章分析（Discourse Analysis）：篇章分析关注的是句子之间的连接关系和整体的逻辑结构，例如指代消解（Coreference Resolution）、篇章关系识别（Discourse Relation Recognition）等。本书探讨了这些技术在理解复杂文本结构和提升信息抽取精度方面的重要作用，并介绍了一些主流的算法和模型。 7. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析旨在识别文本中表达的情感倾向，如积极、消极、中性。本书介绍了基于词典、机器学习以及深度学习（如 CNN, RNN, Transformer）的情感分析方法，并讨论了细粒度情感分析、方面级情感分析等更具挑战性的任务。 8. 机器翻译（Machine Translation）：作为智能信息处理的重要应用，机器翻译技术也得到了详细的介绍。本书回顾了从统计机器翻译（SMT）到神经机器翻译（NMT）的发展历程，重点介绍了基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及当前主流的 Transformer 模型的机器翻译架构，并讨论了低资源语言翻译、领域自适应翻译等问题。 三、 语料库加工技术的应用 《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》一书的另一重要特色在于，作者不仅深入讲解了各项加工技术，更着重阐述了这些技术在实际应用中的价值和潜力。 1. 信息检索与问答系统：通过对语料库进行深入的加工，可以构建更智能的信息检索系统，实现更精准的语义匹配和更自然的问答交互。本书探讨了如何利用命名实体识别、句法分析和语义角色标注等技术，提升搜索引擎的理解能力和问答系统的准确性。 2. 文本挖掘与知识发现：大规模语料库的加工为文本挖掘提供了丰富的资源。本书阐述了如何通过情感分析、主题模型（Topic Modeling）等技术，从海量文本数据中挖掘有价值的信息、发现潜在的关联和趋势。 3. 智能客服与人机交互：在智能客服领域，精准的语言理解是关键。本书介绍了如何利用分词、词性标注、命名实体识别和语义理解等技术，构建能够理解用户意图、提供个性化服务的智能客服系统。 4. 内容推荐与个性化服务：通过分析用户浏览或交互的文本信息，语料库的加工技术可以帮助构建更精准的内容推荐算法，为用户提供更符合其兴趣和需求的服务。 5. 教育与语言学习：语料库及其加工技术也为语言教育和学习提供了新的工具。本书探讨了如何利用语料库分析语言使用规律，辅助语言教学，以及开发个性化的语言学习应用。 6. 其他应用领域：此外，本书还触及了社会科学研究、医疗信息处理、法律文本分析等多个领域，展示了汉语语料库加工技术在不同行业中的广泛应用前景。 四、 挑战与未来展望 本书并未止步于现有技术的介绍，而是对汉语语料库加工技术所面临的挑战进行了深入的探讨，并对未来的发展趋势进行了展望。 1. 低资源语言与领域适应：对于汉语中的方言、特定领域（如古籍、医学文献）以及数据稀疏的语言，如何有效地进行语料库加工是一个持续的挑战。本书讨论了迁移学习、少样本学习等技术在解决这些问题上的潜力。 2. 多模态信息处理：随着人工智能技术的发展，文本与图像、音频、视频等多模态信息的融合处理成为新的研究热点。本书探讨了如何将语料库加工技术与多模态学习相结合，实现更全面的信息理解。 3. 可解释性与鲁棒性：深度学习模型在语料库加工中表现出色，但其“黑箱”特性以及对噪声和对抗性攻击的敏感性，使得可解释性和鲁棒性成为亟待解决的问题。本书讨论了提升模型可解释性的方法以及如何增强模型的鲁棒性。 4. 大规模汉语语料库的构建与共享：如何构建更大规模、更高质量、更具代表性的汉语语料库，并促进其共享，是推动汉语NLP技术发展的重要课题。本书对构建开放、可持续的语料库生态系统提出了思考。 总结 《智能信息处理：汉语语料库加工技术及应用》一书，系统地梳理了汉语语料库从构建到深度加工的完整流程，详细介绍了分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注、篇章分析、情感分析、机器翻译等一系列核心技术，并深刻阐述了这些技术在信息检索、文本挖掘、智能客服、内容推荐等多个领域的应用价值。本书不仅为语言学研究者和计算机科学研究者提供了宝贵的理论参考和技术指导，也为希望深入了解和应用智能信息处理技术的各界人士提供了全面的知识框架。通过对现有挑战的分析和未来趋势的展望，本书进一步凸显了汉语语料库加工技术在推动人工智能发展和赋能各行各业中的重要地位和广阔前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量实在是没得挑，拿到手里沉甸甸的，一看就知道是下了真功夫的。光是翻阅前几页，那排版就让人心情舒畅，字体大小适中，图表清晰明了，这种对细节的关注，往往预示着内容的深度和严谨性。我原本以为这种技术性的书籍，内容难免会枯燥乏味，但作者在引言部分就展现出一种娓娓道来的叙事能力，把一个看似冷冰冰的技术领域，用生动的语言勾勒出了它的发展脉络和重要性。尤其是他对“智能”二字的理解，不是停留在浮于表面的概念炒作，而是深入到信息如何被结构化、如何被赋予“意义”的哲学层面。这种宏大的视角，让读者在进入具体技术细节之前，已经对整个学科有了更清晰的坐标系。我尤其欣赏作者没有回避该领域早期的一些尝试和误区，通过反思历史，反而更能凸显出现有技术的精妙之处。读起来感觉不像是在啃一本教材，更像是在听一位资深学者对领域内若干重大问题的深度剖析，充满了启发性，让人忍不住想立刻投入到实战操作中去检验书中所述的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我接触过不少关于计算语言学的著作，很多都陷入了过度追求新颖算法的陷阱，结果就是理论大厦建得很高，但实际操作起来却是一头雾水，缺乏可操作的指导。然而，这本书的独特之处在于，它非常务实地把“技术”和“应用”紧密地结合在了一起。它并没有仅仅罗列一堆复杂的数学模型或者晦涩的程序代码，而是花了大量的篇幅去解释为什么某些特定的加工流程对于汉语这种复杂语言是必要的。比如，它对歧义消除的几种主流方法的对比分析，简直是教科书级别的清晰，不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”要这么做，以及在实际语料库构建中可能会遇到哪些“坑”。我特别留意了关于语料标注规范的那一部分，那简直就是一份实战指南，细节到每一个标注符号的冲突处理，这对于正在组织或维护大规模汉语语料库的团队来说，其价值是无法估量的。很多理论书读完后需要自己去“翻译”成实际工作流程，而这本书几乎是成品化的指导手册，大大缩短了理论到实践的转化周期，这一点我给满分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，我感觉作者的个人学术烙印非常深厚，这并非贬义，反而更像是一种风格鲜明的“大家之作”。它不像某些合集那样，不同章节间的逻辑跳跃性很大，而是像一气呵成的长篇论述，虽然涉及到的技术分支很多，但所有的论证都围绕着一个核心思想展开——如何高效、准确地将自然语言转化为可计算的信息单元。我发现自己频繁地停下来，不是因为看不懂，而是因为被某个观点触动而陷入沉思。特别是关于“语境依赖性”处理的那几个章节，作者引用了大量的古代和现代汉语实例来进行佐证，使得原本抽象的概念立刻变得鲜活起来。我个人对其中关于特定领域（比如法律文本或者古籍整理）的预处理策略的探讨格外感兴趣，这些内容在一般的通用语料处理书中是很难找到的深度和广度的。这种带有强烈个人见解的论述，反而更能激发读者的批判性思维，让人忍不住想去挑战作者的某些假设，从而加深自己对知识的理解，而不是被动地接受。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的工程实践者的角度来看，这本书的价值主要体现在其对“流程化”和“标准化”的强调上。在信息处理领域，工具和方法的迭代速度极快，但底层的数据组织逻辑和质量控制标准却是相对稳定的基石。这本书非常注重打地基的过程，它详尽地剖析了从原始文本采集到最终语料入库的每一个环节可能存在的噪音源和处理标准。我特别欣赏它对“工具链集成”的思考，作者似乎在提示读者，不要迷恋于某个单一算法的性能，而应该关注如何构建一个健壮的、可维护的数据处理管线。书中对不同开源工具包的适用性分析，也十分中肯，没有盲目推崇任何一家，而是基于汉语的特性给出了非常理性的取舍建议。对于那些初次踏入这个领域，面对海量工具不知所措的新手来说，这本书提供了一个清晰的导航图，告诉他们应该先掌握哪些核心概念，然后才能有效地利用外部资源，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来是抱着“看看而已”的心态打开这本书的，毕竟中文信息处理的专业书籍，很多要么过于学术化，要么过于面向特定软件。但这本书的切入点非常巧妙，它选择了“技术与应用”的交汇点作为核心，使得即便是对某一特定技术不甚了解的读者，也能从整体的架构中找到自己的定位。我尤其喜欢它在讨论高级应用，比如语义分析或信息抽取时，都会不厌其烦地回溯到最基础的词法分析和句法结构上，展现出一种扎实的“溯源”精神。这让我意识到，很多看似高深的成果，归根结底还是建立在对基础数据质量的精细打磨之上。这种对基础工匠精神的推崇，在当前浮躁的技术圈子里是难能可贵的。读完之后，感觉自己对汉语作为一门自然语言在计算环境下的复杂性有了更深层次的敬畏，也对未来如何设计更智能的信息处理系统有了全新的思考方向，绝非泛泛而谈的入门读物可比拟。