智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用 鄭傢恒 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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
• 語言學
• 計算語言學
• 鄭傢恒
• 中文信息處理
• 語料庫加工

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030291356

商品編碼：29329175501

包裝：平裝

齣版時間：2010-10-01

基本信息

書名：智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用

定價：60.00元

作者：鄭傢恒

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2010-10-01

ISBN：9787030291356

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

---

內容提要

---

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。

目錄

---

《智能科學技術著作叢書》序
前言
章 緒論
1.1 語料庫的定義和作用
1.1.1 什麼是語料庫
1.1.2 語料庫的作用
1.2 語料庫的建立
1.2.1 什麼是語料庫標注
1.2.2 語料庫標注的原則
1.2.3 建立語料庫需要考慮的幾個問題
1.2.4 語料庫標注和建立的方法
1.2.5 語料庫的質量檢驗
1.3 本書的編排
參考文獻
第2章 自動分詞
2.1 自動分詞概述
2.1.1 自動分詞的意義
2.1.2 自動分詞的主要難點
2.1.3 自動分詞方法簡介
2.1.4 自動分詞評測
2.2 分詞規範
2.2.1 製定分詞規範的目的和意義
2.2.2 幾種典型的分詞規範介紹
2.3 歧義字段的切分技術
2.3.1 歧義字段現象分析
2.3.2 基於統計的歧義字段排歧
2.4 未登錄詞識彆
2.4.1 專有名詞識彆
2.4.2 新詞語識彆
2.5 縮略語識彆
2.5.1 縮略語特徵分析
2.5.2 縮略語資源庫的建立
2.5.3 縮略語識彆模型
2.5.4 縮略語的還原
2.6 分詞一緻性檢驗
2.6.1 分詞不一緻性現象分析
2.6.2 基於規則的分詞一緻性檢驗方法
2.6.3 基於統計的分詞一緻性檢驗方法
2.6.4 分詞一緻性檢驗係統
參考文獻
第3章 詞性標注
3.1 詞性標注概述
3.1.1 詞性標注的意義
3.1.2 詞性標注的難點
3.1.3 詞性標注方法簡介
3.1.4 常用語料庫
3.2 詞性標注規範
3.2.1 製定詞性標注規範的目的和意義
3.2.2 幾種典型的詞性標注規範介紹
3.3 兼類詞的標注
3.3.1 什麼是兼類詞
3.3.2 典型的兼類詞標注方法
3.4 詞性標注一緻性檢驗
3.4.1 問題描述和分析
3.4.2 一緻性檢驗模型的建立
3.4.3 實驗結果和分析
3.4.4 方法評價
3.5 詞性標注自動校對
3.5.1 基於分類的詞性標注自動校對
3.5.2 基於決策錶的詞性標注自動校對
參考文獻
第4章 句法分析
4.1 完全句法分析
4.1.1 完全句法分析概述
4.1.2 形式語法體係
4.1.3 樹庫資源的建設
4.1.4 漢語句法分析的特點
4.1.5 句法分析方法
4.1.6 相關會議及評測
4.1.7 句法分析模型的評價方法
4.2 淺層句法分析
4.2.1 淺層句法分析概述
4.2.2 組塊庫的獲取
4.2.3 組塊的類型及其標注規範
4.2.4 組塊分析方法
4.2.5 相關會議及評測
4.2.6 評價參數
4.3 句法樹庫的一緻性檢驗
4.3.1 不一緻現象分析
4.3.2 不一緻的發現和消解
參考文獻
第5章 語義標注語料庫
5.1 語義標注範圍
5.1.1 詞義標注
5.1.2 句義標注
5.1.3 篇章級的語義標注
5.2 語義標注語料庫的建立方法
5.2.1 傳統的以人工標注為主的方法
5.2.2 自動構建語義標注語料庫
5.3 主要的語義標注語料庫
5.3.1 詞義標注語料庫
5.3.2 句義標注語料庫
5.3.3 語篇關係標注語料庫
5.3.4 時間關係標注語料庫
5.3.5 信息抽取方麵的語料庫
5.3.6 生物醫藥領域中的語義標注語料庫
參考文獻
第6章 語料庫評測
6.1 語料庫評測的意義
6.2 語料庫分詞質量評價
6.2.1 評價樣本的抽樣
6.2.2 抽樣樣本的聚類及評價
6.2.3 實驗及分析
6.3 語料庫可用性評價
6.3.1 可用性評價體係
6.3.2 可用性評價計算
6.3.3 評價結果分析
參考文獻
第7章 基於語料庫的應用研究
7.1 網頁信息處理
7.1.1 重復網頁分析
7.1.2 基於語義的網頁去重
7.1.3 基於網頁文本結構的網頁去重
7.2 特殊領域的信息抽取
7.2.1 基於HMM的農業信息抽取
7.2.2 基於NLP的土壤汙染數據抽取
7.2.3 基於BOotstrapping的交通工具名識彆
7.3 基於大規模語料庫的漢語韻律邊界研究
7.3.1 基於統計語言模型建立二叉樹結構
7.3.2 基於樹結構的漢語韻律邊界預測
7.4 基於大規模語料庫的欺行為檢測
7.4.1 欺性語料庫的建設
7.4.2 欺檢測的特徵綫索
7.4.3 文本特徵抽取
7.4.4 欺行為檢測方法
7.4.5 實驗結果和分析
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用》 內容概述 《智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用》一書，由鄭傢恒先生編著，深入探討瞭智能信息處理領域中至關重要的漢語語料庫加工技術及其廣泛的應用。本書旨在為讀者，特彆是從事自然語言處理、信息檢索、人工智能、計算語言學等領域的專業人士、研究人員以及在校學生，提供一個全麵、係統且兼具理論深度和實踐指導的參考。 全書圍繞著“智能信息處理”這一核心目標，層層遞進地闡述瞭漢語語料庫從生成、標注、質檢到最終應用的全過程。本書最大的亮點在於，它不僅僅停留在理論的闡述，更將大量的篇幅傾注於漢語語料庫加工的實際技術細節，以及這些經過精心加工的語料庫如何在各種智能信息處理應用中發揮關鍵作用。 第一部分：理論基礎與語料庫概覽 本書的開篇，鄭傢恒先生首先為讀者構建瞭智能信息處理的理論基石。他詳細介紹瞭自然語言處理（NLP）的發展曆程、核心概念以及其在現代信息社會中的重要地位。這部分內容不僅為後續的語料庫技術奠定瞭理論基礎，也幫助讀者理解為何高質量的語料庫對於構建強大的智能信息處理係統至關重要。 接著，本書進入對“語料庫”這一核心概念的深度剖析。它不僅解釋瞭語料庫的定義、分類（如純文本語料庫、標注語料庫、多模態語料庫等），還著重強調瞭漢語語料庫的特殊性，包括漢語語言本身的復雜性（如字、詞、句的識彆，多義性，篇章結構等）以及其在文化和曆史傳承中的獨特價值。鄭傢恒先生通過大量的實例，說明瞭構建大規模、高質量漢語語料庫的必要性和緊迫性，以及其在推動漢語信息處理技術發展中的驅動作用。 第二部分：漢語語料庫的加工技術 這是本書的核心和最富實踐價值的部分。鄭傢恒先生係統地梳理瞭漢語語料庫加工的各個環節，並針對每個環節提齣瞭行之有效的技術方案和方法。 數據采集與預處理： 如何從海量的信息源（如互聯網、圖書、報刊、社交媒體等）中高效、準確地采集文本數據，並進行初步的清洗（去除HTML標簽、特殊字符、重復內容等），保證原始數據的質量。本書特彆關注瞭針對中文網絡文本的特殊采集和清洗策略。 分詞（Tokenization）： 漢語分詞是自然語言處理的基礎，也是漢語語料庫加工中的關鍵難點。本書詳細介紹瞭目前主流的分詞算法，包括基於詞典的最大匹配法、隱馬爾可夫模型（HMM）、條件隨機場（CRF）以及基於深度學習的方法。鄭傢恒先生不僅闡述瞭這些算法的原理，還結閤實際語料庫構建經驗，分析瞭各種算法在處理切分歧義、未登錄詞、人名地名機構名等復雜情況時的優劣，並提供瞭優化的建議。 詞性標注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）： 在分詞的基礎上，對每個詞賦予其詞性標簽。本書深入講解瞭多種詞性標注模型，如基於統計的HMM、CRF模型，以及近年來興起的基於神經網絡的詞性標注方法。作者強調瞭針對漢語的詞性標注集設計的重要性，以及如何通過大規模標注數據和先進模型來提高標注的準確率，從而為後續的句法分析、語義分析打下堅實基礎。 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）： 識彆文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、機構名、時間、貨幣等。本書詳細介紹瞭命名實體識彆的傳統方法（如基於規則、基於統計模型）和深度學習方法（如BiLSTM-CRF）。特彆是在漢語語境下，如何有效識彆各種組閤實體、縮略實體以及模糊實體，是本書重點探討的內容。 句法分析（Syntactic Parsing）： 揭示句子內部的詞語之間的語法關係，構建句法樹。本書介紹瞭短語結構分析（Constituency Parsing）和依存關係分析（Dependency Parsing）兩種主要方法，並詳細闡述瞭各自的算法模型，如Chart Parsing、Earley Parser、基於圖的依存分析、基於轉移的依存分析等。作者強調瞭漢語句法結構的特點，以及如何構建高質量的句法標注語料庫以支持這些分析。 語義標注與深層分析： 隨著NLP技術的發展，對文本語義的理解變得越來越重要。本書探討瞭語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）、指代消解（Coreference Resolution）等任務，以及如何設計和構建相應的標注體係。這部分內容為理解文本的深層含義、實現更智能的信息處理提供瞭理論指導和技術支撐。 語料庫質量控製與評估： 高質量的語料庫是智能信息處理成功的基石。本書專門闢章節講述語料庫的質量控製策略，包括標注規範的製定、多標注者一緻性評估、誤差分析與修正等。同時，也介紹瞭如何科學地評估語料庫的質量和覆蓋度。 第三部分：漢語語料庫的應用 在詳細介紹瞭語料庫的加工技術後，本書將視角轉嚮這些經過精心打造的語料庫在實際應用中的價值。鄭傢恒先生通過豐富多樣的案例，生動地展示瞭漢語語料庫如何賦能各種智能信息處理技術。 信息檢索（Information Retrieval）： 高質量的語料庫是構建高效搜索引擎和問答係統的基礎。本書分析瞭語料庫如何幫助提升檢索的準確性和召迴率，例如通過詞性、命名實體等標注信息來優化查詢理解和文檔排序。 機器翻譯（Machine Translation）： 統計機器翻譯和神經機器翻譯都高度依賴於大規模的雙語平行語料庫。本書探討瞭如何構建和利用這些語料庫來訓練更優秀的翻譯模型，尤其是在漢語與其他語言之間的翻譯。 文本分類與聚類（Text Classification and Clustering）： 通過對語料庫的分析和特徵提取，可以構建齣高效的文本分類和聚類係統，用於新聞內容過濾、情感分析、主題發現等。 情感分析與輿情監控（Sentiment Analysis and Public Opinion Monitoring）： 語料庫中包含的大量帶有情感色彩的文本（如評論、微博等），為訓練情感分析模型提供瞭寶貴資源。本書介紹瞭如何利用語料庫進行情感極性判斷、情感強度分析以及輿情態勢的監測。 對話係統與智能助手（Dialogue Systems and Intelligent Assistants）： 構建能夠進行自然流暢對話的係統，需要大量的對話語料庫作為訓練數據。本書分析瞭語料庫在對話管理、意圖識彆、自然語言生成等方麵的作用。 文本摘要與信息抽取（Text Summarization and Information Extraction）： 利用語料庫可以訓練模型自動從長篇文本中提取關鍵信息，生成簡潔準確的摘要，或抽取結構化的信息。 教育與語言研究： 鄭傢恒先生還強調瞭漢語語料庫在語言學研究、漢語教學、語言演變規律探索等領域的價值。通過對大規模真實語言數據的分析，可以更深入地理解漢語的結構、用法和社會功能。 總結 《智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用》一書，是一部集理論高度、技術深度和應用廣度於一體的學術專著。鄭傢恒先生憑藉其深厚的學術造詣和豐富的實踐經驗，為讀者係統地梳理瞭漢語語料庫從“原材料”到“高價值産品”的完整轉化過程。本書不僅為從事智能信息處理研究和開發的研究者和工程師提供瞭寶貴的理論指導和技術工具，也為漢語語言學研究者打開瞭新的視角，展現瞭計算方法在語言研究中的強大潛力。 本書的語言清晰流暢，結構邏輯嚴謹，圖文並茂，使得復雜的技術概念易於理解。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解高質量漢語語料庫對於構建智能信息處理係統的關鍵作用，掌握先進的語料庫加工技術，並能夠將其有效地應用於各種實際場景，從而推動漢語智能信息處理技術的進一步發展。這本書無疑是該領域的一部重要參考，具有極高的學術價值和實用意義。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正理解一項技術，除瞭學習其原理，更重要的是要看到它的實際價值和影響力。《智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用》這本書，從名字上就透露著一種“解決問題”導嚮的特質。我期待書中能夠深入剖析漢語語料庫在不同領域的應用案例，並且不僅僅是簡單地羅列，而是能夠深入到技術細節層麵，解釋為什麼特定的語料庫加工技術能夠解決某個具體問題。比如，在信息安全領域，如何利用語料庫來構建高效的文本分類模型，以識彆網絡謠言或惡意信息？或者在金融領域，如何通過分析大量的財經新聞語料庫，來預測市場趨勢？這些具體而微的應用場景，往往能讓抽象的技術原理變得更加鮮活和有意義。同時，我也非常好奇，書中在討論“加工技術”時，是否會涉及到一些最新的人工智能算法，比如基於深度學習的命名實體識彆、關係抽取等技術是如何被應用於語料庫的標注和 enriquecimiento（豐富化）過程中的。總的來說，我希望這本書能讓我看到，漢語語料庫加工技術並非隻是孤立的技術研究，而是真正能夠驅動社會進步、解決實際問題的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸素，但卻散發齣一種學術研究的嚴謹感，讓人一眼就能感受到其專業性。書名“智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用”簡潔明瞭，直接點齣瞭其核心主題。對於我這樣的技術愛好者，尤其是對自然語言處理（NLP）和人工智能（AI）領域有著濃厚興趣的人來說，這本書無疑是一份寶藏。我尤其期待書中能深入探討漢語語料庫的構建、清洗、標注等關鍵環節，這些是任何NLP模型有效運行的基礎。理解這些“幕後”工作，能夠幫助我更深刻地認識到AI在語言理解方麵所麵臨的挑戰以及如何剋服它們。同時，“應用”部分也讓人充滿遐想，究竟有哪些實際案例展示瞭這些技術如何賦能我們的日常生活？比如，智能客服、機器翻譯、情感分析等，都離不開強大的語料庫支持。我希望書中能提供一些具體的、可操作的指導，甚至是一些代碼示例，這樣我就可以嘗試自己動手去實踐，將書本知識轉化為實際能力。總而言之，這本書給我留下瞭一種“乾貨滿滿”的印象，仿佛打開瞭一個通往漢語智能信息處理世界的大門，充滿瞭探索的樂趣和知識的吸引力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，從它的書名就可以感受到一種前沿性和實用性的結閤。我一直在關注人工智能在各個領域的落地，而漢語語料庫作為中文AI發展的重要基石，其加工技術更是至關重要。我非常想瞭解書中是如何闡述“智能信息處理”這個宏大概念的，特彆是它與漢語語料庫加工技術之間的具體聯係。是說語料庫的加工本身就包含瞭某種程度的“智能”判斷，還是說加工好的語料庫能夠支撐起更高級彆的智能信息處理應用？這個問題讓我思考良多。書中可能會涉及一些先進的語料庫構建工具和方法，或許還會探討大規模語料庫的處理效率問題，以及如何利用分布式計算等技術來加速加工過程。我特彆感興趣的是，書中對於“應用”部分的描述，是否會列舉一些當前國際領先的漢語智能信息處理係統，並分析它們是如何依賴於高質量的語料庫的。比如，那些能夠理解復雜指令的智能助手，或者能夠進行流暢對話的聊天機器人，它們背後一定有著龐大且精細加工過的漢語語料庫支撐。這本書無疑為我提供瞭一個深入瞭解這些“幕後英雄”的機會，也讓我對中文AI的未來發展充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的目錄和章節安排設計得非常有條理，給人一種清晰的學習路徑感。從基礎的語料庫概念，到具體的加工技術，再到最終的應用展示，邏輯層層遞進，非常符閤一個初學者或者想要係統性學習的人的需求。我注意到書中可能會詳細介紹不同類型的語料庫，以及它們在不同研究或應用場景下的優劣勢。例如，對比一下純文本語料庫、標注語料庫（如詞性標注、句法分析標注）和多模態語料庫，其處理難度和應用範圍必然大相徑庭。而“加工技術”部分，我最期待的就是關於數據清洗和去噪的方法，畢竟原始語料往往是“髒”的，如何有效地去除無關信息、糾正錯誤，是保證後續分析質量的關鍵。書中的例子我想會非常貼近實際，也許會涉及網絡爬取數據的處理，或者用戶生成內容的清洗。另外，“應用”部分，我猜想會重點講解如何利用加工好的語料庫來訓練各種NLP模型，比如用於文本分類、命名實體識彆、機器翻譯等，這些都是當前AI領域非常熱門和重要的方嚮。這本書的結構似乎已經為我規劃好瞭從“輸入”到“輸齣”的學習全過程，讓我對如何係統地掌握這門技術充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本《智能信息處理——漢語語料庫加工技術及應用》讀起來有一種沉浸式的體驗，仿佛作者鄭傢恒先生親自在我耳邊娓娓道來。書中的語言風格非常生動，沒有過多生硬的學術術語堆砌，而是用通俗易懂的方式解釋瞭復雜的概念。即便我之前對語料庫加工技術瞭解不多，也能輕鬆跟上思路。我尤其欣賞書中對“漢語”這一特殊語言特點的關注，深知中文在處理上比許多拼音文字更為復雜，如歧義、多義詞、詞性標注的難度等等。書中肯定會花大量篇幅來探討這些中文特有的挑戰，並給齣相應的解決方案，這讓我非常期待。而且，它不僅僅是技術層麵的講解，還融入瞭大量的實際應用場景，讓我看到瞭這些技術是如何真正改變我們與信息互動的方式。比如，如果書中能詳細闡述如何利用語料庫來優化搜索算法，提升信息檢索的準確性和效率，那將是多麼令人興奮的事情！我又想到，在教育領域，如何利用這些技術來輔助中文學習，開發個性化的學習係統，也可能是一個精彩的應用方嚮。這種將理論與實踐緊密結閤的敘事方式，讓學習過程充滿瞭啓發性和趣味性，我感覺自己正一步步被帶入到這個充滿魅力的領域之中。