计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践 [Multilingual Natural Language Processing Applications:From Theory to Practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Daniel M.Bikel，Imed Zitouni 编，史晓东，陈毅东 译

图书标签:

• 自然语言处理
• 多语种
• 计算机科学
• NLP
• 机器翻译
• 文本分析
• 深度学习
• Python
• 人工智能
• 语言模型

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111484912

版次：1

商品编码：11665188

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Multilingual Natural Language Processing Applications:From Theory to Practice

开本：16开

出版时间：

内容简介

　　《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》是一本全面阐述如何构建健壮和准确多语种自然语言处理系统的图书，由两位资深专家编辑，集合了该领域众多尖端进展以及从广泛的研究和产业实践中总结的实用解决方案。第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础，展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量，包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索，总结、问答、提炼、处理流水线等。

目录

出版者的话
译者序
前言
关于作者
第一部分 理论
第1章 找出词的结构
1.1 词及其部件
1.1.1 词元
1.1.2 词形
1.1.3 词素
1.1.4 类型学
1.2 问题和挑战
1.2.1 不规则性
1.2.2 歧义性
1.2.3 能产性
1.3 形态模型
1.3.1 查词典
1.3.2 有限状态形态
1.3.3 基于合一的形态
1.3.4 函数式形态
1.3.5 形态归纳
1.4 总结
第2章 找出文档的结构
2.1 概述
2.1.1 句子边界检测
2.1.2 主题边界检测
2.2 方法
2.2.1 生成序列分类方法
2.2.2 判别性局部分类方法
2.2.3 判别性序列分类方法
2.2.4 混合方法
2.2.5 句子分割的全局建模扩展
2.3 方法的复杂度
2.4 方法的性能
2.5 特征
2.5.1 同时用于文本与语音的特征
2.5.2 只用于文本的特征
2.5.3 语音特征
2.6 处理阶段
2.7 讨论
2.8 总结
第3章 句法
3.1 自然语言分析
3.2 树库：句法分析的数据驱动方法
3.3 句法结构的表示
3.3.1 使用依存图的句法分析
3.3.2 使用短语结构树的句法分析
3.4 分析算法
3.4.1 移进归约分析
3.4.2 超图和线图分析
3.4.3 最小生成树和依存分析
3.5 分析中的歧义消解模型
3.5.1 概率上下文无关文法
3.5.2 句法分析的生成模型
3.5.3 句法分析的判别模型
3.6 多语言问题：什么是词元
3.6.1 词元切分、实例和编码
3.6.2 分词
3.6.3 形态学
3.7 总结
第4章 语义分析
4.1 概述
4.2 语义解释
4.2.1 结构歧义
4.2.2 词义
4.2.3 实体与事件消解
4.2.4 谓词 论元结构
4.2.5 意义表示
4.3 系统范式
4.4 词义
4.4.1 资源
4.4.2 系统
4.4.3 软件
4.5 谓词 论元结构
4.5.1 资源
4.5.2 系统
4.5.3 软件
4.6 意义表示
4.6.1 资源
4.6.2 系统
4.6.3 软件
4.7 总结
4.7.1 词义消歧
4.7.2 谓词 论元结构
4.7.3 意义表示
第5章 语言模型
5.1 概述
5.2 n元模型
5.3 语言模型评价
5.4 参数估计
5.4.1 最大似然估计和平滑
5.4.2 贝叶斯参数估计
5.4.3 大规模语言模型
5.5 语言模型适应
5.6 语言模型的类型
5.6.1 基于类的语言模型
5.6.2 变长语言模型
5.6.3 判别式语言模型
5.6.4 基于句法的语言模型
5.6.5 最大熵语言模型
5.6.6 因子化语言模型
5.6.7 其他基于树的语言模型
5.6.8 基于主题的贝叶斯语言模型
5.6.9 神经网络语言模型
5.7 特定语言建模问题
5.7.1 形态丰富语言的建模
5.7.2 亚词单元的选择
5.7.3 形态类别建模
5.7.4 无分词语言
5.7.5 口语与书面语言
5.8 多语言和跨语言建模
5.8.1 多语言建模
5.8.2 跨语言建模
5.9 总结
第6章 文本蕴涵识别
6.1 概述
6.2 文本识别蕴涵任务
6.2.1 问题定义
6.2.2 RTE的挑战
6.2.3 评估文本蕴涵系统性能
6.2.4 文本蕴涵解决方案的应用
6.2.5 其他语言中的RTE研究
6.3 文本蕴涵识别的框架
6.3.1 要求
6.3.2 分析
6.3.3 有用的组件
6.3.4 通用模型
6.3.5 实现
6.3.6 对齐
6.3.7 推理
6.3.8 训练
6.4 案例分析
6.4.1 抽取语篇约束
6.4.2 基于编辑距离的RTE
6.4.3 基于转换的方法
6.4.4 逻辑表示及推理
6.4.5 独立于蕴涵学习对齐
6.4.6 在RTE中利用多对齐
6.4.7 自然逻辑
6.4.8 句法树核
6.4.9 使用有限依存上下文的全局相似度
6.4.1 0RTE的潜在对齐推理
6.5 RTE的进一步研究
6.5.1 改进分析器
6.5.2 发明或解决新问题
6.5.3 开发知识库
6.5.4 更好的RTE评价
6.6 有用资源
6.6.1 文献
6.6.2 知识库
6.6.3 自然语言处理包
6.7 总结
第7章 多语情感与主观性分析
7.1 概述
7.2 定义
7.3 英语中的情感及主观性分析
7.3.1 词典
7.3.2 语料库
7.3.3 工具
7.4 词级和短语级标注
7.4.1 基于字典的方法
7.4.2 基于语料库的方法
7.5 句子级标注
7.5.1 基于字典
7.5.2 基于语料库
7.6 文档级标注
7.6.1 基于字典
7.6.2 基于语料库
7.7 什么有效，什么无效
7.7.1 最佳情况：已有人工标注的语料库
7.7.2 次优情形：基于语料库的跨语言映射
7.7.3 第三优情形：孳衍词典
7.7.4 第四优情形：翻译词典
7.7.5 各种可行方法的比较
7.8 总结

第二部分 实践
第8章 实体检测和追踪
8.1 概述
8.2 提及检测
8.2.1 数据驱动的分类
8.2.2 搜索提及
8.2.3 提及检测特征
8.2.4 提及检测实验
8.3 共指消解
8.3.1 Bell树的构建
8.3.2 共指模型：链接和引入模型
8.3.3 最大熵链接模型
8.3.4 共指消解实验
8.4 总结
第9章 关系和事件
9.1 概述
9.2 关系与事件
9.3 关系类别
9.4 将关系抽取视为分类
9.4.1 算法
9.4.2 特征
9.4.3 分类器
9.5 关系抽取的其他方法
9.5.1 无监督和半监督方法
9.5.2 核方法
9.5.3 实体和关系检测的联合方法
9.6 事件
9.7 事件抽取方法
9.8 超句
9.9 事件匹配
9.1 0事件抽取的未来方向
9.1 1总结
第10章 机器翻译
10.1 机器翻译现状
10.2 机器翻译评测
10.2.1 人工评测
10.2.2 自动评测
10.2.3 WER、BLEU、METEOR等
10.3 词对齐
10.3.1 共现
10.3.2 IBM模型
10.3.3 期望最大化
10.3.4 对齐模型
10.3.5 对称化
10.3.6 作为机器学习问题的词对齐
10.4 基于短语的翻译模型
10.4.1 模型
10.4.2 训练
10.4.3 解码
10.4.4 立方剪枝
10.4.5 对数线性模型和参数调节
10.4.6 控制模型的大小
10.5 基于树的翻译模型
10.5.1 层次短语翻译模型
10.5.2 线图解码
10.5.3 基于句法的模型
10.6 语言学挑战
10.6.1 译词选择
10.6.2 形态学
10.6.3 词序
10.7 工具和数据资源
10.7.1 基本工具
10.7.2 机器翻译系统
10.7.3 平行语料
10.8 未来的方向
10.9 总结
第11章 跨语言信息检索
11.1 概述
11.2 文档预处理
11.2.1 文档句法和编码
11.2.2 词元化
11.2.3 规范化
11.2.4 预处理最佳实践
11.3 单语信息检索
11.3.1 文档表示
11.3.2 索引结构
11.3.3 检索模型
11.3.4 查询扩展
11.3.5 文档先验模型
11.3.6 模型选择的最佳实践
11.4 CLIR
11.4.1 基于翻译的方法
11.4.2 机器翻译
11.4.3 中间语言文档表示
11.4.4 最佳实践
11.5 多语言信息检索
11.5.1 语言识别
11.5.2 MLIR的索引建立
11.5.3 翻译查询串
11.5.4 聚合模型
11.5.5 最佳实践
11.6 信息检索的评价
11.6.1 建立实验环境
11.6.2 相关性评估
11.6.3 评价指标
11.6.4 已有数据集
11.6.5 最佳实践
11.7 工具、软件和资源
11.8 总结
第12章 多语自动文摘
12.1 概述
12.2 自动文摘方法
12.2.1 传统方法
12.2.2 基于图的方法
12.2.3 学习如何做摘要
12.2.4 多语自动摘要
12.3 评测
12.3.1 人工评价
12.3.2 自动评价
12.3.3 自动文摘评测系统的近期发展
12.3.4 多语自动文摘的自动评测方法
12.4 如何搭建自动文摘系统
12.4.1 材料
12.4.2 工具
12.4.3 说明
12.5 评测竞赛和数据集
12.5.1 评测竞赛
12.5.2 数据集
12.6 总结
第13章 问答系统
13.1 概述和历史
13.2 架构
13.3 源获取和预处理
13.4 问题分析
13.5 搜索及候选抽取
13.5.1 非结构化资源搜索
13.5.2 非结构化源文本的候选抽取
13.5.3 结构化源文本的候选抽取
13.6 回答评分
13.6.1 方法概述
13.6.2 证据结合
13.6.3 扩展到列表型问题
13.7 跨语言问答
13.8 案例研究
13.9 评测
13.9.1 评测任务
13.9.2 判断答案正确性
13.9.3 性能度量
13.1 0当前和未来的挑战
13.1 1总结和进一步阅读
第14章 提炼
14.1 概述
14.2 示例
14.3 相关性和冗余性
14.4 Rosetta Consortium 提炼系统
14.4.1 文档和语料库准备
14.4.2 索引
14.4.3 查询回答
14.5 其他提炼方法
14.5.1 系统架构
14.5.2 相关度
14.5.3 冗余
14.5.4 多模态提炼
14.5.5 跨语言提炼
14.6 评测和指标
14.7 总结
第15章 口语对话系统
15.1 概述
15.2 口语对话系统
15.2.1 语音识别和理解
15.2.2 语音生成
15.2.3 对话管理器
15.2.4 语音用户接口
15.3 对话形式
15.4 自然语言呼叫路由选择
15.5 三代对话应用
15.6 持续的改进循环
15.7 口语句子的转录和标注
15.8 口语对话系统的本地化
15.8.1 呼叫流程本地化
15.8.2 提示本地化
15.8.3 文法的本地化
15.8.4 源端数据
15.8.5 训练
15.8.6 测试
15.9 总结
第16章 聚合自然语言处理引擎
16.1 概述
16.2 聚合语音和NLP引擎架构的期望属性
16.2.1 灵活的分布式组件化
16.2.2 计算效率
16.2.3 数据操作功能
16.2.4 鲁棒性处理
16.3 聚合的架构
16.3.1 UIMA
16.3.2 GATE
16.3.3 InfoSphere Streams
16.4 案例研究
16.4.1 GALE 互操作性演示系统
16.4.2 跨语言自动语言开发系统
16.4.3 实时翻译服务
16.5 经验教训
16.5.1 分割涉及延迟和精度之间的权衡
16.5.2 联合优化与互操作性
16.5.3 数据模型需要使用约定
16.5.4 性能评估的挑战
16.5.5 引擎的前向波训练
16.6 总结
16.7 UIMA样本代码
索引

精彩书摘

　　《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》：
　　为了处理口语间语言动态切换的多语言输入，可以根据单语语料对语言模型进行分别建模，使用了这些模型的系统（例如一个基于语音的报摊或基于电话的对话系统）可以基于第一步的语言识别结果来选择语言模型，或者基于在初始处理之后产生最高分数的语言模型（在语音识别中有时会结合发音模型）来进行动态选择。
　　Fugen等表明如何通过上下文无关文法将几个单语语言模型合并成一个多语语言模型，其中文法的非终结符包含语言信息，终结符状态与单语n元模型一致。使用明确的文法规则来对现有状态进行扩展（只用匹配语言中的理元组），以避免不合时机的语言切换。构建单个多语语言模型的可选方法是在包含多个单语语料的数据池中训练一个单独多语言模型或训练多个单语语言模型，然后以插值方式来使用。第一种技术降低了系统性能，特别是语料大小不平衡的时候。第二种技术则有轻微的提高，但仍然比不上前面提到基于文法的方法。
　　……

前言/序言

　　看起来几乎每个人都在一定程度上受到了信息技术的发展和互联网繁荣的影响。近来，多媒体信息源变得日益普及。不过，未加工的自然语言文本的总量在不断增长，并且地球上各种主要语言都在不断产生大量未处理文本。例如，英语维基百科报导已有 101 种语言的维基百科，而每种语言至少有10 000 篇文章。因此，不管是国家、公司，还是个人，都迫切需要来分析、翻译、综合或者提炼这些海量文本。
　　以前，要开发鲁棒、精确的多语自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）应用，研究者或者开发人员需要查阅若干本参考书、几十个期刊或者会议论文。本书旨在为开发此类应用提供所需的所有背景知识和实际建议。虽然这个要求很高，但我们希望本书至少是本有用的参考书。
　　过去20年来，自然语言研究者开发了可处理多种语言的大量文本的若干优秀算法。迄今为止，主流的方法是建立可从实例中学习的统计模型。这样的模型能鲁棒地应对其处理文本的类型甚至语言的变化。如果设计适当，同样的模型可用于新的领域或新的语言，只需要提供相应领域或语言的新的训练实例。这种方法也使得研究者没有必要辛苦地写出处理问题的所有规则以及这些规则联合使用的方式。统计系统一般只要研究者提供可能的输入特征的抽象表示，其相对重要性可在训练(training)阶段学习而得，并在解码(decoding)或者推理(inference)阶段应用于新的文本。
　　统计自然语言处理领域在快速变化，部分变化源于其快速发展。例如，该领域的主要会议之一是计算语言学年会，其参会人数在过去五年已经翻番。另外，IEEE语音和语言处理会议和期刊上自然语言处理的文章数目也在过去十年中翻了一番以上。IEEE是世界上推进技术发展的最大的专业学会之一。自然语言处理研究者不但在解决本领域的问题上取得了内在的进步，也从机器学习和语言学领域的进展中借鉴良多。本书虽注意先进的算法和技术，但主要目的是对该领域的最佳实践进行详尽的阐明。另外，每章会描述所述方法在多语(multilingual)环境下的适用性。
　　本书分成两部分。第一部分是理论，包括前七章，展示了自然语言处理的各种基础问题以及解决这些问题的算法。头三章关注的是找出各种不同粒度层次的语言结构。第1章引入了一个重要概念——形态学(morphology)，研究词的结构，以及世界上各种语言的不同形态现象的处理方法。第2章讨论了多种方法，文档可由此分解为更易处理的部分，如句子，以及通过主题联系的更大的单位。第3章研究了发现句子内部结构的方法，也即句法(syntax)。句法一直都是语言学最重要的研究领域，这种重要性也反映在自然语言处理领域。说其重要，部分原因是句子的结构和句子的意义相关，所以找出句法结构是理解句子的第一步。
　　找出句子或者其他文本单位的结构化的意义表示，经常称作语义分析(semantic parsing)，这是第4章的内容。第4章还特别讨论了近年来引起诸多关注的语义角色标注(semantic role labeling)问题，其目的是找出可作为动词或谓词的论元的句法短语。对动词的论元进行了识别和分类，我们离生成句子的逻辑形式(logical form)又靠近了一步，而逻辑形式是句子意义的一种表示，这种表示方式容易被机器处理，而用于处理逻辑的多种工具人类自古代就开始研究了。
　　然而，如果我们不需要语义分析生成的深层句法语义结构呢？如果我们的问题只是确定多个句子中哪个句子是人最可能写或者说的呢？解决此问题的一种方法是开发一个可根据语法合法性而为句子打分的模型并以此选取分值最高的句子。给出一个词串的分值或概率估计的问题称为语言模型(language modeling)，这是第5章的主题。
　　表示意义和判断句子的语法合法性只是处理语言前期步骤中的两种。为了进一步理解意义，我们需要一个算法，该算法可对一段文本中表示的事实进行推理。例如，我们想要知道一个句子中提到的事实是否被文档中前面的某个句子所蕴涵，这种推理被称为识别文本蕴涵(recognizing textual entailment)，这是第6章的主题。
　　找出陈述或事实的相互蕴涵显然对文本自动理解很重要，但是这些陈述的性质也有待考究。理解一个陈述是否是主观的，并找出其表述的意见的倾向性是第7章的主题。由于人们经常表达意见，这显然是一个重要的问题，尤其在社交网络已经成为互联网上人际交流的最重要形式的时代，这一点更显重要。本书第一部分以本章作结。
　　本书第二部分是实践，讲述如何将第一部分描述的自然语言处理基础技术应用于现实世界中的问题。应用开发经常要做权衡，如时间和空间的权衡，因此本书应用部分的章节探讨了在构建一个鲁棒的多语自然语言处理应用时，如何进行各种算法和设计决策的权衡。
　　第8章描述识别和区分命名实体(named entity)以及这些实体在文本中提及的办法，也描述了识别两个以上的实体提及共指(corefer)的方法。这两个问题一般称为提及检测(mention detection)和共指消解(coreference resolution)，它们是一个更大的应用领域——信息抽取（information extraction）的两个核心部分。
　　第9章继续信息抽取的讨论，探索找出两个实体如何发生关系的技术，也称为关系抽取(relation extraction)。要识别事件，并对此进行分类，称为事件抽取(event extraction)。此外，事件涉及多个实体，我们希望机器能找出事件的参与者及其所起的作用。因此，事件抽取与自然语言处理中的一个关键问题“语义角色标注”紧密相关。
　　第10章描述自然语言处理领域中最古老的问题之一，这本质上也是一个多语自然语言处理问题：机器翻译(Machine Translation，MT)。从一种语言翻译为另外一种语言，一直是NLP研究追求的目标。在学术界几十年的努力之后，近年来已经研究出多种方法，在现有的硬件条件下可以进行实用的机器翻译了。
　　翻译文本是一回事，但是我们如何理解现存的海量文本呢？第8、9章对帮助我们自动产生文本中信息的结构化记录进行了一些探索。解决海量问题的另一个办法是通过查找与某个搜索查询相关的少量文档或者文档的一部分来缩小范围。该问题称为信息检索(information retrieval)，这是第11章的主题。像Google一样的商用搜索引擎在很多方面可看作大规模的信息检索系统。由于搜索引擎非常流行，因此这是个很重要的NLP问题——考虑到有大量语料是非公开的，从而不能被商业引擎搜索到，所以信息检索越发重要。
　　处理大量文本的另一个办法是自动文摘，这是第12章的主题。摘要很困难，一般有两种做法：找到若干个句子或句子片段来表示文本的大意，理解文本，将其意义进行某种内部表示，然后生成摘要，与人为的操作一样。
　　人们经常倾向于使用机器自动处理文本，因为他们有很多问题要找到答案。这些问题可以是简单的事实性问题，如“约翰·肯尼迪何时出生”，也可以是复杂的问题，如“德国巴伐利亚的最大城市是哪个”。第13章讨论如何建造自动回答这类问题的系统。
　　如我们想回答的问题还更复杂那该怎么办？我们的查询可能有多个答案，如“找出奥巴马总统在2010年会见的外国政府首脑”。这类查询可由在NLP中被称为提炼(distillation)的一门较新的子学科处理。提炼需要真正地把信息检索和信息抽取技术结合起来，同时还要增加自己的技术。
　　在许多情形下，我们希望机器能利用语音识别和合成技术交互式地处理语言。这样的系统称为对话系统(dialog system)，这在第15章讨论。由于在语音识别、对话管理和语音合成方面的技术进展，对话系统越来越实用，并且已经在实际场合中广泛安装使用。
　　最后，我们作为NLP研究者和工程师，希望用世界上开发的大量不同的部件来构造系统。这种处理引擎的聚合在第16章介绍。虽然这是本书的最后一章，但从某种意义上来讲这代表处理文本的开始而非结尾，因为该章描述了一个通用的架构，可用来生成不同组合的一系列处理流水单元。
　　我们希望本书是自足的，同样希望读者将其作为学习的开始而不是结束。每章都有大量参考文献，读者可以用来继续深入研究任何话题。NLP的研究队伍在全世界越来越壮大，我们希望你加入我们的行列，一起进行自动文本处理的激动人心的探索。你可以在大学、研究所、会议、博客甚至社交网络上和我们一起交流。多语自然语言处理系统的未来是十分光明的，我们期待你的贡献！
　　致谢写作本书伊始，我们就将它定位为多个作者通力合作的成果。我们对IBM出版社/Prentice Hall 在起步阶段给予的鼓励和支持怀有无限的感激，特别要感谢Bernard Goodwin 和所有其他在IBM出版社工作的员工，他们在项目的开展和结束过程中给予了帮助。这样一本书当然也离不开我们各章节作者大量的时间、努力和技术才能的投入，所以我们非常感谢Otakar Smr??、Hyun�睯o You、Dilek Hakkani�睺ür、Gokhan Tur、Benoit Favre、Elizabeth Shriberg、Anoop Sarkar、Sameer Pradhan、Katrin Kirchhoff、Mark Sammons、V�盙�盫inod Vydiswaran、Dan Roth、Carmen Banea、Rada Mihalcea、Janyce Wiebe、Xiaqiang Luo、Philipp Koehn、Philipp Sorg、Philipp Cimiano、Frank Schilder、Liang Zhou、Nico Schlaefer、Jennifer Chu�睠arroll、Vittorio Castelli、Radu Florian、Roberto Pieraccini、David Suendermann、John F�盤itrelli以及 Burn Lewis。Daniel M�盉ikel 还对Google Research表示感谢，特别对Corinna Cortes 在本项目最后阶段给予的支持表示感谢。最后我们（Daniel M�盉ikel 和 Imed Zitouni）要对IBM Research 的支持表示由衷的感谢，特别要感谢Ellen Yoffa，没有他，本项目就不可能完成。

语言的边界消融，智能的浪潮涌动：一本关于跨越鸿沟、连接世界的著作 在信息爆炸的数字时代，语言，作为人类思想与情感的载体，其重要性不言而喻。然而，语言的多样性也构成了信息获取与交流的天然壁垒。不同的语言，不同的文化背景，使得全球范围内的信息流动与深度理解面临着前所未有的挑战。正是基于这样的背景，一本致力于打破语言隔阂，赋能智能互联的著作应运而生。这不仅仅是一本书，更是通往一个更加互联互通、信息畅通的未来世界的钥匙。 一、 洞察时代脉搏：多语自然语言处理的必然性与深远影响 我们正处在一个全球化加速、跨文化交流日益频繁的时代。从科研合作到商业贸易，从文化传播到国际政治，语言的障碍无处不在，却也催生了对打破这些障碍的强烈需求。自然语言处理（NLP），作为人工智能领域的核心分支，其目标在于让计算机能够理解、解释、生成和操纵人类语言。而“多语”的视角，则将这一目标推向了更广阔的舞台。 想象一下，当一个全球性的科研项目，其参与者来自世界各地，语言风格各异，信息交流的准确性和效率将直接影响研究成果。又或者，一个跨国企业，如何在不同市场的消费者中建立有效的沟通，理解他们的需求，传递品牌价值？再者，当灾难发生时，如何快速整合全球范围内关于灾情的报道，进行有效的救援协调？这些场景无不凸显出多语自然语言处理的紧迫性与战略意义。 本书的编写，正是基于对这些时代脉搏的深刻洞察。它认识到，单一语言的NLP技术，无论多么精湛，都无法满足当前全球化浪潮的需求。只有掌握了跨越多种语言、理解多种文化语境的NLP能力，才能真正释放人工智能的巨大潜能，实现信息的无障碍流动，促进人类社会的深度融合。这本书的出现，是对这一时代呼唤的有力回应，它指明了方向，提供了方法，更为这一激动人心的领域注入了新的活力。 二、 理论的基石：构建多语NLP的坚实认知框架 理解多语自然语言处理，首先需要建立一套坚实的理论基础。本书并非简单地罗列各种技术，而是从根本上构建一个清晰、系统且富有洞察力的认知框架。它深入剖析了语言的本质，从语言学、认知科学等多个维度，揭示了语言的结构、语义、语用等复杂层面，并进一步探讨了这些因素在不同语言中是如何体现和演变的。 例如，书中会详细阐述词汇层面上的挑战，包括词义的歧义性、同义词/反义词的复杂性，以及不同语言中词汇表达的差异。它将不仅仅停留在表面的翻译，而是深入探究词汇背后的文化内涵和语境依赖。接着，本书会攀登到句子层面，解析语法结构的差异，例如语序的不同、词性标记的演变、以及句子嵌套和依存关系的处理。这部分内容会引导读者理解，为何仅仅依靠规则匹配无法有效解决多语种的句子理解问题，而需要更深层次的语义分析。 更进一步，本书将目光投向篇章层面。一篇文章、一段对话，其整体的连贯性、逻辑性和信息组织方式，往往比单个句子更为复杂。在多语环境中，这种复杂性被进一步放大。书中会探讨指代消解、语篇关系识别、以及不同文化背景下信息呈现方式的差异。例如，东方文化倾向于委婉含蓄，而西方文化可能更直接，这种差异会深刻影响篇章的构建和理解。 此外，本书还会着重讲解计算语言学中的核心理论，例如基于规则的方法、统计学习方法以及近年来取得巨大成功的深度学习方法。它会清晰地梳理这些方法在多语NLP任务中的适用性、优缺点，以及它们是如何被不断改进和融合的。对于一些关键的算法和模型，例如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、以及近年来掀起革命的Transformer架构，书中将进行细致的剖析，解释其原理、架构以及在多语NLP任务中的具体应用。 三、 实践的蓝图：通往多语NLP应用的丰富路径 理论的价值最终体现在实践。本书的另一大亮点在于，它不仅仅停留在理论的探讨，而是为读者绘制了一幅通往多语自然语言处理应用的丰富路径。它将理论知识与实际应用紧密结合，通过详实的案例分析和技术讲解，帮助读者理解如何将先进的NLP技术落地，解决现实世界中的各种挑战。 书中会涉及一系列核心的多语NLP应用场景，例如： 机器翻译 (Machine Translation)： 从传统的基于规则和统计的方法，到如今基于神经网络的端到端翻译模型，本书将深入剖析机器翻译技术的演进，探讨如何处理不同语言之间的语法、词汇、以及文化差异，实现更自然、更准确的翻译。这包括对各种翻译模型架构的介绍，以及如何构建和评估多语种翻译系统。 跨语言信息检索 (Cross-lingual Information Retrieval, CLIR)： 在全球信息爆炸的时代，如何从海量多语种的文本中快速找到所需信息至关重要。本书将探讨如何构建跨语言的索引和查询模型，使得用户能够用自己的母语检索其他语言的信息，并获得高质量的搜索结果。这涉及到词向量的跨语言对齐、语义空间的构建等关键技术。 多语情感分析 (Multilingual Sentiment Analysis)： 了解不同语言背景的用户对产品、服务或事件的看法，对于企业和组织至关重要。本书将深入研究如何训练模型，识别和分析不同语言文本中的情感倾向，包括正面、负面、中性以及更细粒度的情感分类。这需要考虑不同文化中情感表达的差异性和隐晦性。 跨语言文本分类与聚类 (Cross-lingual Text Classification and Clustering)： 将多语种的文本按照预定义的类别进行划分，或者将相似的文本聚集在一起，是信息管理和知识发现的重要手段。本书将介绍如何利用迁移学习、领域自适应等技术，在不同语言之间迁移学习模型的性能，实现高效的跨语言文本分类与聚类。 对话系统与语音助手 (Dialogue Systems and Voice Assistants)： 语音助手已经深入到我们的日常生活，而多语种的语音助手将打破语言的界限，让更多人享受到智能科技的便利。本书将探讨如何构建支持多语种语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）以及自然语言生成（NLG）的端到端对话系统。 多语种信息抽取与知识图谱构建 (Multilingual Information Extraction and Knowledge Graph Construction)： 从非结构化的多语种文本中抽取结构化信息，并将其构建成知识图谱，是实现机器智能推理和知识应用的基础。本书将介绍如何进行实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，并探讨如何将不同语言的知识图谱进行融合和对齐。 四、 实践的指引：工具、数据集与前沿挑战 理论与应用的结合，离不开具体的工具和数据集的支持。本书将为读者提供清晰的实践指引，介绍当前业界主流的多语NLP开发框架、库和工具，例如PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers等，并讲解如何利用这些工具快速构建和部署多语NLP模型。 同时，本书还会详细介绍常用的多语NLP数据集，包括大规模的平行语料库、单语语料库、以及针对特定任务设计的评估数据集，并指导读者如何对这些数据集进行预处理、增强以及分析。 最后，本书还将展望多语自然语言处理领域的未来发展趋势和前沿挑战。例如，如何解决低资源语言的处理问题？如何提升模型的鲁棒性和泛化能力？如何实现更具文化敏感性和个性化的多语NLP应用？这些都将是本书引导读者思考的方向，激励读者在这一充满活力的领域不断探索和创新。 五、 结语 总而言之，这本著作将是一本不可多得的参考书，对于从事人工智能、自然语言处理、计算语言学、以及对跨语言交流和信息处理感兴趣的科研人员、工程师、学生以及技术爱好者而言，都具有极高的价值。它以严谨的学术态度，结合前沿的实践经验，为读者提供了一个全面、深入且富有启发的视角，去理解和掌握多语自然语言处理的核心技术与应用。阅读本书，将如同开启一扇通往智能互联新时代的大门，让你能够更有效地驾驭信息洪流，连接全球智慧，共同塑造一个更加开放、包容和智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对语言模型和人工智能充满好奇的人来说，《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》这个书名就像一个神秘的宝藏地图，指引着我通往更深层次的NLP知识殿堂。我一直对计算机如何理解不同语言的微妙之处感到着迷，也一直希望能找到一本能够真正教会我如何在多种语言环境下进行NLP任务的书。很多时候，我会在学习某个NLP算法时，发现它主要针对的是英文，当我尝试将其应用于中文或其他语言时，就会遇到各种意想不到的困难。这本书的“多语”定位，让我看到了解决这个问题的希望。我期待它能够从基础的语言学原理出发，深入浅出地讲解各种多语NLP模型的构建思路和核心算法，并且能够通过丰富的实例和代码，引导我一步步掌握如何构建、训练和评估一个多语NLP系统。我特别想了解书中会如何处理不同语言的词汇、语法、语义等方面的差异，以及如何利用迁移学习、零样本学习等技术，来提升模型在低资源语言上的表现。这本书的“从原理到实践”的承诺，让我相信它不仅能满足我的求知欲，更能赋予我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就足够吸引我了！“多语自然语言处理：从原理到实践”，这几个字简直像是一盏明灯，照亮了我长久以来在NLP领域探索的道路。我一直对语言的奥秘着迷，也对计算机如何理解和生成语言充满好奇。传统的NLP书籍往往侧重于英文，很多时候需要花费大量精力去调整和适配到中文或其他语言上，过程繁琐且效果不尽如人意。而这本书的出现，仿佛是为我量身定做。它承诺要覆盖“多语”，这意味着我不再需要为不同语言的NLP问题而四处奔波，而是能在一个集中的平台上学习和实践。更重要的是，“从原理到实践”的表述，预示着它不会仅仅停留在理论层面，而是会深入到实际应用，教会我如何将复杂的理论知识转化为解决实际问题的工具。我非常期待能够在这本书中找到关于跨语言表示学习、机器翻译的最新进展、多语种文本分类、情感分析等方面的详实讲解，并能通过书中的案例和代码示例，一步步搭建起自己的多语NLP系统。这不仅仅是一本技术书籍，更是我迈向更广阔NLP世界的重要一步。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在自然语言处理领域摸爬滚打多年的从业者，我见过太多光鲜亮丽的理论，也踩过不少坑。市面上关于NLP的书籍琳琅满目，但真正能做到理论深度与实践可操作性兼备，并且能覆盖到“多语”这一关键方向的书籍，却着实难得。当我看到《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》这个书名时，我的第一反应是“终于等到了”。我非常看重“原理”二字，因为只有深刻理解了背后的数学模型、算法逻辑以及语言学的支撑，才能在面对复杂多变的应用场景时，不至于迷失方向，或者仅仅是生搬硬套。而“实践”则意味着这本书不会是一本“只可远观，不可亵玩”的理论大部头，它应该能提供清晰的步骤、丰富的代码示例，甚至是一些可以直接部署的小工具。特别是在“多语”这个方向，如何处理语种差异、语言特征提取、跨语言迁移学习等问题，一直是我关注的重点。这本书能否提供一些前沿的解决方案，例如如何利用预训练的跨语言模型，或者构建高效的多语种语义匹配系统，我对此充满了期待。我希望这本书能够帮助我拓宽视野，提升技能，尤其是在处理非英语文本时，能够更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

我对自然语言处理一直抱有极大的热情，尤其是近年来随着深度学习的飞速发展，NLP领域涌现出了许多令人惊叹的技术和应用。然而，许多优秀的学习资源往往过于侧重英文语料和英文NLP模型的讲解，这对于非英语母语者，或者需要处理多种语言文本的开发者来说，确实存在一定的学习门槛和局限性。当我在书店看到《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》时，这本书的题目就立刻吸引了我的眼球。它清晰地指出了该书的核心内容——“多语自然语言处理”，这恰好是我一直以来想要深入了解和学习的方向。我非常好奇这本书将如何从“原理”入手，解释多语NLP背后的核心概念和关键技术，例如多语种词嵌入、跨语言注意力机制、多任务学习模型等。同时，“实践”二字也让我对这本书充满了期待，我希望它能提供具体的代码实现、清晰的流程指导，甚至是一些可以用于实际项目的小型案例，让我能够快速地将所学知识应用到实际的NLP任务中，例如多语种情感分析、文本摘要、问答系统等等。这本书的出版，无疑为我们提供了一个系统学习多语NLP的宝贵机会。

评分☆☆☆☆☆

近年来，随着全球化的深入和信息技术的快速发展，自然语言处理（NLP）的应用场景日益丰富，而“多语”能力也成为了NLP技术发展的必然趋势。我一直关注着NLP领域的最新动态，也一直在寻找一本能够系统性地梳勒清多语NLP的原理和实践的书籍。当我看到《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》时，我感到非常兴奋。书名中的“原理”二字，预示着它将深入探讨支撑多语NLP发展的理论基础，例如不同语言的结构特点、跨语言信息表示的方法、以及如何在不同语言之间进行有效迁移等。而“实践”二字，则表明这本书不会止步于理论的探讨，而是会提供切实的解决方案和操作指南，这对于我这样需要将NLP技术落地到实际项目中的工程师来说，具有极大的价值。我尤其期待书中能够详细介绍如何构建和训练多语种的Transformer模型，如何处理低资源语言的NLP问题，以及在实际应用中如何优化模型的性能和效率。这本书的出现，我相信能够极大地帮助我们更好地理解和掌握多语NLP的核心技术，并将其成功应用于各种实际场景。

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纸张太差,跟盗版差不多

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不错

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我爱京东 一直信赖 价格实惠

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还可以，价格公道，值得购买。

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好好好好好好好好好好好好好好好

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还不错，折扣力度很给力， 物流也相当快！

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很好的一本书，老师要求看的，京东便宜质量好！

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正版书籍，搞活动买的很划算，买书还是要京东或者当当

评分☆☆☆☆☆

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