智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用 郑家恒 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑家恒 著

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• 数据处理
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• 计算语言学
• 郑家恒
• 中文信息处理
• 语料库加工

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030291356

商品编码：29329175501

包装：平装

出版时间：2010-10-01

基本信息

书名：智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用

定价：60.00元

作者：郑家恒

出版社：科学出版社

出版日期：2010-10-01

ISBN：9787030291356

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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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。

目录

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《智能科学技术著作丛书》序
前言
章 绪论
1.1 语料库的定义和作用
1.1.1 什么是语料库
1.1.2 语料库的作用
1.2 语料库的建立
1.2.1 什么是语料库标注
1.2.2 语料库标注的原则
1.2.3 建立语料库需要考虑的几个问题
1.2.4 语料库标注和建立的方法
1.2.5 语料库的质量检验
1.3 本书的编排
参考文献
第2章 自动分词
2.1 自动分词概述
2.1.1 自动分词的意义
2.1.2 自动分词的主要难点
2.1.3 自动分词方法简介
2.1.4 自动分词评测
2.2 分词规范
2.2.1 制定分词规范的目的和意义
2.2.2 几种典型的分词规范介绍
2.3 歧义字段的切分技术
2.3.1 歧义字段现象分析
2.3.2 基于统计的歧义字段排歧
2.4 未登录词识别
2.4.1 专有名词识别
2.4.2 新词语识别
2.5 缩略语识别
2.5.1 缩略语特征分析
2.5.2 缩略语资源库的建立
2.5.3 缩略语识别模型
2.5.4 缩略语的还原
2.6 分词一致性检验
2.6.1 分词不一致性现象分析
2.6.2 基于规则的分词一致性检验方法
2.6.3 基于统计的分词一致性检验方法
2.6.4 分词一致性检验系统
参考文献
第3章 词性标注
3.1 词性标注概述
3.1.1 词性标注的意义
3.1.2 词性标注的难点
3.1.3 词性标注方法简介
3.1.4 常用语料库
3.2 词性标注规范
3.2.1 制定词性标注规范的目的和意义
3.2.2 几种典型的词性标注规范介绍
3.3 兼类词的标注
3.3.1 什么是兼类词
3.3.2 典型的兼类词标注方法
3.4 词性标注一致性检验
3.4.1 问题描述和分析
3.4.2 一致性检验模型的建立
3.4.3 实验结果和分析
3.4.4 方法评价
3.5 词性标注自动校对
3.5.1 基于分类的词性标注自动校对
3.5.2 基于决策表的词性标注自动校对
参考文献
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 形式语法体系
4.1.3 树库资源的建设
4.1.4 汉语句法分析的特点
4.1.5 句法分析方法
4.1.6 相关会议及评测
4.1.7 句法分析模型的评价方法
4.2 浅层句法分析
4.2.1 浅层句法分析概述
4.2.2 组块库的获取
4.2.3 组块的类型及其标注规范
4.2.4 组块分析方法
4.2.5 相关会议及评测
4.2.6 评价参数
4.3 句法树库的一致性检验
4.3.1 不一致现象分析
4.3.2 不一致的发现和消解
参考文献
第5章 语义标注语料库
5.1 语义标注范围
5.1.1 词义标注
5.1.2 句义标注
5.1.3 篇章级的语义标注
5.2 语义标注语料库的建立方法
5.2.1 传统的以人工标注为主的方法
5.2.2 自动构建语义标注语料库
5.3 主要的语义标注语料库
5.3.1 词义标注语料库
5.3.2 句义标注语料库
5.3.3 语篇关系标注语料库
5.3.4 时间关系标注语料库
5.3.5 信息抽取方面的语料库
5.3.6 生物医药领域中的语义标注语料库
参考文献
第6章 语料库评测
6.1 语料库评测的意义
6.2 语料库分词质量评价
6.2.1 评价样本的抽样
6.2.2 抽样样本的聚类及评价
6.2.3 实验及分析
6.3 语料库可用性评价
6.3.1 可用性评价体系
6.3.2 可用性评价计算
6.3.3 评价结果分析
参考文献
第7章 基于语料库的应用研究
7.1 网页信息处理
7.1.1 重复网页分析
7.1.2 基于语义的网页去重
7.1.3 基于网页文本结构的网页去重
7.2 特殊领域的信息抽取
7.2.1 基于HMM的农业信息抽取
7.2.2 基于NLP的土壤污染数据抽取
7.2.3 基于BOotstrapping的交通工具名识别
7.3 基于大规模语料库的汉语韵律边界研究
7.3.1 基于统计语言模型建立二叉树结构
7.3.2 基于树结构的汉语韵律边界预测
7.4 基于大规模语料库的欺行为检测
7.4.1 欺性语料库的建设
7.4.2 欺检测的特征线索
7.4.3 文本特征抽取
7.4.4 欺行为检测方法
7.4.5 实验结果和分析
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用》 内容概述 《智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用》一书，由郑家恒先生编著，深入探讨了智能信息处理领域中至关重要的汉语语料库加工技术及其广泛的应用。本书旨在为读者，特别是从事自然语言处理、信息检索、人工智能、计算语言学等领域的专业人士、研究人员以及在校学生，提供一个全面、系统且兼具理论深度和实践指导的参考。 全书围绕着“智能信息处理”这一核心目标，层层递进地阐述了汉语语料库从生成、标注、质检到最终应用的全过程。本书最大的亮点在于，它不仅仅停留在理论的阐述，更将大量的篇幅倾注于汉语语料库加工的实际技术细节，以及这些经过精心加工的语料库如何在各种智能信息处理应用中发挥关键作用。 第一部分：理论基础与语料库概览 本书的开篇，郑家恒先生首先为读者构建了智能信息处理的理论基石。他详细介绍了自然语言处理（NLP）的发展历程、核心概念以及其在现代信息社会中的重要地位。这部分内容不仅为后续的语料库技术奠定了理论基础，也帮助读者理解为何高质量的语料库对于构建强大的智能信息处理系统至关重要。 接着，本书进入对“语料库”这一核心概念的深度剖析。它不仅解释了语料库的定义、分类（如纯文本语料库、标注语料库、多模态语料库等），还着重强调了汉语语料库的特殊性，包括汉语语言本身的复杂性（如字、词、句的识别，多义性，篇章结构等）以及其在文化和历史传承中的独特价值。郑家恒先生通过大量的实例，说明了构建大规模、高质量汉语语料库的必要性和紧迫性，以及其在推动汉语信息处理技术发展中的驱动作用。 第二部分：汉语语料库的加工技术 这是本书的核心和最富实践价值的部分。郑家恒先生系统地梳理了汉语语料库加工的各个环节，并针对每个环节提出了行之有效的技术方案和方法。 数据采集与预处理： 如何从海量的信息源（如互联网、图书、报刊、社交媒体等）中高效、准确地采集文本数据，并进行初步的清洗（去除HTML标签、特殊字符、重复内容等），保证原始数据的质量。本书特别关注了针对中文网络文本的特殊采集和清洗策略。 分词（Tokenization）： 汉语分词是自然语言处理的基础，也是汉语语料库加工中的关键难点。本书详细介绍了目前主流的分词算法，包括基于词典的最大匹配法、隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）以及基于深度学习的方法。郑家恒先生不仅阐述了这些算法的原理，还结合实际语料库构建经验，分析了各种算法在处理切分歧义、未登录词、人名地名机构名等复杂情况时的优劣，并提供了优化的建议。 词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）： 在分词的基础上，对每个词赋予其词性标签。本书深入讲解了多种词性标注模型，如基于统计的HMM、CRF模型，以及近年来兴起的基于神经网络的词性标注方法。作者强调了针对汉语的词性标注集设计的重要性，以及如何通过大规模标注数据和先进模型来提高标注的准确率，从而为后续的句法分析、语义分析打下坚实基础。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、时间、货币等。本书详细介绍了命名实体识别的传统方法（如基于规则、基于统计模型）和深度学习方法（如BiLSTM-CRF）。特别是在汉语语境下，如何有效识别各种组合实体、缩略实体以及模糊实体，是本书重点探讨的内容。 句法分析（Syntactic Parsing）： 揭示句子内部的词语之间的语法关系，构建句法树。本书介绍了短语结构分析（Constituency Parsing）和依存关系分析（Dependency Parsing）两种主要方法，并详细阐述了各自的算法模型，如Chart Parsing、Earley Parser、基于图的依存分析、基于转移的依存分析等。作者强调了汉语句法结构的特点，以及如何构建高质量的句法标注语料库以支持这些分析。 语义标注与深层分析： 随着NLP技术的发展，对文本语义的理解变得越来越重要。本书探讨了语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）、指代消解（Coreference Resolution）等任务，以及如何设计和构建相应的标注体系。这部分内容为理解文本的深层含义、实现更智能的信息处理提供了理论指导和技术支撑。 语料库质量控制与评估： 高质量的语料库是智能信息处理成功的基石。本书专门辟章节讲述语料库的质量控制策略，包括标注规范的制定、多标注者一致性评估、误差分析与修正等。同时，也介绍了如何科学地评估语料库的质量和覆盖度。 第三部分：汉语语料库的应用 在详细介绍了语料库的加工技术后，本书将视角转向这些经过精心打造的语料库在实际应用中的价值。郑家恒先生通过丰富多样的案例，生动地展示了汉语语料库如何赋能各种智能信息处理技术。 信息检索（Information Retrieval）： 高质量的语料库是构建高效搜索引擎和问答系统的基础。本书分析了语料库如何帮助提升检索的准确性和召回率，例如通过词性、命名实体等标注信息来优化查询理解和文档排序。 机器翻译（Machine Translation）： 统计机器翻译和神经机器翻译都高度依赖于大规模的双语平行语料库。本书探讨了如何构建和利用这些语料库来训练更优秀的翻译模型，尤其是在汉语与其他语言之间的翻译。 文本分类与聚类（Text Classification and Clustering）： 通过对语料库的分析和特征提取，可以构建出高效的文本分类和聚类系统，用于新闻内容过滤、情感分析、主题发现等。 情感分析与舆情监控（Sentiment Analysis and Public Opinion Monitoring）： 语料库中包含的大量带有情感色彩的文本（如评论、微博等），为训练情感分析模型提供了宝贵资源。本书介绍了如何利用语料库进行情感极性判断、情感强度分析以及舆情态势的监测。 对话系统与智能助手（Dialogue Systems and Intelligent Assistants）： 构建能够进行自然流畅对话的系统，需要大量的对话语料库作为训练数据。本书分析了语料库在对话管理、意图识别、自然语言生成等方面的作用。 文本摘要与信息抽取（Text Summarization and Information Extraction）： 利用语料库可以训练模型自动从长篇文本中提取关键信息，生成简洁准确的摘要，或抽取结构化的信息。 教育与语言研究： 郑家恒先生还强调了汉语语料库在语言学研究、汉语教学、语言演变规律探索等领域的价值。通过对大规模真实语言数据的分析，可以更深入地理解汉语的结构、用法和社会功能。 总结 《智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用》一书，是一部集理论高度、技术深度和应用广度于一体的学术专著。郑家恒先生凭借其深厚的学术造诣和丰富的实践经验，为读者系统地梳理了汉语语料库从“原材料”到“高价值产品”的完整转化过程。本书不仅为从事智能信息处理研究和开发的研究者和工程师提供了宝贵的理论指导和技术工具，也为汉语语言学研究者打开了新的视角，展现了计算方法在语言研究中的强大潜力。 本书的语言清晰流畅，结构逻辑严谨，图文并茂，使得复杂的技术概念易于理解。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解高质量汉语语料库对于构建智能信息处理系统的关键作用，掌握先进的语料库加工技术，并能够将其有效地应用于各种实际场景，从而推动汉语智能信息处理技术的进一步发展。这本书无疑是该领域的一部重要参考，具有极高的学术价值和实用意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴素，但却散发出一种学术研究的严谨感，让人一眼就能感受到其专业性。书名“智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用”简洁明了，直接点出了其核心主题。对于我这样的技术爱好者，尤其是对自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域有着浓厚兴趣的人来说，这本书无疑是一份宝藏。我尤其期待书中能深入探讨汉语语料库的构建、清洗、标注等关键环节，这些是任何NLP模型有效运行的基础。理解这些“幕后”工作，能够帮助我更深刻地认识到AI在语言理解方面所面临的挑战以及如何克服它们。同时，“应用”部分也让人充满遐想，究竟有哪些实际案例展示了这些技术如何赋能我们的日常生活？比如，智能客服、机器翻译、情感分析等，都离不开强大的语料库支持。我希望书中能提供一些具体的、可操作的指导，甚至是一些代码示例，这样我就可以尝试自己动手去实践，将书本知识转化为实际能力。总而言之，这本书给我留下了一种“干货满满”的印象，仿佛打开了一个通往汉语智能信息处理世界的大门，充满了探索的乐趣和知识的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

这本《智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用》读起来有一种沉浸式的体验，仿佛作者郑家恒先生亲自在我耳边娓娓道来。书中的语言风格非常生动，没有过多生硬的学术术语堆砌，而是用通俗易懂的方式解释了复杂的概念。即便我之前对语料库加工技术了解不多，也能轻松跟上思路。我尤其欣赏书中对“汉语”这一特殊语言特点的关注，深知中文在处理上比许多拼音文字更为复杂，如歧义、多义词、词性标注的难度等等。书中肯定会花大量篇幅来探讨这些中文特有的挑战，并给出相应的解决方案，这让我非常期待。而且，它不仅仅是技术层面的讲解，还融入了大量的实际应用场景，让我看到了这些技术是如何真正改变我们与信息互动的方式。比如，如果书中能详细阐述如何利用语料库来优化搜索算法，提升信息检索的准确性和效率，那将是多么令人兴奋的事情！我又想到，在教育领域，如何利用这些技术来辅助中文学习，开发个性化的学习系统，也可能是一个精彩的应用方向。这种将理论与实践紧密结合的叙事方式，让学习过程充满了启发性和趣味性，我感觉自己正一步步被带入到这个充满魅力的领域之中。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正理解一项技术，除了学习其原理，更重要的是要看到它的实际价值和影响力。《智能信息处理——汉语语料库加工技术及应用》这本书，从名字上就透露着一种“解决问题”导向的特质。我期待书中能够深入剖析汉语语料库在不同领域的应用案例，并且不仅仅是简单地罗列，而是能够深入到技术细节层面，解释为什么特定的语料库加工技术能够解决某个具体问题。比如，在信息安全领域，如何利用语料库来构建高效的文本分类模型，以识别网络谣言或恶意信息？或者在金融领域，如何通过分析大量的财经新闻语料库，来预测市场趋势？这些具体而微的应用场景，往往能让抽象的技术原理变得更加鲜活和有意义。同时，我也非常好奇，书中在讨论“加工技术”时，是否会涉及到一些最新的人工智能算法，比如基于深度学习的命名实体识别、关系抽取等技术是如何被应用于语料库的标注和 enriquecimiento（丰富化）过程中的。总的来说，我希望这本书能让我看到，汉语语料库加工技术并非只是孤立的技术研究，而是真正能够驱动社会进步、解决实际问题的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，从它的书名就可以感受到一种前沿性和实用性的结合。我一直在关注人工智能在各个领域的落地，而汉语语料库作为中文AI发展的重要基石，其加工技术更是至关重要。我非常想了解书中是如何阐述“智能信息处理”这个宏大概念的，特别是它与汉语语料库加工技术之间的具体联系。是说语料库的加工本身就包含了某种程度的“智能”判断，还是说加工好的语料库能够支撑起更高级别的智能信息处理应用？这个问题让我思考良多。书中可能会涉及一些先进的语料库构建工具和方法，或许还会探讨大规模语料库的处理效率问题，以及如何利用分布式计算等技术来加速加工过程。我特别感兴趣的是，书中对于“应用”部分的描述，是否会列举一些当前国际领先的汉语智能信息处理系统，并分析它们是如何依赖于高质量的语料库的。比如，那些能够理解复杂指令的智能助手，或者能够进行流畅对话的聊天机器人，它们背后一定有着庞大且精细加工过的汉语语料库支撑。这本书无疑为我提供了一个深入了解这些“幕后英雄”的机会，也让我对中文AI的未来发展充满期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的目录和章节安排设计得非常有条理，给人一种清晰的学习路径感。从基础的语料库概念，到具体的加工技术，再到最终的应用展示，逻辑层层递进，非常符合一个初学者或者想要系统性学习的人的需求。我注意到书中可能会详细介绍不同类型的语料库，以及它们在不同研究或应用场景下的优劣势。例如，对比一下纯文本语料库、标注语料库（如词性标注、句法分析标注）和多模态语料库，其处理难度和应用范围必然大相径庭。而“加工技术”部分，我最期待的就是关于数据清洗和去噪的方法，毕竟原始语料往往是“脏”的，如何有效地去除无关信息、纠正错误，是保证后续分析质量的关键。书中的例子我想会非常贴近实际，也许会涉及网络爬取数据的处理，或者用户生成内容的清洗。另外，“应用”部分，我猜想会重点讲解如何利用加工好的语料库来训练各种NLP模型，比如用于文本分类、命名实体识别、机器翻译等，这些都是当前AI领域非常热门和重要的方向。这本书的结构似乎已经为我规划好了从“输入”到“输出”的学习全过程，让我对如何系统地掌握这门技术充满了信心。