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智能科學與技術叢書自然語言處理的認知方法 版權信息
- ISBN：9787111631996
- 條形碼：9787111631996 ; 978-7-111-63199-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能科學與技術叢書自然語言處理的認知方法 本書特色
【網店勿用！此為申報選題所填信息，網店請調用*終版】
自然語言處理跨越了許多不同的學科，有時很難理解它們各自帶來的貢獻和挑戰。本書探討了自然語言處理與認知科學之間的關系，每章都由相關領域的專家撰寫，內容涵蓋語言理解、語言生成、詞聯想、詞義消除歧義、詞可預測性、文本生成和作者身份識別。本書適合對自然語言處理及其跨學科特性感興趣的學生和研究人員。
智能科學與技術叢書自然語言處理的認知方法 內容簡介
自然語言處理跨越了許多不同的學科，有時很難理解它們各自帶來的貢獻和挑戰。本書探討了自然語言處理與認知科學之間的關系，每章都由相關領域的專家撰寫，內容涵蓋語言理解、語言生成、詞聯想、詞義消除歧義、詞可預測性、文本生成和作者身份識別。本書適合對自然語言處理及其跨學科特性感興趣的學生和研究人員。
智能科學與技術叢書自然語言處理的認知方法 目錄
譯者序
前言
作者名單
第1章 延遲解釋、淺層處理和構式：“盡可能解釋”原則的基礎 1
1.1 引言 1
1.2 延遲處理 2
1.3 工作記憶 5
1.4 如何識別語塊：分詞操作 7
1.5 延遲架構 10
1.5.1 分段和存儲 11
1.5.2 內聚聚集 12
1.6 結論 15
1.7 參考文獻 16
第2章 人類關聯規范能否評估機器制造的關聯列表 19
2.1 引言 19
2.2 人類語義關聯 20
2.2.1 單詞關聯測試 20
2.2.2 作者的實驗 21
2.2.3 人類關聯拓撲 22
2.2.4 人類關聯具有可比性 24
2.3 算法效率比較 26
2.3.1 語料庫 26
2.3.2 LSA源關聯列表 27
2.3.3 LDA源列表 28
2.3.4 基于關聯比率的列表 28
2.3.5 列表比較 29
2.4 結論 33
2.5 參考文獻 34
第3章 文本詞如何在人類關聯網絡中選擇相關詞 37
3.1 引言 37
3.2 網絡 40
3.3 基于文本的激勵驅動的網絡提取 42
3.3.1 子圖提取算法 42
3.3.2 控制流程 43
3.3.3 *短路徑提取 44
3.3.4 基于語料庫的子圖 46
3.4 網絡提取流程的測試 46
3.4.1 進行測試的語料庫 46
3.4.2 提取子圖的評估 46
3.4.3 有向和無向子圖提取：對比 48
3.4.4 每個激勵產生的結果 49
3.5 對結果和相關工作的簡要討論 54
3.6 參考文獻 57
第4章 反向關聯任務 59
4.1 引言 59
4.2 計算前向關聯 63
4.2.1 步驟 63
4.2.2 結果和評估 65
4.3 計算反向關聯 67
4.3.1 問題 67
4.3.2 步驟 67
4.3.3 結果和評估 71
4.4 人類的表現 73
4.4.1 數據集 73
4.4.2 測試流程 75
4.4.3 評估 76
4.5 機器性能 77
4.6 討論、結果和展望 78
4.6.1 人類的反向關聯 78
4.6.2 機器的反向關聯 80
4.7 致謝 82
4.8 參考文獻 82
第5章 詞匯的隱藏結構與功能 85
5.1 引言 86
5.2 方法 86
5.2.1 詞典圖 86
5.2.2 心理語言學變量 90
5.2.3 數據分析 91
5.3 內核、衛星、核心、MinSet以及詞典余下部分的心理語言學屬性 93
5.4 討論 96
5.5 未來工作 99
5.6 參考文獻 101
第6章 用于詞義消歧的直推式學習博弈 103
6.1 引言 103
6.2 基于圖的詞義消歧 104
6.3 半監督學習方法 107
6.3.1 基于圖的半監督學習 107
6.3.2 博弈論和博弈動態 108
6.4 詞義消歧博弈 110
6.4.1 圖構造 110
6.4.2 策略空間 111
6.4.3 收益矩陣 111
6.4.4 系統動力學 112
6.5 評估 113
6.5.1 實驗設置 113
6.5.2 評估結果 114
6.5.3 對比先進水平算法 116
6.6 結論 117
6.7 參考文獻 117
第7章 用心學寫：生成連貫文本的問題 121
7.1 問題 121
7.2 次優文本及其相關原因 123
7.2.1 缺乏連貫性或凝聚力 124
7.2.2 錯誤引用 125
7.2.3 無動機的主題轉移 126
7.3 如何解決任務的復雜性 127
7.4 相關研究 128
7.5 關于構建輔助寫作過程的工具的假設 130
7.6 方法論 133
7.6.1 句法結構的識別 135
7.6.2 語義種子詞的識別 135
7.6.3 單詞對齊 137
7.6.4 確定對齊單詞的相似性值 137
7.6.5 確定句子之間的相似性 141
7.6.6 基于句子相似性值的聚類 142
7.7 實驗結果和評估 142
7.8 展望和總結 145
7.9 參考文獻 146
第8章 面向著述屬性的基于序貫規則挖掘的文體特征 149
8.1 引言和研究動機 149
8.2 著述屬性過程 151
8.3 著述屬性的文體特征 152
8.4 針對文體分析的時序數據挖掘 154
8.5 實驗設置 155
8.5.1 數據集 156
8.5.2 分類方案 157
8.6 結果和討論 158
8.7 結論 162
8.8 參考文獻 162
第9章 一種并行的、面向認知的基頻估計算法 165
9.1 引言 165
9.2 語音信號分割 167
9.2.1 語音和停頓段 168
9.2.2 濁音和清音區 169
9.2.3 穩定和不穩定區間 170
9.3 穩定區間的F0估計 171
9.4 F0傳播 173
9.4.1 控制流 174
9.4.2 峰值傳播 175
9.5 不穩定的濁音區域 178
9.6 并行化 178
9.7 實驗和結果 179
9.8 結論 180
9.9 致謝 181
9.10 參考文獻 182
第10章 基于完形填充、腦電圖和眼球運動數據對n元語言模型、主題模型和循環神經網絡的基準測試 185
10.1 引言 186
10.2 相關工作 187
10.3 方法 188
10.3.1 人類績效評估 188
10.3.2 語言模型的三種風格 189
10.4 實驗設置 192
10.5 結果 193
10.5.1 可預測性結果 193
10.5.2 N400振幅結果 196
10.5.3 單一注視時延結果 198
10.6 討論和結論 200
10.7 致謝 202
10.8 參考文獻 202
術語表 207
前言
作者名單
第1章 延遲解釋、淺層處理和構式：“盡可能解釋”原則的基礎 1
1.1 引言 1
1.2 延遲處理 2
1.3 工作記憶 5
1.4 如何識別語塊：分詞操作 7
1.5 延遲架構 10
1.5.1 分段和存儲 11
1.5.2 內聚聚集 12
1.6 結論 15
1.7 參考文獻 16
第2章 人類關聯規范能否評估機器制造的關聯列表 19
2.1 引言 19
2.2 人類語義關聯 20
2.2.1 單詞關聯測試 20
2.2.2 作者的實驗 21
2.2.3 人類關聯拓撲 22
2.2.4 人類關聯具有可比性 24
2.3 算法效率比較 26
2.3.1 語料庫 26
2.3.2 LSA源關聯列表 27
2.3.3 LDA源列表 28
2.3.4 基于關聯比率的列表 28
2.3.5 列表比較 29
2.4 結論 33
2.5 參考文獻 34
第3章 文本詞如何在人類關聯網絡中選擇相關詞 37
3.1 引言 37
3.2 網絡 40
3.3 基于文本的激勵驅動的網絡提取 42
3.3.1 子圖提取算法 42
3.3.2 控制流程 43
3.3.3 *短路徑提取 44
3.3.4 基于語料庫的子圖 46
3.4 網絡提取流程的測試 46
3.4.1 進行測試的語料庫 46
3.4.2 提取子圖的評估 46
3.4.3 有向和無向子圖提取：對比 48
3.4.4 每個激勵產生的結果 49
3.5 對結果和相關工作的簡要討論 54
3.6 參考文獻 57
第4章 反向關聯任務 59
4.1 引言 59
4.2 計算前向關聯 63
4.2.1 步驟 63
4.2.2 結果和評估 65
4.3 計算反向關聯 67
4.3.1 問題 67
4.3.2 步驟 67
4.3.3 結果和評估 71
4.4 人類的表現 73
4.4.1 數據集 73
4.4.2 測試流程 75
4.4.3 評估 76
4.5 機器性能 77
4.6 討論、結果和展望 78
4.6.1 人類的反向關聯 78
4.6.2 機器的反向關聯 80
4.7 致謝 82
4.8 參考文獻 82
第5章 詞匯的隱藏結構與功能 85
5.1 引言 86
5.2 方法 86
5.2.1 詞典圖 86
5.2.2 心理語言學變量 90
5.2.3 數據分析 91
5.3 內核、衛星、核心、MinSet以及詞典余下部分的心理語言學屬性 93
5.4 討論 96
5.5 未來工作 99
5.6 參考文獻 101
第6章 用于詞義消歧的直推式學習博弈 103
6.1 引言 103
6.2 基于圖的詞義消歧 104
6.3 半監督學習方法 107
6.3.1 基于圖的半監督學習 107
6.3.2 博弈論和博弈動態 108
6.4 詞義消歧博弈 110
6.4.1 圖構造 110
6.4.2 策略空間 111
6.4.3 收益矩陣 111
6.4.4 系統動力學 112
6.5 評估 113
6.5.1 實驗設置 113
6.5.2 評估結果 114
6.5.3 對比先進水平算法 116
6.6 結論 117
6.7 參考文獻 117
第7章 用心學寫：生成連貫文本的問題 121
7.1 問題 121
7.2 次優文本及其相關原因 123
7.2.1 缺乏連貫性或凝聚力 124
7.2.2 錯誤引用 125
7.2.3 無動機的主題轉移 126
7.3 如何解決任務的復雜性 127
7.4 相關研究 128
7.5 關于構建輔助寫作過程的工具的假設 130
7.6 方法論 133
7.6.1 句法結構的識別 135
7.6.2 語義種子詞的識別 135
7.6.3 單詞對齊 137
7.6.4 確定對齊單詞的相似性值 137
7.6.5 確定句子之間的相似性 141
7.6.6 基于句子相似性值的聚類 142
7.7 實驗結果和評估 142
7.8 展望和總結 145
7.9 參考文獻 146
第8章 面向著述屬性的基于序貫規則挖掘的文體特征 149
8.1 引言和研究動機 149
8.2 著述屬性過程 151
8.3 著述屬性的文體特征 152
8.4 針對文體分析的時序數據挖掘 154
8.5 實驗設置 155
8.5.1 數據集 156
8.5.2 分類方案 157
8.6 結果和討論 158
8.7 結論 162
8.8 參考文獻 162
第9章 一種并行的、面向認知的基頻估計算法 165
9.1 引言 165
9.2 語音信號分割 167
9.2.1 語音和停頓段 168
9.2.2 濁音和清音區 169
9.2.3 穩定和不穩定區間 170
9.3 穩定區間的F0估計 171
9.4 F0傳播 173
9.4.1 控制流 174
9.4.2 峰值傳播 175
9.5 不穩定的濁音區域 178
9.6 并行化 178
9.7 實驗和結果 179
9.8 結論 180
9.9 致謝 181
9.10 參考文獻 182
第10章 基于完形填充、腦電圖和眼球運動數據對n元語言模型、主題模型和循環神經網絡的基準測試 185
10.1 引言 186
10.2 相關工作 187
10.3 方法 188
10.3.1 人類績效評估 188
10.3.2 語言模型的三種風格 189
10.4 實驗設置 192
10.5 結果 193
10.5.1 可預測性結果 193
10.5.2 N400振幅結果 196
10.5.3 單一注視時延結果 198
10.6 討論和結論 200
10.7 致謝 202
10.8 參考文獻 202
術語表 207
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智能科學與技術叢書自然語言處理的認知方法 作者簡介
---作者簡介---
伯納黛特夏普（Bernadette Sharp） 英國斯塔福德郡大學應用人工智能系教授。她的研究興趣包括人工智能、自然語言處理和文本挖掘。自從2004年以來，她一直擔任NLPCS的主席和審稿人。
弗洛倫斯賽德斯（Florence Sèdes） 法國圖盧茲第三大學計算機科學系教授。她的研究領域包括信息系統、數據管理以及多媒體、元數據等方面的應用。
維斯拉夫盧巴澤斯基（Wiesaw Lubaszewski） 波蘭雅蓋沃大學計算語言學系教授，克拉科夫AGH科技大學計算機科學系教授。他的研究興趣包括自然語言詞典、文本理解、知識表示和信息抽取等。
---譯者簡介---
徐金安 北京交通大學計算機學院教授、博士生導師，研究方向為機器翻譯、自然語言處理、人機交互和文本情感分析等。博士畢業于北海道大學，曾任日本電氣株式會社中央研究院研究員。
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