计算语言学概论(第二卷):语义.篇章.应用(语言学文库(升级版))

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作者: [叙利亚]
2023-03
版次: 1
ISBN: 9787521343168
定价: 54.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 344页
字数: 340.000千字
分类: 语言文字
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  • 计算语言学是语言学与计算机科学相融合的前沿性文理交叉学科,它试图找出自然语言的规律,以期在人机之间实现自然语言交互。
      计算语言学概论共分为两卷,第二卷探讨了词汇与知识表示、语义研究、篇章分析、计算语言学的实际应用等话题,涉及自然语言的深层次结构和语义,以及现实应用场景,有助于读者全面深入地理解计算语言学。 穆罕默德·扎卡里亚·库尔迪(Mohamed Zakaria Kurdi):美国林奇堡大学计算机系副教授,研究方向包括自然语言处理、文本挖掘和智能计算机辅助语言学习。 Contents

    Introduction  xix

    Chapter 1. The Sphere of Lexicons and Knowledge  1

    1.1. Lexical semantics  1

    1.2. Lexical databases  23

    1.3. Knowledge representation and ontologies  49

    Chapter 2. The Sphere of Semantics  75

    2.1. Combinatorial semantics  75

    2.2. Formal semantics  95

    Chapter 3. The Sphere of Discourse and Text  123

    3.1. Discourse analysis and pragmatics  123

    3.2. Computational approaches to discourse  146

    Chapter 4. The Sphere of Applications  169

    4.1. Software engineering for NLP software  169

    4.2. Machine translation (MT)  191

    4.3. Information retrieval (IR)  211

    4.4. Big Data (BD) and information extraction  234

    Conclusion  259

    Bibliography  263

    Index  301
  • 内容简介:
    计算语言学是语言学与计算机科学相融合的前沿性文理交叉学科,它试图找出自然语言的规律,以期在人机之间实现自然语言交互。
      计算语言学概论共分为两卷,第二卷探讨了词汇与知识表示、语义研究、篇章分析、计算语言学的实际应用等话题,涉及自然语言的深层次结构和语义,以及现实应用场景,有助于读者全面深入地理解计算语言学。
  • 作者简介:
    穆罕默德·扎卡里亚·库尔迪(Mohamed Zakaria Kurdi):美国林奇堡大学计算机系副教授,研究方向包括自然语言处理、文本挖掘和智能计算机辅助语言学习。
  • 目录:
    Contents

    Introduction  xix

    Chapter 1. The Sphere of Lexicons and Knowledge  1

    1.1. Lexical semantics  1

    1.2. Lexical databases  23

    1.3. Knowledge representation and ontologies  49

    Chapter 2. The Sphere of Semantics  75

    2.1. Combinatorial semantics  75

    2.2. Formal semantics  95

    Chapter 3. The Sphere of Discourse and Text  123

    3.1. Discourse analysis and pragmatics  123

    3.2. Computational approaches to discourse  146

    Chapter 4. The Sphere of Applications  169

    4.1. Software engineering for NLP software  169

    4.2. Machine translation (MT)  191

    4.3. Information retrieval (IR)  211

    4.4. Big Data (BD) and information extraction  234

    Conclusion  259

    Bibliography  263

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