自然语言理解

图书标准信息

• 作者 姚天顺
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2002-10
• 版次 1
• ISBN 9787302054351
• 定价 39.80元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 470页
• 字数 704千字

【内容简介】

自然语言理解是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成自然语言。本书重点介绍了自然语言理解所涉及的各个方面，包括语法分析、语义分析、概念分析、语料库语言学、词汇语义驱动、中间语言、WordNet、词汇树邻接文法、链接文法、基于语段的机器翻译方法、内识别与文本过滤、机器翻译的评测等，既有对基础知识的介绍，又有对*研究进展的综述，同时还结合了作者多年的研究成果。 本书可作为高等院校计算机、人工智能等专业的高年级本科生或研究生的教材及教学参考书，也可供从事中文信息处理、数据挖掘以及人工智能研究的相关人员参考。

【目录】

第一章 汉语的计算机理解1.1 汉语的特点1.2 汉语理解中的特殊问题思考题参考文献第二章 语法分析2.1 语法分析的任务2.2 短语结构语言2.3 早期系统：上下文无关分析器2.4 转换分析器：第一类系统2.5 扩充的上下文无关分析系统思考题参考文献第三章 语义分析3.1 语义网络3.2 用于语言表示的命题逻辑语言思考题参考文献第四章 概念分析4.1 概念依从理论4.2 概念分析思考题参考文献第五章 故事表示5.1 脚本5.2 规划5.3 目标5.4 脚本表示5.5 规划表示5.6 宏观与微观事件描述5.7 一个故事思考题参考文献第六章 WordNet6.1 WordNet的设计原理6.2 WordNet的名词继承体系6.3 WordNet动词的语义网络6.4 WordNet中的形容词6.5 WordNet的应用思考题参考文献第七章 词汇集聚理论7.1 词的集聚性7.2 义类词库和词汇集聚7.3 寻找词汇链7.4 利用词汇链确定文本结构参考文献第八章 特性和公式8.1 特性结构8.2 特性结构的公理化和一阶逻辑公式思考题参考文献第九章 词汇功能文法9.1 引言9.2 功能文法9.3 LFG的两个语法层次结构9.4 功能合格条件9.5 LFG理论的进一步的内容思考题参考文献第十章 功能合一文法10.1 引言10.2 功能描述10.3 合一运算10.4 句子的功能描述10.5 简单的合一文法思考题参考文献第十一章 词汇化的树邻接文法(XTAG)11.1 XTAG系统概述11.2 XTAG的形式化定义11.3 XTAG中的操作11.4 属性合一11.5 格的赋值11.6 动词11.7 一些句子类型11.8 修饰成分11.9 结束语思考题参考文献第十二章 链接文法12.1 链接文法的定义和符号12.2 常用的连接因子12.3 分析算法12.4 链接文法的词典系统12.5 句子分析举例思考题参考文献第十三章 语料库语言学简介13.1 引言13.2 国内外语料库简介13.3 统计学的基本知识13.4 词性自动标注13.5 词义自动消歧13.6 面向数据的句法分析技术思考题参考文献第十四章 词汇语义驱动14.1 引言14.2 复杂特征集14.3 词汇语义驱动14.4 LSD中的随机方法思考题参考文献第十五章 中间语言表示法15.1 引言15.2 基本概念15.3 中间语言表示法思考题参考文献第十六章 生成器中的词汇语义驱动方法16.1 生成器中的复杂特征集16.2 词项位16.3 英文生成中的合一与扩展运算16.4 英文生成的词汇语义描述思考题参考文献第十七章 扩展语段及其在机器翻译中的应用17.1 基于语段的处理方法17.2 语段的形式定义17.3 E-Chunk定义及其模式17.4 E-Chunk在机器翻译中的应用思考题参考文献第十八章 文本信息过滤技术18.1 文本过滤的研究综述18.2 文本过滤与文本检索的关系18.3 文本过滤与机器学习18.4 中文文本过滤的逻辑模型18.5 自然语言理解与文本过滤的知识描述18.6 基于语义框架的用户模板18.7 匹配机制18.8 基于语义框架的中文文本过滤模型的设计与实现18.9 实验结果18.10 运行实例思考题参考文献第十九章 关于机器翻译的评测问题19.1 引言19.2 评测在软件开发过程中的位置19.3 ISO 9126标准19.4 评测模型的建议19.5 机器翻译的评测框架19.6 开放测试平台OpenE系统的构架及部分实现19.7 总结思考题参考文献附录A 语义关系附录B 规则描述语言B.1 语言结构B.2 规则的形式描述B.3 规则语言的内部结构B.4 规则描述语言的数据类型B.5 规则描述语言函数库B.6 CERDL规则书写示例附录C 一个汉英机译实例附录D 现代汉语电子词典编辑手册附录E 汉化WordNet的举例E.1 动词概念举例E.2 WordNet中词汇关系示例