语句处理之各式表征 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特色

　　在学习第二语言的过程中，成人二语学习者往往会注意到自身使用之第二语言常与母语人士有着相当的差异。本书首章针对这个问题，引介学界中广为人知的「浅层表征」假说来说明这个差异的来源，并且在第一章评述虽然这个假说引人入胜地点出了差异的来源，但却忽略了文献中许多关键的理论以及实征证据，进而降低了这个假说可以推论的层面。据此，本书第二至第七章等六个章节综整了文献中的主要研究成果，来论述这个「浅层表征」之假说所忽略了的语句处理相关之理论与实征证据。并且介绍语句处理时的其他表征，如「够用就好表征」、「语句产出表征」、「部分表征」、「使用为基之表征」、「普世语法引导之表征」等等之各式表征，用以更进一步地说明如何看待语句处理中的各式表征。本书希望能够借由各式表征之讨论发挥其抛转引玉之效，进而能砥砺学者们产生对华语为母语以及为第二语言等相关研究之兴趣。

好的，以下是一本名为《语句处理之各式表征》的图书简介，内容完全围绕该主题展开，并力求详尽和自然，不涉及任何不相关的内容。 --- 图书简介：《语句处理之各式表征》 导言：语言的深度与计算的挑战 人类语言是信息交流最复杂、最精妙的载体。从日常对话到专业文献，语句（Sentences）作为结构化表达的基本单元，承载着意义、意图和上下文的全部信息。然而，对于计算机系统而言，这种看似直观的“理解”过程，实则是一系列复杂的数学和逻辑转换。《语句处理之各式表征》 旨在系统地梳理和深入探讨，如何将人类的自然语言语句有效地“编码”或“表征”成机器可以处理和计算的形式。本书聚焦于“表征”这一核心环节，剖析了从早期基于规则的方法到当前深度学习驱动的向量化表示的演进脉络，为计算语言学、自然语言处理（NLP）和人工智能领域的专业人士提供了一份详尽的理论框架与实践指南。 第一部分：符号化与稀疏表征的基石（The Foundation of Symbolic and Sparse Representations） 本部分追溯了语句表征的历史演变，奠定了理解现代技术的基础。我们首先考察了词典与词汇结构在表征中的作用，包括词性标注（POS Tagging）和句法依存分析（Dependency Parsing）如何将语句结构化。 重点在于稀疏表征。这是计算语言学早期的主要范式。我们将详细解析 独热编码（One-Hot Encoding） 的局限性，并深入探讨词袋模型（Bag-of-Words, BoW） 和 TF-IDF（词频-逆文档频率） 的数学原理及其在文档分类任务中的应用。这些方法虽然简单，但揭示了词汇频率在信息检索中的重要性。随后，我们将进入N-gram 模型的分析，探讨如何通过捕捉局部词序信息来初步处理短语和搭配，以及如何使用这些稀疏矩阵进行高效的相似度计算。 然而，稀疏表征面临的核心挑战是“维度灾难”和“语义鸿沟”——无法有效捕捉词语间的潜在语义关系。本书将详述这些局限如何催生了对稠密表征（Dense Representation） 的需求。 第二部分：从统计共现到分布式语义（From Statistical Co-occurrence to Distributional Semantics） 分布式语义学理论——“一个词的意义由它周围的词所定义”——是现代表征方法的理论核心。本部分专注于如何从大规模语料库中提取这些意义。 核心内容包括 潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA） 和 潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）。我们将详尽阐述奇异值分解（SVD）在LSA中的应用，以及LDA如何将文档视为主题的概率混合体，将词语映射到低维主题空间。 接着，本书进入了现代NLP的奠基石——基于计数的方法。我们将详细分析 GloVe（Global Vectors for Word Representation） 的推导过程，它如何结合全局矩阵分解和局部窗口共现信息，生成具有强大语义泛化能力的词向量。这一部分强调了如何通过矩阵运算，将高维稀疏共现矩阵转化为低维、信息密集的稠密向量。 第三部分：神经网络驱动的表征学习（Neural Representation Learning） 随着计算能力的提升，神经网络在语句表征领域占据了主导地位。本部分全面覆盖了从早期嵌入到复杂上下文感知的表征模型。 首先，词嵌入（Word Embeddings） 是重点剖析对象。我们将深入探讨 Word2Vec 框架下的 CBOW（Continuous Bag-of-Words） 和 Skip-gram 模型的训练机制，特别是负采样（Negative Sampling）和分层Softmax（Hierarchical Softmax）如何解决计算效率问题。 然后，本书转向语句级和上下文依赖的表征。我们将详细解析 循环神经网络（RNN） 及其变体 LSTM（长短期记忆网络） 和 GRU（门控循环单元） 如何通过序列处理机制，构建出能编码语句动态信息的隐藏状态向量。这些隐藏状态本身就是一种语句表征。 第四部分：注意力机制与上下文嵌入的革新（Attention Mechanisms and Contextual Embeddings） 本部分是全书的核心与前沿，探讨了如何解决传统RNN在处理长距离依赖和缺乏并行化能力上的不足。 注意力机制（Attention Mechanism） 的引入是革命性的。我们将详述自注意力（Self-Attention）的数学公式，以及它如何允许模型动态地权重化输入序列中不同部分的重要性，从而生成更精细的内部表征。 随后，本书将聚焦于预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs） 带来的范式转变。我们将深入剖析 Transformer 架构的完整结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）。特别地，我们将详细分析 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 如何通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务，生成深层、上下文相关的语句嵌入。这些嵌入不再是固定的词向量，而是根据特定语句的上下文动态生成的。 我们还会讨论 GPT系列模型的单向（自回归）生成式表征学习，对比其与BERT式双向编码在不同NLP任务（如生成与理解）中的适用性。 第五部分：表征的评估与应用（Evaluation and Application of Representations） 最后，本书探讨了如何科学地衡量和利用这些复杂的表征。 我们将介绍用于评估词嵌入和上下文嵌入质量的多种内在（Intrinsic）和外在（Extrinsic）评估方法，例如词汇相似度任务、类比推理测试以及在下游任务（如情感分析、命名实体识别）上的性能表现。 此外，本书还提供了关于如何将这些高维向量表征适配（Adaptation） 到特定应用场景的实践指导，包括微调（Fine-tuning）策略和提示工程（Prompt Engineering）的基础概念，展示了从表征到实际智能系统的转化路径。 总结 《语句处理之各式表征》是一部兼具理论深度和工程实践的专著。它不仅系统梳理了表征技术从稀疏到稠密、从静态到上下文感知的全过程，更重要的是，它为读者提供了理解和构建下一代自然语言处理系统的底层数学和模型逻辑。无论您是研究人员、资深工程师还是希望深入理解AI如何“阅读”文本的学习者，本书都将是您不可或缺的参考手册。 ---

作者简介

徐东伯

　　民国90年获取教育部一般公费留学：认知语言学学门奖学金。美国伊利诺大学博士。现任国立台湾师范大学华语文教学系副教授，主要研究兴趣为语言习得、认知语言学、心理语言学以及语言学理论等相关范畴。

自序　I

第一章　导　论　002
1. 前言／002
2. 母语使用者与外语学习者存在着语句处理上的基本差异／003
3 语言使用者处理语句时运用到的各式表征／014
4. 小结及本书即将探究的主要方向／028

第二章　成人语句理解之表征　034
1. 成人母语人士运用语法、语意以及语用等讯息进行语句处理／035
2. 英语无界限依存关系句与关系子句的研究／043
3. 汉语关系子句的研究／050
4. 竞争模型在成人母语人士中的研究／056
5. 汉语中简单句的处理／061
6. 小结／066

第三章　成人语句产出之表征：来自句法启动的证据　068
1. 句法启动及其缘起／068
2. 句法启动所探究的表征是「句法表征」／073
3. 句法启动所代表的句法知识及其与词汇语意之间的关联／077
4. 语句产出之句法表征：来自句法启动的证据／083
5. 汉语母语成人的句法启动研究／095
6. 小结／102

第四章　学龄前孩童语句理解的部分表征　104
1. 孩童处理语言讯息的能力／105
2. 句法自力提升的先决条件：句法与语意间的系统性对应／108
3. 语句处理的部分表征及英语中孩童的句法自力提升研究／113
4. 汉语中的句法自力提升／119
5. 四岁前孩童部分表征中句法抽象性的争论／125
6. 形式与语意的区别对研究孩童及婴幼儿语句处理表征时的影响／129
7. 小结／132

第五章　学龄前孩童语句产出之发展　136
1. 使用为基的语法／137
2. 动词孤岛论以及项目为基的语句发展与习得／141
3. 使用为基理论底下孩童习得语言的基本历程／145
4. 孩童语言习得早期动词论元结构的过度类化／148
5. 限制孩童语句产出过度类化的可能因素／157
6. 孩童的句法启动／161
7. 小结／166

第六章　成人二语学习者无界限依存关系句之表征与习得　168
1. 英语的无界限依存关系句之句法表征／169
2. 失败的功能特征假说(the Failed Functional Features Hypothesis)以及解释性特征假说(the Interpretability Hypothesis)／184
3. 成人二语习得中的完整表征、如同母语人士般的表征／193
4. 以汉语为第二语言的无界限依存关系句／204
5. 小结／210

第七章　成人二语学习者语句处理中熟练度以及学习者母语所扮演之角色　214
1. 成人语句理解过程之相关研究／215
2. 成人二语习得者理解主要动词与删略关系子句理解错误之语句处理研究／218
3. 二语习得者处理关系子句中歧义复杂名词的词组依附现象之相关研究／228
4. 事件关联潜能技术(non-invasive event-related potentials)用于语句表征之探究／233
5. 小结／241

第八章　结　论　244
引用书目　255
中文索引　285
英文索引　291

自序

　　犹记得五年前当时师大迈向顶尖大学的宋执行长，也就是现在的宋副校长曜廷教授，以及现在的教育心理辅导学系陈主任学志教授邀约一起执行师大迈向顶尖大学计画时，那时的揣测不安以及自顾的思量，不知自己是否能够做出像样的研究的同时，却也埋下了此书开端的风云际会。

　　对于一个新手教师的我，要有充足的经费做研究，似乎是缘木求鱼。但有了宋副校长、陈学志主任以及当时的华语系系主任而现在是国际社会学院院长陈院长振宇教授的大力资助且无私的帮忙，使得我较许多新手教师更为幸运，因而有了足够的金援得以作自己觉得有趣而且想做的研究。

　　在五年顶大以及国科会、科技部的经费挹注之下，我得以从事探究母语成人、母语孩童、成人二语学习者处理（华语）语句时运用的各式表征之相关研究，并得以参加数个国际会议得以与各国顶尖的学者交流，而这些主要的研究成果，将随着这本书的问世，呈现在世人的眼前。在这书中除了引介文献中重要的成果之外，当中也适时地将我个人的研究以及教学掺杂其中，一方面除了展现研究成果之外，另一方面也希冀借着这本书中章节的呈现能够铺陈出语言习得、心理语言学、第二语言习得以及句法学等相关理论的研究成果之主要面貌，借由研究成果能够让读者知道汉语的研究在这个世界上的相关研究可能佔据的地位为何。当然也更希望能够承先启后、鼓励后进、再接再厉，让汉语的研究能够在世界上发光发热。易言之，这本专书的完成与问世，可以当成是我个人这五年来接受顶尖大学计画、国科会以及科技部的资助之下的一种成果发表展。

　　另外，我也得感谢国立台湾师范大学华语文教学系曾金金主任及其他同事的砥砺，方能有催促这自己向前不断进步的动力。因为他们的存在，才会让我持续不懈地向前迈进。在此之外我得感谢我指导的华语文教学研究所的研究生：林宜桦、张力心、陈佳宜、陈淑杏、游昇翰、王敬淳、张育慈、梁月美等诸位硕、博士班的同学以及我的专任助理林世琪小姐尽心尽力的帮忙蒐集、整理资料等相关事宜，才有今天蕴含于本书中的知识，得以呈现在大家的面前。

　　虽然本书已经经过新学林主编范琇茹小姐等人的细心校稿并且参照相关领域的专业教授的审查后，根据他们的意见修改通过后才得以出版，但相信仍有不足之处、尚祈各位读者以及领域前辈不吝指教，敝人定当虚心思量、採纳，冀能在学问上更百尺竿头。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我平常不太會主動去翻閱這種跟「語言處理」有關的書，總覺得離我生活太遙遠。但這本《语句处理之各式表征》卻徹底顛覆了我的想像。它並沒有僅限於學術理論的探討，而是把焦點放在「為什麼」和「怎麼做」。作者不斷地思考，為什麼有些機器翻譯會這麼奇怪？為什麼推薦系統總是能抓到我喜歡的東西？為什麼chatbot有時候對話很自然，有時候又像個笨蛋？這些問題，其實都跟書裡提到的「语句表征」息息相關。 他從最基本的詞頻開始，一路講到更複雜的上下文關係、語義相似度。我特別喜歡他對「語義」這個部分的闡述，他解釋了為什麼「蘋果」可以指水果，也可以指那個科技公司，而電腦又是如何透過不同的「表征」來區分這些含義的。書中穿插了很多學術研究的經典案例，但作者都用一種很接地氣的方式去呈現，不會讓你感覺像是在讀一篇難懂的論文。對我來說，這本書更像是一扇窗，讓我看到了語言背後那精密的運作機制，也讓我對現在許多AI應用有了更深的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名《语句处理之各式表征》聽起來就很硬，一開始還以為會是那種很學術、充滿了專有名詞，讀起來會讓人打瞌睡的教科書。但實際翻開之後，才發現事情完全不是我想的這樣！作者的寫作風格意外地流暢，而且不是那種為了追求文采而犧牲內容的空洞。他用了非常多貼近我們日常生活的例子，像是每天在社群媒體上滑到的各種梗圖、新聞標題、甚至是朋友間傳的LINE訊息，都成為了他探討「语句如何被理解和處理」的素材。這讓原本可能很枯燥的理論，變得生動有趣。 最讓我驚豔的是，作者並沒有把這些「表征」的方式講得高高在上，而是很深入淺出地解釋了不同的表征方式，例如詞袋模型、TF-IDF、甚至是後面提到的更進階的神經網路模型，它們各自的優勢和局限。他會用一種「假設讀者是個聰明的初學者」的方式來引導，不會一開始就拋出大量的數學公式，而是先建立直觀的理解，再逐步深入。尤其是在講到詞向量（Word Embeddings）的部分，他舉了一個像是「國王 - 男人 + 女人 = 皇后」的經典例子，真的讓我瞬間明白，原來電腦也可以「理解」字詞之間的關係，這對我這種非資訊背景的人來說，真的太有啟發性了。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我眼睛為之一亮！我一直對AI在語言方面的應用感到好奇，但又不知道從何下手。很多網路上的文章都講得太籠統，或者太技術性。直到我看到《语句处理之各式表征》這本書，光是書名就點出了核心問題。我以為會很艱深，但作者的筆觸卻非常親切。他沒有一開始就丟出大量的程式碼或數學模型，而是從一個個實際的問題出發。 我最有感的部份是作者在探討「上下文」對語義理解的重要性。他舉了「 bank 」這個字，可以指銀行，也可以指河岸。書裡詳細解釋了不同的表征方法，是如何捕捉到這種情境依賴的。特別是他介紹的 Transformer 架構，雖然聽起來很厲害，但他用一種循序漸進的方式，讓即使是初學者也能逐步理解其原理。我最喜歡的部分是，他還分享了一些實際應用上的挑戰，像是如何處理多語言、同音異義字、甚至是網路用語的理解。這讓我感覺到，這本書不只在教你理論，更是在培養你解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《语句处理之各式表征》絕對是近期我讀過最讓我驚喜的書之一。我一直對語言的奧秘充滿興趣，而這本書正好切中了這個點，並且用一種前所未有的方式去解析。作者並沒有直接跳到複雜的演算法，而是花了很大篇幅去鋪陳。他從最基礎的「字」與「詞」的單位開始，探討它們如何被量化，如何被賦予意義。書中有很多關於「特徵工程」的討論，雖然這個詞聽起來很技術，但作者用非常生活化的例子，解釋了為什麼要提取這些「特徵」，以及不同的特徵會帶來什麼樣的結果。 我特別欣賞作者對「語意相似度」的深入探討。他不僅僅是告訴你「哪些詞語相似」，而是解釋了「為什麼」它們相似。從最簡單的餘弦相似度，到後來更複雜的基於上下文的向量表示，作者都做了非常清晰的梳理。他讓我理解到，電腦並不是真的「理解」語言，而是透過各種數學模型，將語言轉換成一種電腦可以處理的「表征」，然後再基於這些表征進行各種操作。這本書讓我對整個語言處理的流程，有了更全面、更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

讀完《语句处理之各式表征》這本書，我只能說，作者真的太厲害了！他把一個聽起來很學術、很抽象的領域，講得既有深度又不失趣味。我原本以為這會是一本純粹的技術手冊，結果卻發現它更像是一本關於「如何讓電腦理解人類語言」的導覽。書中詳細介紹了各種「语句表征」的方法，從傳統的計數模型，到後來神經網路的興起，作者都做了很棒的回顧和比較。 我最印象深刻的部分是作者在介紹「詞向量」（Word Embeddings）時，如何清晰地解釋了它們的優勢。他透過「國王」、「女王」、「男人」、「女人」這些例子，讓我直觀地理解了向量空間中，詞語之間的距離和方向所蘊含的意義。書中還探討了如何將這些詞向量進一步應用到句子層級的表征，像是RNN、LSTM，甚至是更先進的Transformer模型。作者並沒有止步於理論，而是花了很多篇幅去討論這些模型在實際應用中的效果和限制，這對我這個對AI應用感興趣的讀者來說，非常有價值。