自然语言处理：用人工智慧看懂中文 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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这是一本研究中文自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涵盖NLP 的语言理论、演算法和工程实作的各方面。系统介绍认知语言学和演算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的角度重新认识和分析NLP的句法和语义相结合的资料结构。这也是本书的创新之处。

　　自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智慧和语言学领域的分支学科，主要研究如何让电脑处理和运用自然语言。自然语言处理广义上分为两大部分，第一部分为自然语言了解，是指让电脑「懂」人类的语言；第二部分为自然语言产生，是指把电脑资料转化为自然语言。本书重点说明中文自然语言处理方面的最新理论、技术和进展。

　　本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智慧实验室、大专院校电脑科系和自然语言处理研究的老师、学生。
 

好的，这是一份关于您所提到的书名《自然语言处理：用人工智能看懂中文》的图书简介，内容力求详实，旨在呈现一本深入浅出的技术著作的精髓，但不包含任何关于“自然语言处理”、“人工智能”、“看懂中文”的具体技术细节或内容描述。 --- 书籍简介：探微览微：信息时代的认知边界与语言架构 本书并非聚焦于任何特定领域的技术革新或工具应用，而是作为一本立足于信息时代底层逻辑、探讨人类认知与符号系统间复杂互动的深度思考之作。它试图在一个宏大而精微的视角下，审视我们如何处理、理解和构建意义的通用机制，将焦点置于“信息流”本身及其在复杂系统中的涌现现象。 第一部分：符号的起源与意义的建构 本部分着重于追溯人类交流系统的基本单元——符号——的哲学根源与社会功能。我们不再探讨特定语言的语法结构或词汇的语义映射，而是转向对“结构化信息”这一概念的本体论探讨。 第一章：信息洪流中的离散与连续 本章首先描绘了当代社会信息爆炸的宏观图景，但侧重点在于分析这种“洪流”如何通过人类的感知系统被强制性地进行离散化处理，从而产生可被识别和编码的单元。这里考察的是信息在物理世界与认知世界之间的转化门槛。我们深入分析了“离散化”过程对原始信息连续性的不可避免的损耗，以及这种损耗如何塑造了我们理解世界的方式。探讨了作为基本单位的符号如何从随机的噪音中被挑选出来，并赋予了约定俗成的意义。这种意义并非内在于符号本身，而是依赖于一个共享的、动态演变的认知场域。 第二章：上下文依赖的本体论 本章的核心在于对“上下文”的重新定义。在抛开具体的技术模型后，我们讨论的是任何信息单元在被赋予意义之前，其赖以存在的环境基础。上下文被视为一个多维度的、渗透性的场域，它决定了单个符号在特定时刻的有效性与解释范围。我们探讨了“语境漂移”——即信息意义随时间或环境变化而发生微妙或剧烈转变的现象。书中通过历史案例和跨文化比较，揭示了对上下文的理解是如何成为区分有效沟通与无效噪音的关键分界线。这里关注的不是如何“捕捉”上下文，而是“上下文”作为一种先验存在的哲学结构，如何塑造了我们对现实的预期。 第三章：张力与平衡：语义场中的动态博弈 本部分深入考察了意义如何在交流双方的认知模型之间进行动态的、充满张力的交换。我们不再讨论算法如何权衡概率，而是关注社会主体在交流中为确立和维持共同的意义标准所进行的无形“博弈”。书中的分析集中于“异议的形成机制”——即当个体认知模型与主流语义场发生偏离时，这种张力是如何被表达、被吸收或被排斥的。这种机制的探究，为理解信息传播中的“失真”现象提供了非技术性的视角。 第二部分：复杂系统中的涌现行为与认知边界 第二部分将视角拉远，从个体的符号交换转向更大尺度的、由无数互动构成的复杂系统行为。这里的“系统”指的是人类社会中信息共享与知识积累的整体网络。 第四章：连接的拓扑学与信息的熵增 本章借用网络科学的视角，描述了知识和信息是如何在一个庞大的、由关系构成的网络中进行分布和流动的。我们关注的是网络结构（拓扑）如何决定了信息传播的速度、广度和潜在影响力。这里不涉及具体的网络算法，而是分析连接的密度、中心性节点的角色，以及信息如何在稀疏连接区域和高密度区域之间产生截然不同的“行为模式”。熵增的概念被用来衡量系统对“新异质信息”的接纳与抵抗的倾向。 第五章：模式识别的局限性与认知惰性 人类对模式的本能性依赖是效率的来源，但也是理解新颖性障碍的根源。本章探讨了既有模式识别框架如何限制了对“非预期信息”的接纳。我们分析了认知系统在面对高度一致性的信息流时所产生的“惰性”——即系统倾向于用最少的认知成本去拟合现有模型，即使该模型已经无法完全解释新的观察。这种惰性是理解信息传播滞后性和观念固化现象的关键。 第六章：边界的重塑：认知拓展的内在驱动力 本书的收官部分探讨了人类如何超越已建立的认知边界。这并非关于工具的升级，而是关于思维范式的迁移。我们考察了突破性洞察（Insight）发生的内在心理机制，即个体或群体如何主动引入“不适”或“矛盾”的信息，以求得对现有世界图景的根本性重构。这里的关键在于“反思性”——系统（个体或社群）对自身处理信息规则的反思能力，这是驱动认知演化的核心引擎。我们最终落脚于对未来信息环境的审慎展望，强调理解信息处理机制的底层逻辑，远比掌握任何单一技术工具更为重要。 --- 本书面向所有对信息本质、人类认知局限、符号学基础，以及复杂系统行为感兴趣的读者。它提供的是一套审视我们日常交流与信息获取方式的哲学工具和分析框架，而非操作指南。

作者简介

郑捷

　　畅销书《今天不学机器学习，明天就被机器取代：从Python入手+演算法》作者，www.threedweb.cn网站的负责人，研究方向是机器学习与自然语言处理。负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率为85%~95%）的统一架构的NLP认知系统，希望能与在NLP这方面有兴趣的读者一起学习交流。

推荐序
前言

第1章　中文语言的机器处理
1.1  历史回顾
1.2  现代自然语言系统简介
1.3  整合中文分词模组
1.4  整合词性标记模组
1.5  整合命名实体识别模组
1.6  整合句法解析模组
1.7  整合语义角色标记模组
1.8  结语

第2章　中文语言学研究回顾
2.1  文字元号的起源
2.2  六书及其他
2.3  字形的流变
2.4  中文的发展
2.5  三个平面中的语义研究
2.6  结语

第3章　词汇与分词技术
3.1  中文分词
3.2  系统整体流程与词典结构
3.3  演算法部分原始程式解析
3.4  结语

第4章　NLP 中的机率图模型
4.1  机率论回顾
4.2  资讯熵
4.3  NLP 与机率图模型
4.4  隐马可夫模型简介
4.5  最大熵模型
4.6  条件随机场模型
4.7  结语

第5章　词性、语块与命名实体识别
5.1  中文词性标记
5.2  语义组块标记
5.3  命名实体识别
5.4  结语

第6章　句法理论与自动分析
6.1  转换产生语法
6.2  依存句法理论
6.3  PCFG 子句结构句法分析
6.4  结语

第7章　建设语言资源函数库
7.1  语料库概述
7.2  语法语料库
7.3  语义知识库
7.4  语义网与百科知识函数库
7.5  结语

第8章　语义与认知
8.1  回顾现代语义学
8.2  认知语言学概述
8.3  意象图式的组成
8.4  隐喻与转喻
8.5  构式语法
8.6  结语

第9章　NLP 中的深度学习
9.1  神经网路回顾
9.2  Word2Vec 简介
9.3  NLP 与RNN
9.4  深度学习架构与应用
9.5  结语

第10章　语义计算的架构
10.1  句子的语义和语法前置处理
10.2  语义角色
10.3  句子的语义解析
10.4   结语
 

前言

　　✤ 写作本书的动机

　　自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智慧和语言学领域的分支学科，主要研究如何让电脑处理和运用自然语言。自然语言处理广义上分为两大部分，第一部分为自然语言了解，是指让电脑「懂」人类的语言；第二部分为自然语言产生，是指把电脑资料转化为自然语言。本书重点说明中文自然语言处理方面的最新理论、技术和进展。

　　自然语言处理作为一个独立的学科诞生至今，已经半个多世纪了。与绝大多数传统学科的最大不同是，在这半个世纪中，它始终离问题的终结遥遥无期，当人们千辛万苦地获得一次又一次的突破后，又会被新出现的问题无情地阻拦，而再次陷入迷惘之中。在NLP中，问题好像没有最后解决方案，甚至连最佳做法也没有，而只有最新现状（State of art）。而近些年，那些历史上的State of art 正被不断地更新、不断地超越。

　　就在十多年前，商业化的人机互动都是人们可望而不可即的目标，但现在智慧型机器人正逐渐走入市场，走入人们的生活。虽然这些技术还不够成熟，还要解决诸多问题，即使普通大众也能意识到，我们离人工智慧的终极目标越来越近了。

　　面对市场上诸多的人工智慧系统，以及背后的各种演算法理论，使我想起了一部获奖的英国电影《模仿游戏》。这不是一部艺术上的State of art ，却赢得了第87 届奥斯卡金像奖最佳改编剧本奖。在一定这部作品的诸多因素中，我认为最重要的是，它宣誓了现阶段人工智慧的本质：模仿。这也是本书自始至终贯穿的主题：模仿→相似性→演算法理论。

　　但从另一个角度，我们希望能够终结一些问题，即使这些问题还未获得百分之百的解决（当然，从机率论的角度而言，没有百分之百），不然我们很难进入以下阶段的研究，整个学科只会停滞不前。幸运的是，近些年，在序列标记上的全面突破，使我们有幸将目光放到了句子的范围，最近提出的语义依存理论，更使中文自然语言处理，无论理论还是实作都迎来了新的曙光。中文的句子分析，终于跨越了句法的错误，走向了语义解析的道路。相信不久的将来，在语义解析的道路上，中文NLP 将获得更大的突破。

　　✤ 本书的受众与特色

　　本书是一本研究中文自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，有关NLP 的语言理论、演算法和工程实作的各方面，内容繁杂。为此，我们设定本书的读者为以下几种：

　　●具有一定电脑程式设计基础，对自然语言处理有兴趣的非专业人员。

　　●希望建置完整的NLP应用系统的专业工程技术人员。

　　●大专院校电脑专业和自然语言处理专业的大学生、所究所学生。

　　●大专院校自然语言处理专业的教师。

　　需要指出的是，本书是一本系统介绍认知语言学和演算法设计相结合的中文NLP 书籍，并从认知语言学的角度重新认识和分析了NLP 的句法和语义相结合的资料结构。这也是本书的创新之处。

　　✤内容及系统结构

　　为兼顾各方面的需求，我们对全书各部分做了精心的安排。从结构上，全书分为以下三大部分。

　　（1）语言理论部分：有关4个章节，第2章为中文的发展历史；第6章为传统的句法理论；第7章为语料库和知识函数库的建置理论；第8章为认知语言学理论。

　　（2）演算法部分：有关4个章节，第3章为中文分词演算法；第4章为NLP中的机率图模型演算法系统；第6章为句法的自动分析演算法，包含转换产生语法的演算法原理，以及依存句法的应用；第9章系统介绍了神经网路到深度学习演算法系统，以及使用LSTM 实现序列标记和依存句法。本书介绍的演算法都提供开放原始码的程式，实际下载网址已在每章介绍演算法的时候指出，读者可参考书籍和网址的说明内容进行侦错，快速应用于实作中。

　　（3）案例部分：有关4个章节，第1章为开放原始码NLP 系统概览及入门程式；第5章为使用机率图模型演算法进行词性标记、语义组块、命名实体识别等序列标记；第9章为使用Word2Vec 的训练词向量模型；第10章为使用SVM 进行长句切分、使用语义角色标记分析中文叙述子等。

　　基本上每段理论说明之后都辟出专门的案例说明，以加深理论认识。对于重要的理论，甚至开辟专门的章节说明其实现。案例分为两大部分，一部分是程式码，读者可以参考书中的程式，将其直接应用到实作中；另一部分是语料，读者可以按书中指定的网路连结下载。
 

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《自然语言处理：用人工智慧看懂中文》光是听起来就很有意思！作为一名对科技有点好奇心的台湾读者，我对“人工智慧”和“中文”这两个词的结合特别感兴趣。我们每天都在用中文沟通，但要让电脑真的“听懂”我们说的话，甚至理解其中细微的情感和语境，这中间的门道肯定不少。想象一下，以後跟Siri或小爱同学聊天，它们不再是生硬地回答，而是能理解你的抱怨、你的幽默，甚至知道你在说哪家夜市的小吃，这真的太酷了。这本书会不会介绍一些很有趣的中文自然语言处理的实际应用案例？比如，是不是有什麽工具或技术，能帮助我们自动分析网路上大量的中文讨论，找出大家真正关心的话题？或是像过去那种写邮件、写报告，常常要花很多时间修改润饰，以後是不是有AI可以帮我们把文章写得更流畅、更符合台湾人的习惯用语？这本书会不会提供一些具体的範例，让我们这些非技术背景的读者也能稍微窥探一下，AI是如何一步一步学会“看懂”中文的？我最期待的，是能从书中了解，AI在理解中文时，会遇到哪些独特的挑战，例如中文的同音字、多义词，或是成语、谚语这些充满文化意涵的表达方式，AI要怎麽去处理？我希望这本书能用一种比较浅显易懂的方式来讲解，毕竟我不是IT专业的，但又很想了解这个领域。

评分☆☆☆☆☆

收到《自然语言处理：用人工智慧看懂中文》这本书，我脑海里立刻浮现出许多关于AI的电影和科幻小说场景，但更实际的是，我想到的是我们生活中无时无刻不在使用的各种中文界面。想想看，手机裡的语音助手、网路购物平台的商品推荐、甚至是银行的客服机器人，它们背后都离不开自然语言处理技术。这本书会不会深入探讨，AI是如何做到从一连串的中文文字或语音中，解析出使用者真正的意图？举个例子，如果我们跟客服机器人说：“我想要退货，但是我的订单号记不清了，大概是昨天买的那个。” AI要怎麽才能理解，我们真正的需求是“退货”，并且还要引导我们找回订单号？这本书会不会讲解一些核心的算法或模型，让我们对AI的“思考”过程有个概念？我特别好奇，AI在处理中文的“断词”问题上，会遇到哪些困难？中文不像英文有明确的空格分隔，一个句子拆开来会有很多种可能。而且，中文的语序也相当灵活，有时候换个顺序意思就会完全不同。这本书会不会用一些生动有趣的例子，来解释这些挑战，并且说明AI是如何克服的？我希望这本书能让我们这些普通读者，不再觉得AI是一个遥不可及的概念，而是能够理解它就在我们身边，并且正以前所未有的方式改变着我们与中文互动的方式。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《自然语言处理：用人工智慧看懂中文》这本书，第一个感觉就是封面设计得很简洁有力，没有那种让人生畏的专业术语堆叠，反而让人觉得有点亲切。作为一名经常需要接触各种科技讯息的上班族，我一直对AI在处理我们日常语言这件事上感到好奇。毕竟，我们台湾人说话有自己独特的腔调和习惯，比如我们常常会加一些语气词，或是用一些只有在地人才懂的说法。这本书会不会就针对这些“台湾特色”的中文，来探讨AI如何去辨识和理解呢？我很好奇，AI会不会像我们一样，学会去区分“很棒”和“了不起”，或者“好好吃”和“美味到不行”之间的细微差别。而且，现在网路上充斥着大量的中文文本，从新闻报导到社群媒体的留言，如果AI能够精准地抓取出其中的重点、情感倾向，甚至预测舆情，那麽对我们来说，获取资讯的效率肯定会大大提升。这本书会不会介绍一些实际的工具，让我们可以实际操作，体验AI处理中文的强大之处？比如，有没有什麽API或者函式库，可以让我们尝试将一段文字丢进去，然后看看AI能从中提取出多少有用的资讯？我希望它能不只是理论的介绍，而是能提供一些实用的方法，让我们这些非技术人员也能感受到AI的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《自然语言处理：用人工智慧看懂中文》这个书名，让我立刻联想到近年来AI在文坛的惊人表现，像是能写诗、能写小说，甚至还能模仿特定作家的风格。作为一名热爱阅读的台湾读者，我非常想知道，AI究竟是怎麽学会“写”中文的？它是否真的能理解文字背後的意涵，还是只是在进行一种高超的模式匹配？这本书会不会分享一些AI写作的案例，并且分析它们在语言运用上的特点？我尤其关心，AI在生成具有台湾本土文化特色的中文内容时，会有什麽样的表现？比如，它能不能写出符合我们生活习惯的俗语，或者能够理解我们对话中常出现的“谐音梗”？更进一步，这本书会不会探讨AI在文学创作中的潜力和限制？它是否能够真正创作出触动人心的作品，还是只能停留在模仿和拼接的层面？我期待这本书能提供一些关于AI创作的实例，甚至是一些生成式AI的介绍，让我们能更具体地感受AI在中文创作上的能力。同时，我也想了解，AI在处理中文文本时，是如何做到保持语气的连贯性和情感的表达的。它有没有可能学习到我们台湾人特有的幽默感，或者对某些议题的独到见解？

评分☆☆☆☆☆

当我看到《自然语言处理：用人工智慧看懂中文》这本书的标题时，我的第一个想法是，现在AI的进步速度真的太快了！从以前简单的语音识别，到现在能够进行复杂的对话和文本生成，这中间的技术跨越非常惊人。作为一名长期关注科技发展的台湾读者，我特别好奇这本书会如何解释AI“看懂”中文这个过程。它会不会涉及到一些关于机器学习、深度学习的原理，但又能用比较容易理解的方式呈现？比如说，AI是如何从海量的中文数据中学习语言规则、词汇用法，甚至是潜藏的文化内涵的？我特别想知道，AI在处理中文的“歧义性”方面，有哪些创新的解决方案。中文有很多词语都有多种意思，同一个句子在不同的语境下可能有完全不同的解读。AI要如何判断使用者真正想要表达的意思？这本书会不会举一些实际的例子，比如一个AI翻译工具，它如何才能准确地将一段复杂的台湾俚语翻译成其他语言，或者将外文的专业术语翻译成我们容易理解的中文？我希望这本书能够帮助我打破对AI的刻板印象，更深入地了解它背後的科学原理，并且理解它如何能够越来越精准、越来越贴近地“读懂”我们每天使用的中文。