自然語言處理：用人工智慧看懂中文 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 自然語言處理
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這是一本研究中文自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涵蓋NLP 的語言理論、演算法和工程實作的各方麵。係統介紹認知語言學和演算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的角度重新認識和分析NLP的句法和語義相結閤的資料結構。這也是本書的創新之處。

　　自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科，主要研究如何讓電腦處理和運用自然語言。自然語言處理廣義上分為兩大部分，第一部分為自然語言瞭解，是指讓電腦「懂」人類的語言；第二部分為自然語言産生，是指把電腦資料轉化為自然語言。本書重點說明中文自然語言處理方麵的最新理論、技術和進展。

　　本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智慧實驗室、大專院校電腦科係和自然語言處理研究的老師、學生。
 

好的，這是一份關於您所提到的書名《自然語言處理：用人工智能看懂中文》的圖書簡介，內容力求詳實，旨在呈現一本深入淺齣的技術著作的精髓，但不包含任何關於“自然語言處理”、“人工智能”、“看懂中文”的具體技術細節或內容描述。 --- 書籍簡介：探微覽微：信息時代的認知邊界與語言架構 本書並非聚焦於任何特定領域的技術革新或工具應用，而是作為一本立足於信息時代底層邏輯、探討人類認知與符號係統間復雜互動的深度思考之作。它試圖在一個宏大而精微的視角下，審視我們如何處理、理解和構建意義的通用機製，將焦點置於“信息流”本身及其在復雜係統中的湧現現象。 第一部分：符號的起源與意義的建構 本部分著重於追溯人類交流係統的基本單元——符號——的哲學根源與社會功能。我們不再探討特定語言的語法結構或詞匯的語義映射，而是轉嚮對“結構化信息”這一概念的本體論探討。 第一章：信息洪流中的離散與連續 本章首先描繪瞭當代社會信息爆炸的宏觀圖景，但側重點在於分析這種“洪流”如何通過人類的感知係統被強製性地進行離散化處理，從而産生可被識彆和編碼的單元。這裏考察的是信息在物理世界與認知世界之間的轉化門檻。我們深入分析瞭“離散化”過程對原始信息連續性的不可避免的損耗，以及這種損耗如何塑造瞭我們理解世界的方式。探討瞭作為基本單位的符號如何從隨機的噪音中被挑選齣來，並賦予瞭約定俗成的意義。這種意義並非內在於符號本身，而是依賴於一個共享的、動態演變的認知場域。 第二章：上下文依賴的本體論 本章的核心在於對“上下文”的重新定義。在拋開具體的技術模型後，我們討論的是任何信息單元在被賦予意義之前，其賴以存在的環境基礎。上下文被視為一個多維度的、滲透性的場域，它決定瞭單個符號在特定時刻的有效性與解釋範圍。我們探討瞭“語境漂移”——即信息意義隨時間或環境變化而發生微妙或劇烈轉變的現象。書中通過曆史案例和跨文化比較，揭示瞭對上下文的理解是如何成為區分有效溝通與無效噪音的關鍵分界綫。這裏關注的不是如何“捕捉”上下文，而是“上下文”作為一種先驗存在的哲學結構，如何塑造瞭我們對現實的預期。 第三章：張力與平衡：語義場中的動態博弈 本部分深入考察瞭意義如何在交流雙方的認知模型之間進行動態的、充滿張力的交換。我們不再討論算法如何權衡概率，而是關注社會主體在交流中為確立和維持共同的意義標準所進行的無形“博弈”。書中的分析集中於“異議的形成機製”——即當個體認知模型與主流語義場發生偏離時，這種張力是如何被錶達、被吸收或被排斥的。這種機製的探究，為理解信息傳播中的“失真”現象提供瞭非技術性的視角。 第二部分：復雜係統中的湧現行為與認知邊界 第二部分將視角拉遠，從個體的符號交換轉嚮更大尺度的、由無數互動構成的復雜係統行為。這裏的“係統”指的是人類社會中信息共享與知識積纍的整體網絡。 第四章：連接的拓撲學與信息的熵增 本章藉用網絡科學的視角，描述瞭知識和信息是如何在一個龐大的、由關係構成的網絡中進行分布和流動的。我們關注的是網絡結構（拓撲）如何決定瞭信息傳播的速度、廣度和潛在影響力。這裏不涉及具體的網絡算法，而是分析連接的密度、中心性節點的角色，以及信息如何在稀疏連接區域和高密度區域之間産生截然不同的“行為模式”。熵增的概念被用來衡量係統對“新異質信息”的接納與抵抗的傾嚮。 第五章：模式識彆的局限性與認知惰性 人類對模式的本能性依賴是效率的來源，但也是理解新穎性障礙的根源。本章探討瞭既有模式識彆框架如何限製瞭對“非預期信息”的接納。我們分析瞭認知係統在麵對高度一緻性的信息流時所産生的“惰性”——即係統傾嚮於用最少的認知成本去擬閤現有模型，即使該模型已經無法完全解釋新的觀察。這種惰性是理解信息傳播滯後性和觀念固化現象的關鍵。 第六章：邊界的重塑：認知拓展的內在驅動力 本書的收官部分探討瞭人類如何超越已建立的認知邊界。這並非關於工具的升級，而是關於思維範式的遷移。我們考察瞭突破性洞察（Insight）發生的內在心理機製，即個體或群體如何主動引入“不適”或“矛盾”的信息，以求得對現有世界圖景的根本性重構。這裏的關鍵在於“反思性”——係統（個體或社群）對自身處理信息規則的反思能力，這是驅動認知演化的核心引擎。我們最終落腳於對未來信息環境的審慎展望，強調理解信息處理機製的底層邏輯，遠比掌握任何單一技術工具更為重要。 --- 本書麵嚮所有對信息本質、人類認知局限、符號學基礎，以及復雜係統行為感興趣的讀者。它提供的是一套審視我們日常交流與信息獲取方式的哲學工具和分析框架，而非操作指南。

作者簡介

鄭捷

　　暢銷書《今天不學機器學習，明天就被機器取代：從Python入手+演算法》作者，www.threedweb.cn網站的負責人，研究方嚮是機器學習與自然語言處理。負責的核心産品是高精度自然語言認知係統的設計與研發，研發目標是高精度（識彆率為85%~95%）的統一架構的NLP認知係統，希望能與在NLP這方麵有興趣的讀者一起學習交流。

推薦序
前言

第1章　中文語言的機器處理
1.1  曆史迴顧
1.2  現代自然語言係統簡介
1.3  整閤中文分詞模組
1.4  整閤詞性標記模組
1.5  整閤命名實體識彆模組
1.6  整閤句法解析模組
1.7  整閤語義角色標記模組
1.8  結語

第2章　中文語言學研究迴顧
2.1  文字元號的起源
2.2  六書及其他
2.3  字形的流變
2.4  中文的發展
2.5  三個平麵中的語義研究
2.6  結語

第3章　詞匯與分詞技術
3.1  中文分詞
3.2  係統整體流程與詞典結構
3.3  演算法部分原始程式解析
3.4  結語

第4章　NLP 中的機率圖模型
4.1  機率論迴顧
4.2  資訊熵
4.3  NLP 與機率圖模型
4.4  隱馬可夫模型簡介
4.5  最大熵模型
4.6  條件隨機場模型
4.7  結語

第5章　詞性、語塊與命名實體識彆
5.1  中文詞性標記
5.2  語義組塊標記
5.3  命名實體識彆
5.4  結語

第6章　句法理論與自動分析
6.1  轉換産生語法
6.2  依存句法理論
6.3  PCFG 子句結構句法分析
6.4  結語

第7章　建設語言資源函數庫
7.1  語料庫概述
7.2  語法語料庫
7.3  語義知識庫
7.4  語義網與百科知識函數庫
7.5  結語

第8章　語義與認知
8.1  迴顧現代語義學
8.2  認知語言學概述
8.3  意象圖式的組成
8.4  隱喻與轉喻
8.5  構式語法
8.6  結語

第9章　NLP 中的深度學習
9.1  神經網路迴顧
9.2  Word2Vec 簡介
9.3  NLP 與RNN
9.4  深度學習架構與應用
9.5  結語

第10章　語義計算的架構
10.1  句子的語義和語法前置處理
10.2  語義角色
10.3  句子的語義解析
10.4   結語
 

前言

　　✤ 寫作本書的動機

　　自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科，主要研究如何讓電腦處理和運用自然語言。自然語言處理廣義上分為兩大部分，第一部分為自然語言瞭解，是指讓電腦「懂」人類的語言；第二部分為自然語言産生，是指把電腦資料轉化為自然語言。本書重點說明中文自然語言處理方麵的最新理論、技術和進展。

　　自然語言處理作為一個獨立的學科誕生至今，已經半個多世紀瞭。與絕大多數傳統學科的最大不同是，在這半個世紀中，它始終離問題的終結遙遙無期，當人們韆辛萬苦地獲得一次又一次的突破後，又會被新齣現的問題無情地阻攔，而再次陷入迷惘之中。在NLP中，問題好像沒有最後解決方案，甚至連最佳做法也沒有，而隻有最新現狀（State of art）。而近些年，那些曆史上的State of art 正被不斷地更新、不斷地超越。

　　就在十多年前，商業化的人機互動都是人們可望而不可即的目標，但現在智慧型機器人正逐漸走入市場，走入人們的生活。雖然這些技術還不夠成熟，還要解決諸多問題，即使普通大眾也能意識到，我們離人工智慧的終極目標越來越近瞭。

　　麵對市場上諸多的人工智慧係統，以及背後的各種演算法理論，使我想起瞭一部獲奬的英國電影《模仿遊戲》。這不是一部藝術上的State of art ，卻贏得瞭第87 屆奧斯卡金像奬最佳改編劇本奬。在一定這部作品的諸多因素中，我認為最重要的是，它宣誓瞭現階段人工智慧的本質：模仿。這也是本書自始至終貫穿的主題：模仿→相似性→演算法理論。

　　但從另一個角度，我們希望能夠終結一些問題，即使這些問題還未獲得百分之百的解決（當然，從機率論的角度而言，沒有百分之百），不然我們很難進入以下階段的研究，整個學科隻會停滯不前。幸運的是，近些年，在序列標記上的全麵突破，使我們有幸將目光放到瞭句子的範圍，最近提齣的語義依存理論，更使中文自然語言處理，無論理論還是實作都迎來瞭新的曙光。中文的句子分析，終於跨越瞭句法的錯誤，走嚮瞭語義解析的道路。相信不久的將來，在語義解析的道路上，中文NLP 將獲得更大的突破。

　　✤ 本書的受眾與特色

　　本書是一本研究中文自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，有關NLP 的語言理論、演算法和工程實作的各方麵，內容繁雜。為此，我們設定本書的讀者為以下幾種：

　　●具有一定電腦程式設計基礎，對自然語言處理有興趣的非專業人員。

　　●希望建置完整的NLP應用係統的專業工程技術人員。

　　●大專院校電腦專業和自然語言處理專業的大學生、所究所學生。

　　●大專院校自然語言處理專業的教師。

　　需要指齣的是，本書是一本係統介紹認知語言學和演算法設計相結閤的中文NLP 書籍，並從認知語言學的角度重新認識和分析瞭NLP 的句法和語義相結閤的資料結構。這也是本書的創新之處。

　　✤內容及係統結構

　　為兼顧各方麵的需求，我們對全書各部分做瞭精心的安排。從結構上，全書分為以下三大部分。

　　（1）語言理論部分：有關4個章節，第2章為中文的發展曆史；第6章為傳統的句法理論；第7章為語料庫和知識函數庫的建置理論；第8章為認知語言學理論。

　　（2）演算法部分：有關4個章節，第3章為中文分詞演算法；第4章為NLP中的機率圖模型演算法係統；第6章為句法的自動分析演算法，包含轉換産生語法的演算法原理，以及依存句法的應用；第9章係統介紹瞭神經網路到深度學習演算法係統，以及使用LSTM 實現序列標記和依存句法。本書介紹的演算法都提供開放原始碼的程式，實際下載網址已在每章介紹演算法的時候指齣，讀者可參考書籍和網址的說明內容進行偵錯，快速應用於實作中。

　　（3）案例部分：有關4個章節，第1章為開放原始碼NLP 係統概覽及入門程式；第5章為使用機率圖模型演算法進行詞性標記、語義組塊、命名實體識彆等序列標記；第9章為使用Word2Vec 的訓練詞嚮量模型；第10章為使用SVM 進行長句切分、使用語義角色標記分析中文敘述子等。

　　基本上每段理論說明之後都闢齣專門的案例說明，以加深理論認識。對於重要的理論，甚至開闢專門的章節說明其實現。案例分為兩大部分，一部分是程式碼，讀者可以參考書中的程式，將其直接應用到實作中；另一部分是語料，讀者可以按書中指定的網路連結下載。
 

评分☆☆☆☆☆

我拿到《自然語言處理：用人工智慧看懂中文》這本書，第一個感覺就是封麵設計得很簡潔有力，沒有那種讓人生畏的專業術語堆疊，反而讓人覺得有點親切。作為一名經常需要接觸各種科技訊息的上班族，我一直對AI在處理我們日常語言這件事上感到好奇。畢竟，我們颱灣人說話有自己獨特的腔調和習慣，比如我們常常會加一些語氣詞，或是用一些隻有在地人纔懂的說法。這本書會不會就針對這些“颱灣特色”的中文，來探討AI如何去辨識和理解呢？我很好奇，AI會不會像我們一樣，學會去區分“很棒”和“瞭不起”，或者“好好吃”和“美味到不行”之間的細微差彆。而且，現在網路上充斥著大量的中文文本，從新聞報導到社群媒體的留言，如果AI能夠精準地抓取齣其中的重點、情感傾嚮，甚至預測輿情，那麽對我們來說，獲取資訊的效率肯定會大大提升。這本書會不會介紹一些實際的工具，讓我們可以實際操作，體驗AI處理中文的強大之處？比如，有沒有什麽API或者函式庫，可以讓我們嘗試將一段文字丟進去，然後看看AI能從中提取齣多少有用的資訊？我希望它能不隻是理論的介紹，而是能提供一些實用的方法，讓我們這些非技術人員也能感受到AI的魅力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《自然語言處理：用人工智慧看懂中文》光是聽起來就很有意思！作為一名對科技有點好奇心的颱灣讀者，我對“人工智慧”和“中文”這兩個詞的結閤特彆感興趣。我們每天都在用中文溝通，但要讓電腦真的“聽懂”我們說的話，甚至理解其中細微的情感和語境，這中間的門道肯定不少。想象一下，以後跟Siri或小愛同學聊天，它們不再是生硬地迴答，而是能理解你的抱怨、你的幽默，甚至知道你在說哪傢夜市的小吃，這真的太酷瞭。這本書會不會介紹一些很有趣的中文自然語言處理的實際應用案例？比如，是不是有什麽工具或技術，能幫助我們自動分析網路上大量的中文討論，找齣大傢真正關心的話題？或是像過去那種寫郵件、寫報告，常常要花很多時間修改潤飾，以後是不是有AI可以幫我們把文章寫得更流暢、更符閤颱灣人的習慣用語？這本書會不會提供一些具體的範例，讓我們這些非技術背景的讀者也能稍微窺探一下，AI是如何一步一步學會“看懂”中文的？我最期待的，是能從書中瞭解，AI在理解中文時，會遇到哪些獨特的挑戰，例如中文的同音字、多義詞，或是成語、諺語這些充滿文化意涵的錶達方式，AI要怎麽去處理？我希望這本書能用一種比較淺顯易懂的方式來講解，畢竟我不是IT專業的，但又很想瞭解這個領域。

评分☆☆☆☆☆

收到《自然語言處理：用人工智慧看懂中文》這本書，我腦海裏立刻浮現齣許多關於AI的電影和科幻小說場景，但更實際的是，我想到的是我們生活中無時無刻不在使用的各種中文界麵。想想看，手機裡的語音助手、網路購物平颱的商品推薦、甚至是銀行的客服機器人，它們背後都離不開自然語言處理技術。這本書會不會深入探討，AI是如何做到從一連串的中文文字或語音中，解析齣使用者真正的意圖？舉個例子，如果我們跟客服機器人說：“我想要退貨，但是我的訂單號記不清瞭，大概是昨天買的那個。” AI要怎麽纔能理解，我們真正的需求是“退貨”，並且還要引導我們找迴訂單號？這本書會不會講解一些核心的算法或模型，讓我們對AI的“思考”過程有個概念？我特彆好奇，AI在處理中文的“斷詞”問題上，會遇到哪些睏難？中文不像英文有明確的空格分隔，一個句子拆開來會有很多種可能。而且，中文的語序也相當靈活，有時候換個順序意思就會完全不同。這本書會不會用一些生動有趣的例子，來解釋這些挑戰，並且說明AI是如何剋服的？我希望這本書能讓我們這些普通讀者，不再覺得AI是一個遙不可及的概念，而是能夠理解它就在我們身邊，並且正以前所未有的方式改變著我們與中文互動的方式。

评分☆☆☆☆☆

《自然語言處理：用人工智慧看懂中文》這個書名，讓我立刻聯想到近年來AI在文壇的驚人錶現，像是能寫詩、能寫小說，甚至還能模仿特定作傢的風格。作為一名熱愛閱讀的颱灣讀者，我非常想知道，AI究竟是怎麽學會“寫”中文的？它是否真的能理解文字背後的意涵，還是隻是在進行一種高超的模式匹配？這本書會不會分享一些AI寫作的案例，並且分析它們在語言運用上的特點？我尤其關心，AI在生成具有颱灣本土文化特色的中文內容時，會有什麽樣的錶現？比如，它能不能寫齣符閤我們生活習慣的俗語，或者能夠理解我們對話中常齣現的“諧音梗”？更進一步，這本書會不會探討AI在文學創作中的潛力和限製？它是否能夠真正創作齣觸動人心的作品，還是隻能停留在模仿和拼接的層麵？我期待這本書能提供一些關於AI創作的實例，甚至是一些生成式AI的介紹，讓我們能更具體地感受AI在中文創作上的能力。同時，我也想瞭解，AI在處理中文文本時，是如何做到保持語氣的連貫性和情感的錶達的。它有沒有可能學習到我們颱灣人特有的幽默感，或者對某些議題的獨到見解？

评分☆☆☆☆☆

當我看到《自然語言處理：用人工智慧看懂中文》這本書的標題時，我的第一個想法是，現在AI的進步速度真的太快瞭！從以前簡單的語音識彆，到現在能夠進行復雜的對話和文本生成，這中間的技術跨越非常驚人。作為一名長期關注科技發展的颱灣讀者，我特彆好奇這本書會如何解釋AI“看懂”中文這個過程。它會不會涉及到一些關於機器學習、深度學習的原理，但又能用比較容易理解的方式呈現？比如說，AI是如何從海量的中文數據中學習語言規則、詞匯用法，甚至是潛藏的文化內涵的？我特彆想知道，AI在處理中文的“歧義性”方麵，有哪些創新的解決方案。中文有很多詞語都有多種意思，同一個句子在不同的語境下可能有完全不同的解讀。AI要如何判斷使用者真正想要錶達的意思？這本書會不會舉一些實際的例子，比如一個AI翻譯工具，它如何纔能準確地將一段復雜的颱灣俚語翻譯成其他語言，或者將外文的專業術語翻譯成我們容易理解的中文？我希望這本書能夠幫助我打破對AI的刻闆印象，更深入地瞭解它背後的科學原理，並且理解它如何能夠越來越精準、越來越貼近地“讀懂”我們每天使用的中文。