計算語言‪學‬

在快速發展的機器人科學領域,理解計算語言學至關重要。 《計算語言學》這本書深入研究了語言和技術的交叉點,為塑造人工智慧和自然語言處理的過程和工具提供了寶貴的見解。對於尋求加深機器如何理解和處理語言知識的專業人士、學生和愛好者來說,這是一本必備讀物。

章節簡要概述:

1:計算語言學:探索計算語言學的基本概念和方法。

2:自然語言處理:揭示使機器能夠理解人類語言的技術。

3:語料庫語言學:透過大量文本集合檢驗語言研究,這是機器學習的基礎。

4:文本語料庫:了解如何使用語料庫來訓練語言模型並改進 自然語言處理 系統。

5:詞感 消歧:了解機器如何從具有多種解釋的單字中辨別含義。

6:認知語言學:探索語言與思考之間的關係,這對人工智慧理解至關重要。

7:詞性標註:了解機器如何辨識和分類句子中的單字以進行處理。

8:查爾斯·J·菲爾莫爾:深入研究菲爾莫爾的著作,他的理論影響了現代語言學和 自然語言處理。

9:樹庫:研究計算模型中所使用的語言的註釋句法結構。

10:統計機器翻譯:檢查如何將統計方法應用於機器翻譯系統。

11:語言類別:了解語言元素的分類及其在自然語言處理應用中的作用。

12:語言和通訊技術:探索推動基於語言的人工智慧進步的技術。

13:自然語言處理的歷史:深入了解 自然語言處理 的演變及其當前的意義。

14:塞姆瓦爾:探索 塞姆瓦爾 系列評估,這對於評估 自然語言處理 任務至關重要。

15:海豚:了解 海豚 計畫及其對計算語言學的貢獻。

16:約翰·納邦:探索 內博訥 在計算語言學領域的有影響力的工作。

17:ISLRN:研究國際標準語言資源號在資料共享中的作用。

18:艾米莉·M·本德:了解 本德 在語言學和人工智慧方面的開創性貢獻。

19:功能語言學:深入研究功能語言學及其在計算模型中的應用。

20:詞彙學:探索單字及其意義的研究,這對語言處理至關重要。

21:文法:學習控制句子結構的規則,這對人工智慧語言理解至關重要。

透過彌合語言學和技術之間的差距,本書為讀者提供了理解和推進計算語言學的綜合工具包。無論您是渴望深入研究該學科的學生、尋求擴展專業知識的專業人士,還是對人工智慧未來感到好奇的愛好者,這本書都適合您。