简介
目录
译者序
前言
作者名单
第1章延迟解释、浅层处理和构式：“尽可能解释”原则的基础 1
1.1引言 1
1.2延迟处理 2
1.3工作记忆 5
1.4如何识别语块：分词操作 7
1.5延迟架构 10
1.5.1分段和存储 11
1.5.2内聚聚集 12
1.6结论 15
1.7参考文献 16
第2章人类关联规范能否评估机器制造的关联列表 19
2.1引言 19
2.2人类语义关联 20
2.2.1单词关联测试 20
2.2.2作者的实验 21
2.2.3人类关联拓扑 22
2.2.4人类关联具有可比性 24
2.3算法效率比较 26
2.3.1语料库 26
2.3.2LSA源关联列表 27
2.3.3LDA源列表 28
2.3.4基于关联比率的列表 28
2.3.5列表比较 29
2.4结论 33
2.5参考文献 34
第3章文本词如何在人类关联网络中选择相关词 37
3.1引言 37
3.2网络 40
3.3基于文本的激励驱动的网络提取 42
3.3.1子图提取算法 42
3.3.2控制流程 43
3.3.3最短路径提取 44
3.3.4基于语料库的子图 46
3.4网络提取流程的测试 46
3.4.1进行测试的语料库 46
3.4.2提取子图的评估 46
3.4.3有向和无向子图提取：对比 48
3.4.4每个激励产生的结果 49
3.5对结果和相关工作的简要讨论 54
3.6参考文献 57
第4章反向关联任务 59
4.1引言 59
4.2计算前向关联 63
4.2.1步骤 63
4.2.2结果和评估 65
4.3计算反向关联 67
4.3.1问题 67
4.3.2步骤 67
4.3.3结果和评估 71
4.4人类的表现 73
4.4.1数据集 73
4.4.2测试流程 75
4.4.3评估 76
4.5机器性能 77
4.6讨论、结果和展望 78
4.6.1人类的反向关联 78
4.6.2机器的反向关联 80
4.7致谢 82
4.8参考文献 82
第5章词汇的隐藏结构与功能 85
5.1引言 86
5.2方法 86
5.2.1词典图 86
5.2.2心理语言学变量 90
5.2.3数据分析 91
5.3内核、卫星、核心、MinSet以及词典余下部分的心理语言学属性 93
5.4讨论 96
5.5未来工作 99
5.6参考文献 101
第6章用于词义消歧的直推式学习博弈 103
6.1引言 103
6.2基于图的词义消歧 104
6.3半监督学习方法 107
6.3.1基于图的半监督学习 107
6.3.2博弈论和博弈动态 108
6.4词义消歧博弈 110
6.4.1图构造 110
6.4.2策略空间 111
6.4.3收益矩阵 111
6.4.4系统动力学 112
6.5评估 113
6.5.1实验设置 113
6.5.2评估结果 114
6.5.3对比先进水平算法 116
6.6结论 117
6.7参考文献 117
第7章用心学写：生成连贯文本的问题 121
7.1问题 121
7.2次优文本及其相关原因 123
7.2.1缺乏连贯性或凝聚力 124
7.2.2错误引用 125
7.2.3无动机的主题转移 126
7.3如何解决任务的复杂性 127
7.4相关研究 128
7.5关于构建辅助写作过程的工具的假设 130
7.6方法论 133
7.6.1句法结构的识别 135
7.6.2语义种子词的识别 135
7.6.3单词对齐 137
7.6.4确定对齐单词的相似性值 137
7.6.5确定句子之间的相似性 141
7.6.6基于句子相似性值的聚类 142
7.7实验结果和评估 142
7.8展望和总结 145
7.9参考文献 146
第8章面向著述属性的基于序贯规则挖掘的文体特征 149
8.1引言和研究动机 149
8.2著述属性过程 151
8.3著述属性的文体特征 152
8.4针对文体分析的时序数据挖掘 154
8.5实验设置 155
8.5.1数据集 156
8.5.2分类方案 157
8.6结果和讨论 158
8.7结论 162
8.8参考文献 162
第9章一种并行的、面向认知的基频估计算法 165
9.1引言 165
9.2语音信号分割 167
9.2.1语音和停顿段 168
9.2.2浊音和清音区 169
9.2.3稳定和不稳定区间 170
9.3稳定区间的F0估计 171
9.4F0传播 173
9.4.1控制流 174
9.4.2峰值传播 175
9.5不稳定的浊音区域 178
9.6并行化 178
9.7实验和结果 179
9.8结论 180
9.9致谢 181
9.10参考文献 182
第10章基于完形填充、脑电图和眼球运动数据对n元语言模型、主题模型和循环神经网络的基准测试 185
10.1引言 186
10.2相关工作 187
10.3方法 188
10.3.1人类绩效评估 188
10.3.2语言模型的三种风格 189
10.4实验设置 192
10.5结果 193
10.5.1可预测性结果 193
10.5.2N400振幅结果 196
10.5.3单一注视时延结果 198
10.6讨论和结论 200
10.7致谢 202
10.8参考文献 202
术语表 207
前言
作者名单
第1章延迟解释、浅层处理和构式：“尽可能解释”原则的基础 1
1.1引言 1
1.2延迟处理 2
1.3工作记忆 5
1.4如何识别语块：分词操作 7
1.5延迟架构 10
1.5.1分段和存储 11
1.5.2内聚聚集 12
1.6结论 15
1.7参考文献 16
第2章人类关联规范能否评估机器制造的关联列表 19
2.1引言 19
2.2人类语义关联 20
2.2.1单词关联测试 20
2.2.2作者的实验 21
2.2.3人类关联拓扑 22
2.2.4人类关联具有可比性 24
2.3算法效率比较 26
2.3.1语料库 26
2.3.2LSA源关联列表 27
2.3.3LDA源列表 28
2.3.4基于关联比率的列表 28
2.3.5列表比较 29
2.4结论 33
2.5参考文献 34
第3章文本词如何在人类关联网络中选择相关词 37
3.1引言 37
3.2网络 40
3.3基于文本的激励驱动的网络提取 42
3.3.1子图提取算法 42
3.3.2控制流程 43
3.3.3最短路径提取 44
3.3.4基于语料库的子图 46
3.4网络提取流程的测试 46
3.4.1进行测试的语料库 46
3.4.2提取子图的评估 46
3.4.3有向和无向子图提取：对比 48
3.4.4每个激励产生的结果 49
3.5对结果和相关工作的简要讨论 54
3.6参考文献 57
第4章反向关联任务 59
4.1引言 59
4.2计算前向关联 63
4.2.1步骤 63
4.2.2结果和评估 65
4.3计算反向关联 67
4.3.1问题 67
4.3.2步骤 67
4.3.3结果和评估 71
4.4人类的表现 73
4.4.1数据集 73
4.4.2测试流程 75
4.4.3评估 76
4.5机器性能 77
4.6讨论、结果和展望 78
4.6.1人类的反向关联 78
4.6.2机器的反向关联 80
4.7致谢 82
4.8参考文献 82
第5章词汇的隐藏结构与功能 85
5.1引言 86
5.2方法 86
5.2.1词典图 86
5.2.2心理语言学变量 90
5.2.3数据分析 91
5.3内核、卫星、核心、MinSet以及词典余下部分的心理语言学属性 93
5.4讨论 96
5.5未来工作 99
5.6参考文献 101
第6章用于词义消歧的直推式学习博弈 103
6.1引言 103
6.2基于图的词义消歧 104
6.3半监督学习方法 107
6.3.1基于图的半监督学习 107
6.3.2博弈论和博弈动态 108
6.4词义消歧博弈 110
6.4.1图构造 110
6.4.2策略空间 111
6.4.3收益矩阵 111
6.4.4系统动力学 112
6.5评估 113
6.5.1实验设置 113
6.5.2评估结果 114
6.5.3对比先进水平算法 116
6.6结论 117
6.7参考文献 117
第7章用心学写：生成连贯文本的问题 121
7.1问题 121
7.2次优文本及其相关原因 123
7.2.1缺乏连贯性或凝聚力 124
7.2.2错误引用 125
7.2.3无动机的主题转移 126
7.3如何解决任务的复杂性 127
7.4相关研究 128
7.5关于构建辅助写作过程的工具的假设 130
7.6方法论 133
7.6.1句法结构的识别 135
7.6.2语义种子词的识别 135
7.6.3单词对齐 137
7.6.4确定对齐单词的相似性值 137
7.6.5确定句子之间的相似性 141
7.6.6基于句子相似性值的聚类 142
7.7实验结果和评估 142
7.8展望和总结 145
7.9参考文献 146
第8章面向著述属性的基于序贯规则挖掘的文体特征 149
8.1引言和研究动机 149
8.2著述属性过程 151
8.3著述属性的文体特征 152
8.4针对文体分析的时序数据挖掘 154
8.5实验设置 155
8.5.1数据集 156
8.5.2分类方案 157
8.6结果和讨论 158
8.7结论 162
8.8参考文献 162
第9章一种并行的、面向认知的基频估计算法 165
9.1引言 165
9.2语音信号分割 167
9.2.1语音和停顿段 168
9.2.2浊音和清音区 169
9.2.3稳定和不稳定区间 170
9.3稳定区间的F0估计 171
9.4F0传播 173
9.4.1控制流 174
9.4.2峰值传播 175
9.5不稳定的浊音区域 178
9.6并行化 178
9.7实验和结果 179
9.8结论 180
9.9致谢 181
9.10参考文献 182
第10章基于完形填充、脑电图和眼球运动数据对n元语言模型、主题模型和循环神经网络的基准测试 185
10.1引言 186
10.2相关工作 187
10.3方法 188
10.3.1人类绩效评估 188
10.3.2语言模型的三种风格 189
10.4实验设置 192
10.5结果 193
10.5.1可预测性结果 193
10.5.2N400振幅结果 196
10.5.3单一注视时延结果 198
10.6讨论和结论 200
10.7致谢 202
10.8参考文献 202
术语表 207
自然语言处理的认知方法
- 名称
- 类型
- 大小
光盘服务联系方式: 020-38250260 客服QQ：4006604884
