• 
  基于组合模式的语...
  ￥35.55元
• 
  语义组合与机器翻...
  ￥61.62元
• 
  语言学知识的计算...
  ￥7.74元
• 
  学习机器翻译
  ￥96.00元
• 
  依存语法的理论与...
  ￥77.42元
• 
  IP外名词性结构...
  ￥15.80元
• 
  术语学、标准化与...
  ￥0.00元
• 
  交互串行加工模型...
  ￥61.62元
• 
  HNC（概念层次...
  ￥59.25元

内容简介
本书系统地介绍了作者利用机器学习、机器发现方面的新成果，在探索从语料中直接获取面向汉语的语言学知识方面的研究成果。作者选择了几个关键性的突破口进行了深入的研究，获得了有指导意义的理论成果，研制出了具体的发现工具，并用这些发现工具做出了有语言学价值的发现。
本书可供从事理论语言学、计算语言学、自然语言处理、机器学习与机器发现方面的研究人员参考。从事心理语言学特别是儿童语言习得的研究人员及研究科学发现方法论的学者也可以从本书中获益。

• 暂时还没有任何用户评论

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

• 暂时还没有任何用户咨询内容

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

用户名：	匿名用户
E-mail：
咨询内容：

• 序
  第一章 引论
  1.1 问题的提出
  1.2 语言学知识及其形式化
  1.3 前人的工作
  1.4 语料
  1.5 本书的结构
  第二章 词类
  2.1 词类标准之争
  2.2 词类划分的不动点理论
  2.3 π⁺的可计算性
  2.4 分布分析方法的逻辑前提
  2.5 小结
  第三章 句法规则的发现
  3.1 句型与同型关系
  3.2 推衍规则
  3.3 片段
  3.4 π-句型推衍规则系统
  第四章 词结
  4.1 超距相关
  4.2 词结与多元环境
  4.3 多元抽象环境
  4.4 变换分析
  4.5 语义
  4.6 语义格的发现
  第五章 逻辑聚类演算
  5.1 不完全知识下的分布分析
  5.2 逻辑聚类演算LC的基本概念
  5.3 LC扩张
  5.4 LC推论关系
  5.5 归并
  5.6 分布分析方法的逻辑描述
  5.7 小结
  第六章 交互式聚类
  6.1 聚类过程的交互性
  6.2 四值格#₄
  6.3 上模式与下模式
  6.4 FVL构想
  6.5 动态聚类算法FVL
  6.6 FVL聚类实例
  第七章 无反例聚类
  7.1 无反例意味着什么
  7.2 基本算法
  7.3 无反例聚类与语法发现
  7.4 一个汉语的例子
  7.5 小结
  第八章 CASD-1：汉语词类划分实验系统
  第九章 结果的语言学解释
  9.1 “给予”类
  9.2 “制作”类
  9.3 “放置”类
  9.4 “传递”类
  9.5 “冲击”类
  9.6 “固定”类
  9.7 “遗弃”类
  9.8 “运载”类
  9.9 “自动”类
  9.10 “取得”类
  9.11 “反弹”类
  9.12 “计划”类
  9.13 “求助”类
  9.14 “欠缺”类
  9.15 “摄取”类
  9.16 小结
  第十章 结语
  参考文献