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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Raychaudhuri, Soumya

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2006-3

价格:$ 96.05

装帧:Pap

isbn号码:9780198567417

丛书系列:

图书标签:

计算语言学
文本分析
自然语言处理
数据科学
机器学习
Python
文本挖掘
信息检索
统计分析
计算机科学

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具体描述

This book brings together the two disparate worlds of computational text analysis and biology and presents some of the latest methods and applications to proteomics, sequence analysis, and gene expression data. Modern genomics generates large and comprehensive data sets but their interpretation requires an understanding of a vast number of genes, their complex functions, and interactions. Keeping up with the literature on a single gene is a challenge itself -- for thousands of genes it is simply impossible! Here, Soumya Raychaudhuri presents the techniques and algorithms needed to access and utilize the vast scientific text, i.e. methods that automatically "read" the literature on all the genes. Including background chapters on the necessary biology, statistics, and genomics, in addition to practical examples of interpreting many different types of modern experiments, this book is ideal for students and researchers in computational biology, bioinformatics, genomics, statistics and computer science.

好的，以下是为您构思的一份图书简介，内容围绕“计算语言学前沿进展”展开，完全避开“Computational Text Analysis”的直接主题，同时力求详实且富有专业性：语言的隐秘结构：基于大规模模型的认知解码与未来交互导论：从符号到语义的鸿沟与跨越在信息爆炸的时代，人类的知识积累以前所未有的速度膨胀，而支撑这一切的基石——自然语言，其复杂性与多义性始终是认知科学与计算机科学领域最大的挑战之一。本书并非聚焦于传统意义上的文本处理技术，而是深入探索现代计算模型如何重塑我们理解、模拟乃至预测人类语言行为的能力。本书旨在为读者提供一个全景式的视角，审视当代认知计算（Cognitive Computation）领域的前沿进展，特别是那些依托于超大规模预训练模型（LLMs）所开辟的新疆域。我们关注的焦点在于：模型内部的表征空间如何映射人类心智的抽象概念？机器是否正在“理解”上下文的深层语境？以及，如何利用这些强大的工具来揭示语言在文化、社会和个体认知层面的深层规律？第一部分：深层表征的拓扑学：探寻语义空间的几何结构本部分将从计算模型内部的“黑箱”出发，剖析当前最先进的语言表征是如何构造和组织的。我们不再满足于词向量的简单并置，而是深入到 Transformer 架构的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）所构建的多维空间。 1. 上下文依赖性与动态嵌入的演化：探讨序列模型如何从静态词汇映射转向动态、上下文感知的表征。我们将分析不同层级的隐藏状态（Hidden States）所编码的信息类型——从句法依赖到世界知识的嵌入。研究人员如何通过探针（Probing Tasks）技术，精确地定位和提取特定类型的语言学信息，例如动词论元结构或指代消解的路径。 2. 多模态融合下的概念绑定：随着视觉、听觉数据与文本的深度整合，语言的概念边界正在被重新定义。本章重点讨论如何将语言表征与感知数据（如图像、视频）的表征进行有效对齐，从而构建更具具身性（Embodied）的语义模型。我们将分析跨模态对齐中的几何约束和潜在的表征冲突与融合机制。 3. 知识图谱与符号推理的神经化融合：尽管神经模型在泛化上表现出色，但它们在精确推理和事实核查上仍显不足。本部分细致考察将结构化知识（如知识图谱）的精确性注入到连续的神经表征空间中的方法。探讨如何设计混合架构，使模型能够在保持流畅生成能力的同时，遵守明确的逻辑规则和事实约束。第二部分：认知涌现：模型智能的边界与局限计算模型展现出的类人能力，引发了关于其“认知涌现”的深刻讨论。本部分将聚焦于评估这些模型在复杂认知任务上的表现，并尝试揭示其能力的本质。 1. 因果推理与反事实思维的计算模拟：真正的理解往往体现在对“如果……会怎样”的思考能力上。我们分析当前模型在模拟因果链条和处理反事实假设时的表现。探讨如何设计具有因果标记（Causal Tags）的训练数据，以强化模型对干预效应（Interventional Effects）的识别能力，而非仅仅依赖于概率相关性。 2. 规划、记忆与长期依赖性的管理：语言交互往往是多轮、长时程的。本章深入研究 LLMs 如何在有限的上下文窗口内维持一致的长期记忆和连贯的行动规划。讨论外部记忆检索（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架的最新发展，以及如何设计能够主动管理和压缩历史信息的内在记忆机制。 3. 道德判断与社会规范的内化：语言是社会互动的载体，承载着复杂的伦理规范。本部分考察模型如何习得并应用社会价值判断。分析在构建对齐（Alignment）过程中，如何平衡指令遵循的效率与避免有害或偏见性输出的伦理要求。这涉及到对“价值观空间”的计算建模。第三部分：人机共创：交互范式与未来接口计算语言学的前沿不再仅仅是构建更强的模型，而是重新定义人类与机器协同创作、决策和学习的新范式。 1. 可解释性作为交互的基石（XAI for Language）：为了建立有效的信任和迭代，用户必须能够理解模型决策的依据。本章侧重于工具和方法论，用于揭示模型生成特定输出的内部路径。讨论如何将复杂的注意力权重和梯度流转化为人类可读的、具有因果解释力的叙事，从而实现真正的“可信赖的智能”。 2. 交互式学习与反馈循环的优化：人类通过演示、纠错和对话来教授新知识。本部分分析如何构建高效的人机反馈回路，使模型能够快速适应新的领域术语、个人偏好或不断变化的外部环境。重点讨论从人类偏好中学习（RLHF的深化）的机制，以及如何平衡主动学习（Active Learning）与被动修正。 3. 领域专业化与知识本体的构建：通用模型固然强大，但在特定、深度依赖专业术语和复杂推理的领域（如法律、高级工程）中，它们的泛化能力往往导致精度下降。本章探讨如何利用少量、高质量的领域数据，通过高效的微调和知识注入技术，快速构建出具备领域专长的“智能体”，并确保这些专业知识的准确性和时效性。结语：面向智能体的下一代语言工程本书的最后一部分将展望计算语言学的未来图景。我们预测，未来的发展将更侧重于构建具备自主目标设定、跨模态感知和持续学习能力的智能体。这些系统将不再是简单的文本生成器，而是能够理解复杂意图、并在动态环境中执行多步骤任务的协作伙伴。理解语言背后的认知结构，是实现这一宏伟目标的关键。本书适合对计算认知科学、人工智能前沿研究、以及复杂系统建模感兴趣的学者、高级研究人员和资深开发者阅读。它要求读者对基础的机器学习概念有一定的了解，并准备好迎接对现有范式的挑战。