Programming for Corpus Linguistics

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出版者:Edinburgh University Press
作者:Oliver Mason
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2000-12-19
价格:USD 53.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780748614073
丛书系列:
图书标签:
  • 计算语言学
  • NLP
  • Corpus Linguistics
  • Computational Linguistics
  • Python
  • Natural Language Processing
  • Text Analysis
  • Programming
  • Data Science
  • Language Technology
  • Digital Humanities
  • NLP
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具体描述

The ability to program a computer has become increasingly important in work that involves corpora. Specialised research needs can no longer be met by available software, and purchasing customised programs is usually not an option. This book enables the researcher to write programs for text and corpus processing. Useful techniques are illustrated with the popular programming language Java, which is very well suited for handling textual data, and at the same time easy to learn. Features: * a general introduction to programming for readers with a linguistic background * a practical introduction to corpus linguistics for readers with a programming background who are new to corpus processing * a guide to relevant aspects of Java which will be useful for text processing * a variety of sample programs which are in themselves useful tools for corpus research.

数据驱动的语言学研究:方法与实践 作者: [在此处填写真实作者姓名] 出版社: [在此处填写真实出版社名称] ISBN: [在此处填写真实ISBN] --- 内容简介 本书旨在为语言学、计算语言学、自然语言处理(NLP)以及相关领域的研究人员、学生和专业人士提供一套全面且深入的方法论和技术框架,用以指导和执行基于大规模语言数据的实证研究。我们聚焦于如何系统地、规范地从语言数据中提取、分析和解释有意义的语言现象,从而推进我们对人类语言结构、功能和社会使用的理解。 本书的结构设计旨在平衡理论基础与实际操作,确保读者不仅能理解“为什么”要使用特定的方法,更能掌握“如何”高效、准确地实施这些技术。全书共分为六大部分,涵盖了从研究设计到高级统计模型的完整流程。 第一部分:实证语言学研究的基础与范式转换 本部分首先确立了定量和基于证据的研究在现代语言学中的核心地位。我们探讨了语言学研究范式的历史演变,对比了传统纯理论分析与基于大规模语料库的经验研究的优劣。 1.1 语言研究的实证转向: 详细阐述了为何需要使用真实语言数据来检验语言学假设,并介绍了实证主义在语言学中的伦理考量和科学标准。 1.2 语言数据的类型与特征: 深入分析了不同类型语言数据(书面语、口语、社交媒体文本、历史文献、特定领域语料等)的固有偏见、记录方式及其对分析结果的潜在影响。讨论了语料库的“代表性”问题及其评估标准。 1.3 基础统计学概念回顾: 为后续的定量分析奠定必要的数学基础。内容涵盖描述性统计(均值、方差、分布形态)、概率论基础,以及推断性统计(假设检验、P值、效应量)的核心概念,重点强调统计显著性与实际意义的区分。 第二部分:语料库的构建、管理与预处理 高质量的数据是可靠研究的基石。本部分详细指导读者如何从零开始构建、维护和优化符合研究需求的语言数据库。 2.1 语料库设计与采集策略: 涵盖了目标语料的界定、数据源的选择(网络爬取、已有资源整合、直接录音/转录),以及版权和隐私保护的法律框架。 2.2 数据清洗与规范化: 探讨处理原始数据中噪音的实用技术,包括编码问题(如UTF-8处理)、不规范拼写、非标准符号(如表情符号、网络缩写)的统一化处理。 2.3 文本标注(Annotation)基础: 详细介绍了词性标注(POS Tagging)、词形还原(Lemmatization)和词干提取(Stemming)的技术原理和常用工具的适用性。重点讨论了跨语言标注集的一致性挑战。 2.4 语料库工具的应用: 介绍并对比了当前主流的语料库管理和查询工具(如Sketch Engine, AntConc, CQP等),侧重于其实用功能,如词汇共现分析、关键词提取和语篇标记的集成。 第三部分:描述性统计分析与词汇计量学 本部分聚焦于使用统计方法对语料库中的词汇和结构频率进行量化描述,这是理解语言使用的第一步。 3.1 频率分布的分析: 深入研究词频的数学模型(如Zipf定律和Heaps定律),并讨论如何使用这些模型来评估语料库的大小和词汇丰富度。 3.2 词汇的度量指标: 不仅仅停留在绝对频率,本书详细阐述了相对频率、标准化频率(Per Million, PPM)的计算方法。更重要的是,引入了衡量词汇“显著性”的指标,如词汇对比分析(Term Frequency–Inverse Document Frequency, TF-IDF),用于识别特定领域或文本集合的特色词汇。 3.3 搭配与共现分析: 讲解如何使用统计方法识别词语间的稳定关联。重点介绍并比较了多种共现强度测度:如T-score、Chi-Square(卡方)检验以及Mutual Information(互信息),并结合实例分析了固定表达、习语和惯用搭配的抽取。 3.4 关键词(Keywords)的提取方法: 详细对比了不同参照语料库选择方法对关键词结果的影响,并探讨了基于统计显著性而非简单高频度的关键词识别策略。 第四部分:推断性统计模型在语言学中的应用 本部分是本书的核心,将读者从描述性统计带入到需要检验复杂假设的推断性模型。 4.1 基础假设检验的实践: 聚焦于语言学研究中最常用的检验:独立样本t检验(比较两组词频差异)、方差分析(ANOVA,比较多组间的差异,如不同作者或体裁),以及非参数检验(如Mann-Whitney U检验)在数据不满足正态分布时的应用。 4.2 关联性与回归分析: 阐述如何使用相关系数(Pearson, Spearman)量化变量间的关系。引入线性回归模型来预测语言特征(如词汇复杂度)与外部变量(如作者年龄、文本难度评分)之间的关系,并教授如何解读回归系数和模型拟合优度(R-squared)。 4.3 广义线性模型(GLMs): 鉴于语言数据(如二元选择、计数数据)的非正态特性,本书详细介绍了逻辑回归(Logistic Regression)在预测二元语言现象(如特定语法结构的出现与否)中的应用,以及泊松回归(Poisson Regression)或负二项回归在处理计数数据(如特定错误数量)时的优势。 4.4 混合效应模型导论: 针对具有嵌套结构(如学生嵌套在班级中,句子嵌套在文本中)的复杂语料库数据,介绍混合效应模型如何有效处理组内相关性,并提供理解随机效应和固定效应的直观解释。 第五部分:高阶结构分析与模式挖掘 本部分将视角从词汇和短语提升到句子和篇章层面,探讨更复杂的结构化分析技术。 5.1 词向量空间模型(Word Embeddings)的基础: 介绍Word2Vec(CBOW与Skip-gram)和GloVe等模型的数学原理,解释它们如何捕获词义的分布式表示。重点在于如何利用这些向量进行语义相似度计算、类比推理和词汇演化趋势的追踪。 5.2 主题模型(Topic Modeling): 深入讲解潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)的工作机制。指导读者如何设定主题数量、评估主题质量(困惑度),并解释性地分析生成的“主题”与现实世界概念的对应关系。 5.3 句法分析与依存关系: 探讨如何利用句法解析器获取的结构信息(如依存关系树)来量化句法复杂性,并进行跨体裁的句法结构比较研究。 第六部分:研究报告、可视化与可重复性 本部分关注如何将数据分析转化为清晰、可信的学术成果,并确保研究过程的透明度和可复现性。 6.1 有效的统计可视化: 强调“图形胜于千言”的原则。介绍创建高质量统计图表的最佳实践,包括散点图、箱线图、密度图以及如何使用热力图和网络图来展示复杂关系。重点讨论如何避免误导性的图形表示。 6.2 结果的解释与报告: 依据APA或其他学科规范,指导读者如何清晰、准确地报告描述性统计、推断性检验结果(包括效应量和置信区间),以及模型参数的解释。 6.3 研究的可重复性(Reproducibility): 强调代码、数据和环境配置在现代语言学研究中的重要性。鼓励读者采用脚本化工作流程(如使用R或Python脚本),并介绍版本控制工具(如Git)的基本应用,以确保研究流程的透明和可验证性。 --- 本书特色 本书的独特性在于,它不局限于单一编程语言或特定工具的教程,而是着重于方法论的内在逻辑和统计推断的严谨性。我们通过大量的语言学案例研究(涵盖语法、词汇学、语用学和社会语言学领域),展示如何将抽象的统计工具转化为解决具体语言学问题的强大武器。读者将学会批判性地评估现有语料库和分析结果,并设计出既具创新性又具备严格实证基础的研究方案。本书是连接“语言直觉”与“数据科学”的桥梁。

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读后感

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用户评价

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这本书就像一位经验丰富的向导,带领我一步步探索语料库在历史语言学研究中的无限可能。作者在书中对“语料库在语言演变研究中的应用”进行了极为详尽的论述。他不仅介绍了如何收集和整理不同历史时期的文献,更重要的是,他深入探讨了如何从这些历史语料库中挖掘出语言演变的轨迹,例如,词汇的兴衰、语法结构的变迁、语音的演化等。我尤其欣赏作者对“语料库在语料溯源研究中的应用”的讲解。他详细介绍了如何利用语料库来追踪特定词汇、短语或语法结构的起源和传播路径,这对于理解语言的历史发展脉络至关重要。书中对“语料库在方言历史研究中的应用”也让我印象深刻。作者展示了如何构建和分析不同历史时期的方言语料库,从而揭示方言的形成和分化过程。这让我看到了语料库方法不仅能够帮助我们理解现代语言的结构,更能帮助我们探寻语言的历史根源。

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这本书绝对是那些希望将语料库方法应用于社会语言学研究的读者的理想选择。作者在书中对“语料库的社会方言分析”进行了极为详尽的论述。他不仅仅介绍了如何收集和标注不同社会群体(例如,不同年龄、性别、地域、社会阶层)的语言数据,更重要的是,他深入探讨了如何从这些语料库中挖掘出反映社会差异的语言特征。我尤其欣赏作者对“语料库中的变异分析”的讲解。他详细介绍了如何利用统计学方法来检验语言变异与社会因素之间的相关性,并举例说明了如何通过语料库数据来证实或证伪关于语言变异的假设。书中对“语料库在语用学研究中的应用”的讨论也给我留下了深刻的印象。作者展示了如何构建包含语境信息的语料库,并利用这些语料库来分析语言的实际使用情况,例如,如何识别言语行为、分析语用标记的使用等。这让我看到了语料库方法不仅能够揭示语言的结构性特征,更能深入理解语言的交际功能。

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这本书简直就是一本语料库语言学领域的“百科全书”,尤其是在方法论的阐述上,可以说是做到了极致。它不仅仅是关于“如何做”,更是关于“为什么这么做”。作者在开篇就清晰地阐述了语料库方法论的基石,强调了科学严谨的原则对于研究有效性的重要性。我特别喜欢书中关于“语料库标注”部分的讲解,它不仅仅是介绍了各种标注工具,更深入地分析了不同标注模式的原理、优缺点以及如何根据研究目的进行选择。例如,在讨论词性标注时,作者不仅罗列了常见的标注集,还详细解释了不同标注集在处理模糊词汇和多词性现象时的差异,以及如何通过后编辑和人工检查来提高标注质量。这让我意识到,语料库数据本身的质量直接关系到后续分析的可靠性,而高质量的标注则是基础中的基础。书中对“搭配分析”的讲解也极其深入,它不仅仅停留在简单的共现统计,而是引入了更为复杂的统计指标,如T-score, MI, Z-score等,并详细解释了它们各自的适用场景和局限性。通过书中丰富的案例,我能够直观地理解这些指标如何揭示词语之间的密切关系,以及这些关系在语言学研究中的意义。例如,作者如何通过搭配分析揭示特定词语的固定用法和搭配习惯,这对于理解习语、固定搭配以及词汇的语义延伸提供了全新的视角。总而言之,这本书为我构建了一个关于语料库分析方法的系统性认知,让我在面对复杂的数据时,不再感到无从下手。

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这本书绝对是那些想深入了解如何利用计算方法分析语言文本的读者的福音。我一开始抱着试试看的心态翻阅,结果却被其内容的深度和广度深深吸引。作者并非简单地罗列一些工具或技术,而是构建了一个完整的思维框架,教导读者如何从理论到实践,系统地解决语料库语言学研究中的各种挑战。例如,书中对于如何进行语料库的设计,从宏观的原则到微观的编码细节,都给出了极为详尽的指导。我尤其欣赏其中关于语料库多样性与代表性的讨论,这对于避免研究结论的偏颇至关重要。作者的论述逻辑清晰,循序渐进,即便是像我这样在某些技术细节上稍显生疏的读者,也能在细读之下逐步掌握。书中对各种统计方法的介绍也十分到位,不是简单地给出公式,而是深入浅出地解释了其背后的原理以及在语料库分析中的具体应用。我记得其中关于词频统计、搭配分析以及关键词分析的部分,作者不仅提供了理论基础,还辅以大量的真实案例,让我能够清晰地看到这些方法如何被应用于解决实际的语言学问题。这种理论与实践相结合的方式,极大地增强了我的学习信心和研究能力。读完相关章节,我仿佛拥有了一套通用的“工具箱”,可以自信地去构建和分析自己的语料库。此外,书中还探讨了不同类型语料库的优劣势,以及如何根据研究目标选择合适的语料库,这对于初学者来说是弥足珍贵的经验之谈。作者的语言风格也值得称赞,既有学术的严谨性,又不失易读性,使得复杂的技术概念变得生动有趣。

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这本书为我打开了一个全新的研究视野。它不仅仅是在介绍语料库的工具和技术,更是深入探讨了语料库在跨学科研究中的强大连接作用。作者在书中对“语料库在翻译研究中的应用”进行了极为详尽的论述。他不仅介绍了如何构建跨语言平行语料库,更重要的是,他深入探讨了如何从这些语料库中挖掘出反映翻译策略、翻译风格以及语言之间相互影响的证据。我尤其欣赏作者对“语料库在计算语言学中的应用”的讲解。他详细介绍了如何利用语料库来训练和评估各种自然语言处理模型,例如,机器翻译、文本摘要、情感分析等。这让我看到了语料库数据在推动人工智能技术发展中的核心地位。书中对“语料库在教育技术研究中的应用”也让我印象深刻。作者展示了如何利用语料库来开发个性化的学习资源,评估学习者的语言能力,以及改进教学方法。这让我看到了语料库方法在推动教育现代化和个性化方面的巨大潜力。

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这本书为我理解语料库在语言学研究中的核心作用提供了一个全新的视角。它不仅仅是介绍工具,更是深入探讨了语料库方法论的哲学基础和理论支撑。作者对“语料库的代表性”这一概念的深入剖析,让我认识到构建一个高质量语料库的关键在于其能够真实、全面地反映目标语言的使用情况。书中对不同抽样方法的讨论,如随机抽样、分层抽样等,以及它们在语料库构建中的适用性,让我对如何科学地选择语料样本有了更清晰的认识。我特别欣赏作者对“语料库偏见”的警示,以及如何通过设计和后处理来尽量减少这种偏见。这对于确保研究结论的客观性和普适性至关重要。此外,书中对“语料库的宏观分析”和“微观分析”的区分与联系的论述也让我受益匪浅。作者指出,宏观的统计趋势和微观的个案分析是相辅相成的,两者结合才能更全面地理解语言现象。例如,通过宏观的词频分析可以发现普遍存在的语言模式,而通过微观的语境分析则可以深入探究这些模式背后的原因和机制。书中大量引用的真实研究案例,都很好地展示了这种宏观与微观相结合的研究范式。

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我必须说,这本书的内容简直是为我量身定做的。它以一种极其易于理解的方式,将语料库语言学中最复杂的核心概念进行了梳理和阐释。作者对“语料库的对比分析”的深入讲解,让我看到了如何利用语料库来比较不同语言、不同时期、不同语体之间的语言差异。书中对“语料库在二语习得研究中的应用”的探讨,更是为我打开了全新的研究领域。我看到了如何通过分析二语学习者的语料库,来发现他们的习得规律、错误模式以及语言发展轨迹。这对于改进二语教学方法,提供更有效的学习支持,具有极其重要的意义。书中对“语料库在语言变化研究中的应用”也进行了详细的阐述,通过对比不同时期的语料库,我能够清晰地看到语言的演变过程,例如词汇的消亡与新生,语法结构的变迁等等。这让我对语言的动态性和历史性有了更深刻的认识。作者在讨论这些应用时,总是会结合丰富的案例,并通过详细的步骤指导,让我能够清晰地理解这些研究是如何进行的。

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对于任何一个希望在自然语言处理(NLP)领域取得突破性进展的研究者来说,这本书都提供了一个坚实的基础。它不仅仅是理论的堆砌,更是实践的指导。作者对语料库构建过程的细致描绘,从数据收集的策略到数据清洗的技巧,都让人耳目一新。我尤其对书中关于“语料库的动态性”和“语料库的垂直性”的论述印象深刻。作者强调,语料库并非一成不变的静态实体,而是需要随着语言的发展和研究需求的变化而不断更新和调整。这一点对于我理解如何进行长期性的语言追踪研究非常有启发。书中关于“语料库的垂直性”,也就是语料库在特定语言现象或特定领域内的深度挖掘,更是为我打开了新的研究思路。作者通过案例展示了如何构建针对特定研究问题的垂直语料库,以及如何利用这些语料库来发现更精细的语言规律。例如,在分析特定学科领域的术语使用时,一个精心构建的垂直语料库能够提供比通用语料库更为丰富和准确的数据。此外,书中对“语料库可视化”的探讨也相当精彩,作者介绍了几种能够直观展示语料库数据的工具和方法,例如词云图、网络图等,这些可视化工具能够帮助研究者更快速地捕捉到数据中的关键信息和潜在模式。这对于我这样偏爱图形化思考的学习者来说,无疑是巨大的帮助。

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这本书简直是我在语料库语言学道路上的“启明星”。它以一种极为清晰和实用的方式,让我领略到了语料库在文学分析中的巨大潜力。作者在书中对“语料库在风格分析中的应用”进行了详尽的阐述。他不仅介绍了如何收集和标注文学作品的语料库,更重要的是,他深入探讨了如何从这些语料库中挖掘出反映作者个人风格、作品风格以及文学流派风格的语言特征。我尤其欣赏作者对“语料库在主题分析中的应用”的讲解。他详细介绍了如何利用语料库来识别文学作品中的核心主题和概念,并分析这些主题是如何通过词汇选择、搭配以及篇章结构来呈现的。这对于深入理解文学作品的内涵和意境具有极其重要的意义。书中对“语料库在文本语言学研究中的应用”也让我受益匪浅。作者展示了如何利用语料库来分析文本的连贯性、衔接性以及篇章结构,从而更全面地理解文本的组织方式和意义生成机制。

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我真的太需要这本书了!它以一种极为系统和深入的方式,讲解了语料库在认知语言学领域中的强大应用潜力。作者对“语料库与认知模型”之间关系的阐释,让我看到了语料库数据如何为认知语言学的理论提供实证支持。他通过大量的案例,展示了如何从语料库中提取关于概念隐喻、语义框架、句法结构等方面的证据,从而验证或修正现有的认知理论。我尤其喜欢书中关于“语料库在句法研究中的应用”的讲解。作者不仅介绍了如何利用语料库来统计句法结构的频率,更重要的是,他深入探讨了如何通过语料库数据来分析句法结构的产生机制和认知加工过程。例如,通过对不同句法变体的语料库分析,可以揭示哪些句法结构更容易被使用,以及这些结构背后可能存在的认知捷径。书中对“语料库在词汇语义学研究中的应用”的探讨也让我受益匪浅。作者展示了如何利用语料库来追踪词汇意义的变化,发现词汇的联想意义和情感色彩,以及揭示词汇之间的语义网络。

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