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出版者:CNRS

作者:Laboratoire ATILF

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-10-20

价格:EUR 79.00

装帧:Relié

isbn号码:9782271063656

丛书系列:

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具体描述

浩瀚星河中的灯塔：一部引领语言探索的宏伟著作书名：《探索语言的边界：现代语义学与计算语言学前沿研究集萃》作者群：跨学科研究者联盟（由语言学、计算机科学、认知科学领域资深专家领衔）出版社：环宇学术出版社出版日期： 2024年秋季 --- 概述：重塑我们理解语言的方式《探索语言的边界：现代语义学与计算语言学前沿研究集萃》是一部全面、深入且极具前瞻性的学术专著，它系统梳理了二十一世纪以来，人类对语言现象理解和处理能力所取得的革命性进展。本书并非对既有语言资源库的简单汇编，而是一次思想的跃迁，聚焦于驱动语言研究进入人工智能时代的核心理论模型、新兴分析范式以及突破性技术应用。本书旨在为致力于理解人类认知结构、优化人机交互界面、并开创下一代知识表示体系的研究人员、高级学者及高阶学生提供一份无可替代的路线图。它摒弃了对传统工具书式资料的依赖，转而深入探讨了语言的动态性、情境依赖性以及其与非语言世界交互的复杂机制。第一卷：语义学范式的深层演进 (The Deep Evolution of Semantic Paradigms) 本卷聚焦于理论语言学和认知科学领域中，对“意义”这一核心概念的颠覆性重构。它不再满足于基于规则或有限集合的描述，而是深入探究意义是如何在交互中生成和流动的。第一章：情境语义学与语用学的融合本章细致剖析了当代情境语义学（Contextual Semantics）如何吸收了皮尔士的符号学理论和奥斯汀的言语行为理论的精髓，构建出动态的意义框架。重点讨论了“预设的上下文窗口”（Presuppositional Context Windows, PCW）模型，该模型通过计算用户在特定对话轮次中激活的知识图谱子集，来实时修正词汇的指代域。内容包括：指称的漂移现象（Shifting Reference Phenomena）：如何在长篇叙事中追踪模糊代词和修饰语的精确锚点。隐含意图的量化（Quantifying Implicit Intent）：引入了基于博弈论的“最优信息披露”（Optimal Information Disclosure）模型，用以预测说话者隐藏或省略信息的潜在动机及其对理解的影响。第二章：分布式表征与概念空间拓扑本书批判性地审视了分布式语义模型（Distributional Semantics）的局限性，并提出了超越传统词向量（Word Embeddings）的新范式——高维概念拓扑（High-Dimensional Conceptual Topology, HDCT）。语义邻近性的拓扑结构：研究如何将词汇间的语义距离转化为非欧几里得几何空间中的测地线距离，从而更精确地模拟人类记忆中概念的组织方式。负面信息的处理难题（The Challenge of Negation）：探讨了当前模型在处理否定（“非A”）时，如何有效地界定其在概念空间中的边界，而非简单地将其映射到“非A”所处的广阔未知区域。第三章：时间性、叙事结构与意义的建构本章深入探讨了时间如何作为组织意义的基本维度。它关注于叙事时间线、事件的态和体（Aspect and Tense）如何在文本中构建出可供推理的“虚拟世界”。事件链（Event Chains）的动态建模：提出了一种基于因果图的结构，用于追踪叙事中事件发生的前后关系、持续时间和可逆性。记忆嵌入与回溯性重构：分析人类在阅读或听取复杂叙事时，如何根据新的信息实时修正对先前事件的理解和情感评级。第二卷：计算语言学的突破性算法与架构 (Cutting-Edge Algorithms and Architectures in Computational Linguistics) 本卷将理论洞察转化为可操作的计算模型，重点介绍支撑下一代自然语言处理系统的核心算法创新，这些创新旨在克服现有模型的符号泛化能力不足和数据依赖性过强的问题。第四章：因果推理与反事实生成网络本书认为，真正的语言理解必须具备强大的因果推理能力。本章介绍了一种新型的生成对抗网络架构——因果关系对立学习网络（Causal Adversarial Learning Network, CAL-Net），专门用于识别和模拟文本中潜在的因果关系。反事实（Counterfactual）情景的自动生成：展示了如何训练模型，在给定一个特定历史事件或描述的文本输入后，系统地、逻辑连贯地生成“如果条件改变，将会发生什么”的替代叙事。这超越了简单的文本续写，要求模型对世界知识进行深层干预。因果路径的显著性分析：开发了工具来衡量特定因果链条在整个文本意义构建中的权重和必要性。第五章：多模态语言的融合与表征统一随着技术的发展，语言不再孤立存在于文本中。本章探讨了如何将语言信息与视觉、听觉、甚至触觉数据进行有效融合，以实现更鲁棒的语境理解。跨模态锚定偏差（Cross-Modal Anchoring Bias）：研究当视觉信息与文本描述存在微小冲突时，人类认知系统倾向于相信哪一方，并据此设计机器模型，以优化人机协作中的信任建立。统一的语义嵌入空间：提出了一个基于张量分解的方法，试图在单一、高维的嵌入空间中，表示同一个概念在不同模态下的等价表达，从而实现真正的多模态意义检索。第六章：知识图谱的实时构建与动态修正 (Dynamic Knowledge Graph Construction) 本章超越了静态知识库的构建方法，关注如何让机器像人类一样，从新的对话或阅读材料中实时、增量地学习和整合新知识，并能识别和纠正旧知识中的错误。 “遗忘”机制的设计：探讨了在知识系统中引入“可信度衰减”和“冲突证据驱动的遗忘”机制的重要性，以避免系统被过时或被证伪的信息所“污染”。知识抽取与本体论对齐的自动化：介绍了一种基于图神经网络（GNN）的迭代算法，该算法能够自动识别新文本中的新实体、关系类型，并尝试将其与现有本体论进行对齐，或自动生成新的本体论分支。结语：迈向通用语言智能的未竟之路《探索语言的边界》的最终目标是描绘出从“模式匹配”到“真正理解”的桥梁。本书所呈现的前沿研究，揭示了当前语言技术在处理人类语言的深层特性——如讽刺、情感投射、文化内涵和哲学思辨——时所面临的根本性挑战。它鼓励研究者们不再满足于达到某项基准测试的得分，而是转向构建能够真正模拟人类语言能力核心的认知框架。本书的价值不在于提供现成的、封装好的解决方案，而在于挑战读者，去质疑现有范式的边界，并为构建下一代通用语言智能奠定坚实的理论和计算基础。 --- 目标读者：专注于自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）、认知科学、理论语言学及计算语言学的高级研究人员、博士生及领域内的高级工程师。关键词：情境语义学、分布式表征、因果推理、多模态融合、知识图谱、反事实生成、认知模型。