计算语言学概论

第一章 绪论：什么是计算语言学 第一节 计算语言学的研究对象 第二节 计算语言学的研究方法 第三节 计算语言学的实际应用 第四节 小结第二章 语言知识的形式化表达 第一节 语言与语言知识 第二节 形式化表达手段 第三节 语法知识的形式化表述理论体系 第四节 语义知识的形式化表述理论体系 第五节 语篇知识的形式化表述理论体系 第六节 小结第三章 语料库：语言知识的另一种表示形式 第一节 语料库研究概况 第二节 语料的收集与加工 第三节 语料库的应用 第四节 小结第四章 词法分析 第一节 概述 第二节 “词”的识别 第三节 词性标注 第四节 词义标注 第五节 小结第五章 句法分析 第一节 句法分析导引 第二节 广义LR分析算法 第三节 基于线图的分析技术 第四节 其他句法分析技术 第五节 小结第六章 机器翻译 第一节 机器翻译概述 第二节 基于规则的机器翻译 第三节 基于语料库的机器翻译以及混合式机器翻译 第四节 机器翻译的困难、对策和评价 第五节 小结第七章 面向文本的智能信息处理 第一节 信息检索 第二节 信息提取 第三节 文本自动分类 第四节 小结术语表后记

《计算语言学概论》基础部分（包括一、二、三章）主要讲述计算语言学的数学和语言学基本概念，计算语言学和自然语言处理技术的关系，自然语言处理的基本流程等内容。此外，作为计算语言学的重要分支之一，语料库语言学得到了较大发展，有关语料库语言学的基础概念、基本理论、近年来的一些发展概况在第三章中加以介绍。介绍这部分内容的目的，是让读者在不涉及技术细节的情况下，对计算语言学有一个初步的，同时也是较为全面的理解和掌握。算法部分（包括第四、五章）主要介绍计算语言学的常用技术和算法。从处理对象来讲，主要包括词法层面的分析技术、句法层面的分析技术和语义层面的处理技术；从处理方法来讲，既有传统的规则方法，也有基于语料库的统计方法的介绍。这部分内容的主旨是希望通过本章学习后，使学生能对计算语言学的领域中的一些主流技术(比如隐马尔可夫模型在词性标注中的应用，GLR算法，部分分析技术等)有一个概要的认识，并能运用这些技术进行计算语言学相关的工作实践。应用部分（包括第六、七章）主要讲授自然语言处理应用系统。需要说明的是，基于语言信息处理技术的应用系统很多，本教材只是重点介绍一些常见的系统，介绍这些系统的工作机理、发展、取得的成绩，也客观介绍这些系统存在的问题和困难。主要包括机器翻译系统，信息检索系统、信息提取系统，文本分类系统等。