大数据时代，网络文本的爆炸式增长为自然语言处理带来了巨大的应用需求。运用深层次的语言学知识来处理自然语言的方法被称为“语言的深度计算”。本书对语言深度计算的理论演与技术发展行了全面梳理，结合具体研究案例展示了这种涉及词法、句法、语义等方面“由浅深”的分析过程。 本书兼具学术性、前沿性和引领性，适合计算语言学、自然语言处理领域的研究者阅读，也可供语言学、计算机科学技术和数据科学等领域的学者、教师和硕博研究生参考和借鉴。
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内容简介
总序
前言
第一章 人类的进化和交际方式的演变
1.1 人类的进化
1.2 交际方式的演变
1.3 语言在人类发展中的作用
第二章 语言通信设备的更替和网络的诞生
2.1 语言通信设备的更替
2.2 香农的通信模型
2.3 网络的诞生
2.4 社交网络
第三章 网络文本的信息爆炸和搜索引擎的发明
3.1 网络文本的信息爆炸
3.2 信息检索与搜索引擎
3.3 搜索引擎技术
3.4 基于关键词匹配方法的局限性
3.5 基于语义和概念的搜索引擎技术
第四章 自然语言处理的规则模型和统计模型
4.1 自然语言处理技术概说
4.2 基于规则的自然语言处理
4.3 基于统计的自然语言处理
第五章 语言信息处理和语言知识数据库的建设
5.1 语料库和语言知识库概说
5.2 语言知识库面面观
5.3 相关资源的统一和整合
第六章 汉语句法语义知识库的研究与建设
6.1 汉语词类的模糊划分与测试平台
6.2 北大实词句法语义信息词典与检索系统
6.3 汉语动词蕴涵关系和蕴涵型式库建设
第七章 语言信息处理和语义计算的多层次建模
7.1 理论背景：认知语言学研究的三种范式
7.2 基于认知的语义知识的描述和计算
7.3 亲属关系自动推理系统的研发过程
7.4 基于血缘关系结构图的亲属关系推理系统研究与实现
第八章 语音的识别与合成和言语信息处理技术
8.1 语音识别
8.2 语音合成
8.3 人机交互应用
8.4 人机对话交流和聊天机器人的研究与开发
第九章 语义网替代万维网和本体知识与知识图谱的建构
9.1 万维网的体系结构及其功能缺陷
9.2 语义网的体系结构
9.3 基于本体知识的语义网建设
9.4 本体知识的类型及其建构的困难
9.5 语义网的杀手级应用：维基百科
9.6 从语义网到知识图谱
第十章 深度问答系统和文本分析技术
10.1 深度问答系统
10.2 文本分析技术
第十一章 走向文本内容的深度计算和自动理解
11.1 汉语文本内容的自动分析
11.2 汉语文本内容的自动理解
第十二章 语言处理技术的发展趋势与未来议题
12.1 深度学习与自然语言处理
12.2 词嵌入与语义的向量表示
12.3 基于神经网络的语言模型及其局限性
12.4 基于语言知识资源的语义矛盾核查
12.5 人工智能呼唤语义理解和常识推理
12.6 利用语义资源帮助机器人回答常识性问题
12.7 走向未来的自然语言的认知计算
后记
参考文献
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索引
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