語句處理之各式錶徵 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 自然語言處理
• 語句分析
• 文本錶示
• 語義理解
• 計算語言學
• 信息抽取
• 知識圖譜
• 機器學習
• 深度學習
• 語言模型

本書特色

　　在學習第二語言的過程中，成人二語學習者往往會注意到自身使用之第二語言常與母語人士有著相當的差異。本書首章針對這個問題，引介學界中廣為人知的「淺層錶徵」假說來說明這個差異的來源，並且在第一章評述雖然這個假說引人入勝地點齣瞭差異的來源，但卻忽略瞭文獻中許多關鍵的理論以及實徵證據，進而降低瞭這個假說可以推論的層麵。據此，本書第二至第七章等六個章節綜整瞭文獻中的主要研究成果，來論述這個「淺層錶徵」之假說所忽略瞭的語句處理相關之理論與實徵證據。並且介紹語句處理時的其他錶徵，如「夠用就好錶徵」、「語句産齣錶徵」、「部分錶徵」、「使用為基之錶徵」、「普世語法引導之錶徵」等等之各式錶徵，用以更進一步地說明如何看待語句處理中的各式錶徵。本書希望能夠藉由各式錶徵之討論發揮其拋轉引玉之效，進而能砥礪學者們産生對華語為母語以及為第二語言等相關研究之興趣。

好的，以下是一本名為《語句處理之各式錶徵》的圖書簡介，內容完全圍繞該主題展開，並力求詳盡和自然，不涉及任何不相關的內容。 --- 圖書簡介：《語句處理之各式錶徵》 導言：語言的深度與計算的挑戰 人類語言是信息交流最復雜、最精妙的載體。從日常對話到專業文獻，語句（Sentences）作為結構化錶達的基本單元，承載著意義、意圖和上下文的全部信息。然而，對於計算機係統而言，這種看似直觀的“理解”過程，實則是一係列復雜的數學和邏輯轉換。《語句處理之各式錶徵》 旨在係統地梳理和深入探討，如何將人類的自然語言語句有效地“編碼”或“錶徵”成機器可以處理和計算的形式。本書聚焦於“錶徵”這一核心環節，剖析瞭從早期基於規則的方法到當前深度學習驅動的嚮量化錶示的演進脈絡，為計算語言學、自然語言處理（NLP）和人工智能領域的專業人士提供瞭一份詳盡的理論框架與實踐指南。 第一部分：符號化與稀疏錶徵的基石（The Foundation of Symbolic and Sparse Representations） 本部分追溯瞭語句錶徵的曆史演變，奠定瞭理解現代技術的基礎。我們首先考察瞭詞典與詞匯結構在錶徵中的作用，包括詞性標注（POS Tagging）和句法依存分析（Dependency Parsing）如何將語句結構化。 重點在於稀疏錶徵。這是計算語言學早期的主要範式。我們將詳細解析 獨熱編碼（One-Hot Encoding） 的局限性，並深入探討詞袋模型（Bag-of-Words, BoW） 和 TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率） 的數學原理及其在文檔分類任務中的應用。這些方法雖然簡單，但揭示瞭詞匯頻率在信息檢索中的重要性。隨後，我們將進入N-gram 模型的分析，探討如何通過捕捉局部詞序信息來初步處理短語和搭配，以及如何使用這些稀疏矩陣進行高效的相似度計算。 然而，稀疏錶徵麵臨的核心挑戰是“維度災難”和“語義鴻溝”——無法有效捕捉詞語間的潛在語義關係。本書將詳述這些局限如何催生瞭對稠密錶徵（Dense Representation） 的需求。 第二部分：從統計共現到分布式語義（From Statistical Co-occurrence to Distributional Semantics） 分布式語義學理論——“一個詞的意義由它周圍的詞所定義”——是現代錶徵方法的理論核心。本部分專注於如何從大規模語料庫中提取這些意義。 核心內容包括 潛在語義分析（Latent Semantic Analysis, LSA） 和 潛在狄利剋雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）。我們將詳盡闡述奇異值分解（SVD）在LSA中的應用，以及LDA如何將文檔視為主題的概率混閤體，將詞語映射到低維主題空間。 接著，本書進入瞭現代NLP的奠基石——基於計數的方法。我們將詳細分析 GloVe（Global Vectors for Word Representation） 的推導過程，它如何結閤全局矩陣分解和局部窗口共現信息，生成具有強大語義泛化能力的詞嚮量。這一部分強調瞭如何通過矩陣運算，將高維稀疏共現矩陣轉化為低維、信息密集的稠密嚮量。 第三部分：神經網絡驅動的錶徵學習（Neural Representation Learning） 隨著計算能力的提升，神經網絡在語句錶徵領域占據瞭主導地位。本部分全麵覆蓋瞭從早期嵌入到復雜上下文感知的錶徵模型。 首先，詞嵌入（Word Embeddings） 是重點剖析對象。我們將深入探討 Word2Vec 框架下的 CBOW（Continuous Bag-of-Words） 和 Skip-gram 模型的訓練機製，特彆是負采樣（Negative Sampling）和分層Softmax（Hierarchical Softmax）如何解決計算效率問題。 然後，本書轉嚮語句級和上下文依賴的錶徵。我們將詳細解析 循環神經網絡（RNN） 及其變體 LSTM（長短期記憶網絡） 和 GRU（門控循環單元） 如何通過序列處理機製，構建齣能編碼語句動態信息的隱藏狀態嚮量。這些隱藏狀態本身就是一種語句錶徵。 第四部分：注意力機製與上下文嵌入的革新（Attention Mechanisms and Contextual Embeddings） 本部分是全書的核心與前沿，探討瞭如何解決傳統RNN在處理長距離依賴和缺乏並行化能力上的不足。 注意力機製（Attention Mechanism） 的引入是革命性的。我們將詳述自注意力（Self-Attention）的數學公式，以及它如何允許模型動態地權重化輸入序列中不同部分的重要性，從而生成更精細的內部錶徵。 隨後，本書將聚焦於預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs） 帶來的範式轉變。我們將深入剖析 Transformer 架構的完整結構，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）。特彆地，我們將詳細分析 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 如何通過掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）任務，生成深層、上下文相關的語句嵌入。這些嵌入不再是固定的詞嚮量，而是根據特定語句的上下文動態生成的。 我們還會討論 GPT係列模型的單嚮（自迴歸）生成式錶徵學習，對比其與BERT式雙嚮編碼在不同NLP任務（如生成與理解）中的適用性。 第五部分：錶徵的評估與應用（Evaluation and Application of Representations） 最後，本書探討瞭如何科學地衡量和利用這些復雜的錶徵。 我們將介紹用於評估詞嵌入和上下文嵌入質量的多種內在（Intrinsic）和外在（Extrinsic）評估方法，例如詞匯相似度任務、類比推理測試以及在下遊任務（如情感分析、命名實體識彆）上的性能錶現。 此外，本書還提供瞭關於如何將這些高維嚮量錶徵適配（Adaptation） 到特定應用場景的實踐指導，包括微調（Fine-tuning）策略和提示工程（Prompt Engineering）的基礎概念，展示瞭從錶徵到實際智能係統的轉化路徑。 總結 《語句處理之各式錶徵》是一部兼具理論深度和工程實踐的專著。它不僅係統梳理瞭錶徵技術從稀疏到稠密、從靜態到上下文感知的全過程，更重要的是，它為讀者提供瞭理解和構建下一代自然語言處理係統的底層數學和模型邏輯。無論您是研究人員、資深工程師還是希望深入理解AI如何“閱讀”文本的學習者，本書都將是您不可或缺的參考手冊。 ---

作者簡介

徐東伯

　　民國90年獲取教育部一般公費留學：認知語言學學門奬學金。美國伊利諾大學博士。現任國立颱灣師範大學華語文教學係副教授，主要研究興趣為語言習得、認知語言學、心理語言學以及語言學理論等相關範疇。

自序　I

第一章　導　論　002
1. 前言／002
2. 母語使用者與外語學習者存在著語句處理上的基本差異／003
3 語言使用者處理語句時運用到的各式錶徵／014
4. 小結及本書即將探究的主要方嚮／028

第二章　成人語句理解之錶徵　034
1. 成人母語人士運用語法、語意以及語用等訊息進行語句處理／035
2. 英語無界限依存關係句與關係子句的研究／043
3. 漢語關係子句的研究／050
4. 競爭模型在成人母語人士中的研究／056
5. 漢語中簡單句的處理／061
6. 小結／066

第三章　成人語句産齣之錶徵：來自句法啓動的證據　068
1. 句法啓動及其緣起／068
2. 句法啓動所探究的錶徵是「句法錶徵」／073
3. 句法啓動所代錶的句法知識及其與詞匯語意之間的關聯／077
4. 語句産齣之句法錶徵：來自句法啓動的證據／083
5. 漢語母語成人的句法啓動研究／095
6. 小結／102

第四章　學齡前孩童語句理解的部分錶徵　104
1. 孩童處理語言訊息的能力／105
2. 句法自力提升的先決條件：句法與語意間的係統性對應／108
3. 語句處理的部分錶徵及英語中孩童的句法自力提升研究／113
4. 漢語中的句法自力提升／119
5. 四歲前孩童部分錶徵中句法抽象性的爭論／125
6. 形式與語意的區彆對研究孩童及嬰幼兒語句處理錶徵時的影響／129
7. 小結／132

第五章　學齡前孩童語句産齣之發展　136
1. 使用為基的語法／137
2. 動詞孤島論以及項目為基的語句發展與習得／141
3. 使用為基理論底下孩童習得語言的基本曆程／145
4. 孩童語言習得早期動詞論元結構的過度類化／148
5. 限製孩童語句産齣過度類化的可能因素／157
6. 孩童的句法啓動／161
7. 小結／166

第六章　成人二語學習者無界限依存關係句之錶徵與習得　168
1. 英語的無界限依存關係句之句法錶徵／169
2. 失敗的功能特徵假說(the Failed Functional Features Hypothesis)以及解釋性特徵假說(the Interpretability Hypothesis)／184
3. 成人二語習得中的完整錶徵、如同母語人士般的錶徵／193
4. 以漢語為第二語言的無界限依存關係句／204
5. 小結／210

第七章　成人二語學習者語句處理中熟練度以及學習者母語所扮演之角色　214
1. 成人語句理解過程之相關研究／215
2. 成人二語習得者理解主要動詞與刪略關係子句理解錯誤之語句處理研究／218
3. 二語習得者處理關係子句中歧義復雜名詞的詞組依附現象之相關研究／228
4. 事件關聯潛能技術(non-invasive event-related potentials)用於語句錶徵之探究／233
5. 小結／241

第八章　結　論　244
引用書目　255
中文索引　285
英文索引　291

自序

　　猶記得五年前當時師大邁嚮頂尖大學的宋執行長，也就是現在的宋副校長曜廷教授，以及現在的教育心理輔導學係陳主任學誌教授邀約一起執行師大邁嚮頂尖大學計畫時，那時的揣測不安以及自顧的思量，不知自己是否能夠做齣像樣的研究的同時，卻也埋下瞭此書開端的風雲際會。

　　對於一個新手教師的我，要有充足的經費做研究，似乎是緣木求魚。但有瞭宋副校長、陳學誌主任以及當時的華語係係主任而現在是國際社會學院院長陳院長振宇教授的大力資助且無私的幫忙，使得我較許多新手教師更為幸運，因而有瞭足夠的金援得以作自己覺得有趣而且想做的研究。

　　在五年頂大以及國科會、科技部的經費挹注之下，我得以從事探究母語成人、母語孩童、成人二語學習者處理（華語）語句時運用的各式錶徵之相關研究，並得以參加數個國際會議得以與各國頂尖的學者交流，而這些主要的研究成果，將隨著這本書的問世，呈現在世人的眼前。在這書中除瞭引介文獻中重要的成果之外，當中也適時地將我個人的研究以及教學摻雜其中，一方麵除瞭展現研究成果之外，另一方麵也希冀藉著這本書中章節的呈現能夠鋪陳齣語言習得、心理語言學、第二語言習得以及句法學等相關理論的研究成果之主要麵貌，藉由研究成果能夠讓讀者知道漢語的研究在這個世界上的相關研究可能佔據的地位為何。當然也更希望能夠承先啓後、鼓勵後進、再接再厲，讓漢語的研究能夠在世界上發光發熱。易言之，這本專書的完成與問世，可以當成是我個人這五年來接受頂尖大學計畫、國科會以及科技部的資助之下的一種成果發錶展。

　　另外，我也得感謝國立颱灣師範大學華語文教學係曾金金主任及其他同事的砥礪，方能有催促這自己嚮前不斷進步的動力。因為他們的存在，纔會讓我持續不懈地嚮前邁進。在此之外我得感謝我指導的華語文教學研究所的研究生：林宜樺、張力心、陳佳宜、陳淑杏、遊昇翰、王敬淳、張育慈、梁月美等諸位碩、博士班的同學以及我的專任助理林世琪小姐盡心盡力的幫忙蒐集、整理資料等相關事宜，纔有今天蘊含於本書中的知識，得以呈現在大傢的麵前。

　　雖然本書已經經過新學林主編範琇茹小姐等人的細心校稿並且參照相關領域的專業教授的審查後，根據他們的意見修改通過後纔得以齣版，但相信仍有不足之處、尚祈各位讀者以及領域前輩不吝指教，敝人定當虛心思量、採納，冀能在學問上更百尺竿頭。

评分☆☆☆☆☆

這本《語句處理之各式錶徵》絕對是近期我讀過最讓我驚喜的書之一。我一直對語言的奧秘充滿興趣，而這本書正好切中瞭這個點，並且用一種前所未有的方式去解析。作者並沒有直接跳到複雜的演算法，而是花瞭很大篇幅去鋪陳。他從最基礎的「字」與「詞」的單位開始，探討它們如何被量化，如何被賦予意義。書中有很多關於「特徵工程」的討論，雖然這個詞聽起來很技術，但作者用非常生活化的例子，解釋瞭為什麼要提取這些「特徵」，以及不同的特徵會帶來什麼樣的結果。 我特別欣賞作者對「語意相似度」的深入探討。他不僅僅是告訴你「哪些詞語相似」，而是解釋瞭「為什麼」它們相似。從最簡單的餘弦相似度，到後來更複雜的基於上下文的嚮量錶示，作者都做瞭非常清晰的梳理。他讓我理解到，電腦並不是真的「理解」語言，而是透過各種數學模型，將語言轉換成一種電腦可以處理的「錶徵」，然後再基於這些錶徵進行各種操作。這本書讓我對整個語言處理的流程，有瞭更全麵、更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

讀完《語句處理之各式錶徵》這本書，我隻能說，作者真的太厲害瞭！他把一個聽起來很學術、很抽象的領域，講得既有深度又不失趣味。我原本以為這會是一本純粹的技術手冊，結果卻發現它更像是一本關於「如何讓電腦理解人類語言」的導覽。書中詳細介紹瞭各種「語句錶徵」的方法，從傳統的計數模型，到後來神經網路的興起，作者都做瞭很棒的迴顧和比較。 我最印象深刻的部分是作者在介紹「詞嚮量」（Word Embeddings）時，如何清晰地解釋瞭它們的優勢。他透過「國王」、「女王」、「男人」、「女人」這些例子，讓我直觀地理解瞭嚮量空間中，詞語之間的距離和方嚮所蘊含的意義。書中還探討瞭如何將這些詞嚮量進一步應用到句子層級的錶徵，像是RNN、LSTM，甚至是更先進的Transformer模型。作者並沒有止步於理論，而是花瞭很多篇幅去討論這些模型在實際應用中的效果和限製，這對我這個對AI應用感興趣的讀者來說，非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名《語句處理之各式錶徵》聽起來就很硬，一開始還以為會是那種很學術、充滿瞭專有名詞，讀起來會讓人打瞌睡的教科書。但實際翻開之後，纔發現事情完全不是我想的這樣！作者的寫作風格意外地流暢，而且不是那種為瞭追求文采而犧牲內容的空洞。他用瞭非常多貼近我們日常生活的例子，像是每天在社群媒體上滑到的各種梗圖、新聞標題、甚至是朋友間傳的LINE訊息，都成為瞭他探討「語句如何被理解和處理」的素材。這讓原本可能很枯燥的理論，變得生動有趣。 最讓我驚豔的是，作者並沒有把這些「錶徵」的方式講得高高在上，而是很深入淺齣地解釋瞭不同的錶徵方式，例如詞袋模型、TF-IDF、甚至是後麵提到的更進階的神經網路模型，它們各自的優勢和局限。他會用一種「假設讀者是個聰明的初學者」的方式來引導，不會一開始就拋齣大量的數學公式，而是先建立直觀的理解，再逐步深入。尤其是在講到詞嚮量（Word Embeddings）的部分，他舉瞭一個像是「國王 - 男人 + 女人 = 皇後」的經典例子，真的讓我瞬間明白，原來電腦也可以「理解」字詞之間的關係，這對我這種非資訊背景的人來說，真的太有啟發性瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我眼睛為之一亮！我一直對AI在語言方麵的應用感到好奇，但又不知道從何下手。很多網路上的文章都講得太籠統，或者太技術性。直到我看到《語句處理之各式錶徵》這本書，光是書名就點齣瞭核心問題。我以為會很艱深，但作者的筆觸卻非常親切。他沒有一開始就丟齣大量的程式碼或數學模型，而是從一個個實際的問題齣發。 我最有感的部份是作者在探討「上下文」對語義理解的重要性。他舉瞭「 bank 」這個字，可以指銀行，也可以指河岸。書裡詳細解釋瞭不同的錶徵方法，是如何捕捉到這種情境依賴的。特別是他介紹的 Transformer 架構，雖然聽起來很厲害，但他用一種循序漸進的方式，讓即使是初學者也能逐步理解其原理。我最喜歡的部分是，他還分享瞭一些實際應用上的挑戰，像是如何處理多語言、同音異義字、甚至是網路用語的理解。這讓我感覺到，這本書不隻在教你理論，更是在培養你解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我平常不太會主動去翻閱這種跟「語言處理」有關的書，總覺得離我生活太遙遠。但這本《語句處理之各式錶徵》卻徹底顛覆瞭我的想像。它並沒有僅限於學術理論的探討，而是把焦點放在「為什麼」和「怎麼做」。作者不斷地思考，為什麼有些機器翻譯會這麼奇怪？為什麼推薦係統總是能抓到我喜歡的東西？為什麼chatbot有時候對話很自然，有時候又像個笨蛋？這些問題，其實都跟書裡提到的「語句錶徵」息息相關。 他從最基本的詞頻開始，一路講到更複雜的上下文關係、語義相似度。我特別喜歡他對「語義」這個部分的闡述，他解釋瞭為什麼「蘋果」可以指水果，也可以指那個科技公司，而電腦又是如何透過不同的「錶徵」來區分這些含義的。書中穿插瞭很多學術研究的經典案例，但作者都用一種很接地氣的方式去呈現，不會讓你感覺像是在讀一篇難懂的論文。對我來說，這本書更像是一扇窗，讓我看到瞭語言背後那精密的運作機製，也讓我對現在許多AI應用有瞭更深的認識。