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第1章 计算语言学简介1

1.1 计算语言学1

1.1.1 计算语言学概念1

1.1.2 计算语言学与计算机科学1

1.1.3 计算语言学与语言学2

1.1.4 计算语言学与数理语言学2

1.1.5 计算语言学与自然语言3

1.2 计算语言学主要研究的内容3

1.3 计算语言学理论的主要用途4

1.3.1 机器翻译4

1.3.2 语音自动识别和自动生成5

1.3.3 自动文摘5

1.3.4 自动校对5

1.3.5 自然语言理解6

1.3.6 信息自动检索6

1.3.7 自动问答7

1.3.8 自动分类7

1.3.9 信息抽取7

1.4 计算语言学研究的基本方法8

1.4.1 理性主义和经验主义8

1.4.2 理性主义和经验主义的区别9

1.5 计算语言学的发展历程10

1.6 本章小结16

第2章 机器词典17

2.1 《现代汉语语法信息词典》17

2.2 《同义词词林》25

2.3 Wordnet27

2.4 Framenet40

2.5 《知网》46

2.6 本章小结51

第3章 词法分析52

3.1 汉语的自动分词52

3.1.1 词与自动分词52

3.1.2 汉语自动分词的重要性53

3.1.3 汉语自动分词方法53

3.1.4 汉语切分歧义及其处理59

3.1.5 未登录词的处理62

3.1.6 汉语分词的难点62

3.1.7 汉语分词评测63

3.2 屈折语的词法分析64

3.2.1 屈折语的词法分析64

3.2.2 屈折语的词法分析技术64

3.2.3 词法分析的原因66

3.2.4 词法分析的程度67

3.3 日语分词67

3.3.1 日语词语特征67

3.3.2 日语分词的常用方法67

3.3.3 日语切词和词性标注68

3.3.4 日语开源切分和标注器70

3.4 本章小结72

第4章 词性标注73

4.1 词性标注概述73

4.2 词性标注集74

4.3 词性标注的研究方法75

4.3.1 规则方法76

4.3.2 统计方法进行词性标注77

4.3.3 统计与规则相结合的方法80

4.3.4 基于转换的错误驱动学习81

4.4 本章小结83

第5章 形式语言理论与自动机84

5.1 形式语言理论84

5.1.1 形式语法84

5.1.2 形式语法组成85

5.1.3 形式语法的定义85

5.1.4 形式语法的特点86

5.1.5 研究形式语法的必要性86

5.1.6 语法的类型86

5.2 自动机理论88

5.2.1 图灵机89

5.2.2 线性有界自动机90

5.2.3 有限自动机90

5.2.4 下推自动机91

5.3 乔姆斯基层级和自然语言93

5.3.1 文法、自动机和语言的关系93

5.3.2 哪一种语法最宜于用来生成自然语言的句子93

5.4 本章小结96

第6章 现代句法理论97

6.1 转换生成语法98

6.1.1 经典理论99

6.1.2 乔姆斯基的标准理论100

6.1.3 扩充式标准理论102

6.2 广义的短语结构语法106

6.2.1 引言106

6.2.2 句法规则107

6.2.3 特征制约系统112

6.2.4 语义解释系统116

6.3 树粘接语法116

6.4 中心词驱动的短语结构语法120

6.5 功能合一文法123

6.5.1 复杂特征集123

6.5.2 合一运算125

6.6 词汇功能文法126

6.6.1 引言126

6.6.2 基本成分127

6.6.3 词库部分128

6.6.4 LFG的两个语法层次结构129

6.6.5 功能合格条件133

6.6.6 词汇功能语法特点135

6.7 范畴语法135

6.8 依存语法137

6.9 链语法（Link Grammar）141

6.10 本章小结147

第7章 句法分析148

7.1 句法分析概念148

7.1.1 分析策略148

7.1.2 句法分析149

7.2 有限状态转移网络、递归转移网络和扩充转移网络149

7.2.1 有限状态转移网络149

7.2.2 递归转移网络151

7.2.3 扩充转移网络154

7.3 自顶向下剖析157

7.4 厄尔利算法160

7.5 LR分析算法163

7.5.1 LR（0）算法163

7.5.2 LR（1）算法166

7.5.3 对LR（k）算法的评价170

7.6 富田胜算法170

7.7 自底向上的线图算法175

7.8 自底向上与自顶向下相结合的线图分析算法188

7.9 CYK算法193

7.10 本章进一步讨论194

7.11 本章小结196

第8章 语义理论与语义分析197

8.1 格语法198

8.1.1 格的含义198

8.1.2 格语法199

8.1.3 词汇部分200

8.1.4 转换部分201

8.1.5 使用格语法进行语义分析：格框架约束分析技术201

8.1.6 格语法描写汉语的局限性204

8.2 语义网络文法204

8.2.1 语义网络的概念204

8.2.2 语义网络的概念关系205

8.2.3 事件的语义网络表示206

8.2.4 事物间语义关系206

8.2.5 用语义网络进行推理206

8.2.6 用语义网络来翻译207

8.2.7 基于语义网络的汉语处理207

8.3 义素分析法207

8.4 优选语义学208

8.4.1 语义元素208

8.4.2 语义公式209

8.4.3 语义模式209

8.4.4 使用优选理论翻译英法句子的处理过程209

8.4.5 优选语义学主要特点212

8.5 蒙塔格语法212

8.5.1 引言212

8.5.2 MG句法部分213

8.5.3 MG翻译部分216

8.5.4 MG语义部分218

8.6 本章进一步讨论220

第9章 统计语言学221

9.1 概率统计与信息论基础221

9.2 语料库发展与加工技术224

9.2.1 语料库的发展与加工224

9.2.2 语料库的作用227

9.3 概率语法227

9.3.1 n元语法228

9.3.2 隐马尔可夫模型及其应用229

9.3.3 概率上下文无关语法及其应用232

9.4 双语语料库中的对齐技术237

9.4.1 基于长度的句子对齐237

9.4.2 基于词汇的句子对齐240

9.5 支持向量机241

9.6 最大熵模型244

9.7 参数平滑算法247

9.8 本章小结248

第10章 机器翻译250

10.1 机器翻译的概念250

10.2 机器翻译方法250

10.2.1 直接翻译法（第一代机器翻译系统）251

10.2.2 基于转换的方法251

10.2.3 基于中间语言方法252

10.2.4 统计机器翻译254

10.2.5 基于实例方法270

10.3 机器翻译难点273

10.4 机器翻译系统采取的其他策略276

10.5 机器翻译发展原因277

10.6 机器翻译的应用278

10.7 机器翻译自动评测方法280

10.8 本章小结282

参考文献283