人工智能与语言加工 / 普通高等教育新文科人工智能交叉学科系列教材
定价：￥48.00
作者： 任虎林
出版时间：2023-12
最新印次日期：2023-12
出版社：中国铁道出版社
- 中国铁道出版社
- 9787113290818
- 1版
- 521444
- 60269846-6
- 16开
- 2023-12
- 工学
- 计算机类
- 电子与信息大类
- 计算机类
- 计算机类
- 本科
作者简介
内容简介
本书是新文科视域下人工智能交叉学科系列教材，内容分为人工智能、语言加工、智能语言发展三大部分，共有11章。第一部分人工智能包含第1~6章，主要介绍人工智能的概念和知识表示、搜索技术与群智能算法、深度学习人工智能网络、自然语言加工与语音加工技术。第二部分语言加工包含第7、8章，主要介绍人脑语言信号加工概念和理论、语言加工与脑电技术。第三部分智能语言发展包含第9~11章，主要介绍语言与智能发展概念和理论、语言加工的脑机制及人工智能语言加工。
本书力求将人工智能的基础知识及发展脉络展现出来，主要面向大学非计算机类的工科专业的学生与研究生，帮助他们了解人工智能发展过程及基础知识，扩大视野，熟悉人工智能与人脑语言加工的相关知识，培养人工智能交叉学科应用能力。同时，对于语言学、计算机相关专业的学生，本书也可作为人工智能专业课程的先导学习材料。
本书力求将人工智能的基础知识及发展脉络展现出来，主要面向大学非计算机类的工科专业的学生与研究生，帮助他们了解人工智能发展过程及基础知识，扩大视野，熟悉人工智能与人脑语言加工的相关知识，培养人工智能交叉学科应用能力。同时，对于语言学、计算机相关专业的学生，本书也可作为人工智能专业课程的先导学习材料。
目录
第1章绪论1
1.1人工智能的发端和定义1
1.2人工智能的流派与相关理论3
1.2.1符号主义3
1.2.2连接主义4
1.2.3行为主义4
1.2.4人工智能的细分领域4
1.3人工智能的发展趋势5
1.4语言加工的内涵和定义6
1.4.1词汇加工.7
1.4.2句子加工.8
1.4.3语篇加工.8
1.5语言加工的相关理论与发展9
1.5.1模块理论9
1.5.2连接主义理论10
1.5.3符号主义理论.10
1.5.4语言加工展望11
小结.11
习题.12
第2章人工智能的概念和知识表示13
2.1经典概念理论与数理逻辑13
2.1.1经典概念理论13
2.1.2数理逻辑14
2.2知识表示的概念与方法32
2.2.1知识表示的概念33
2.2.2知识表示的方法33
2.3知识图谱与本体知识40
2.3.1知识图谱40
2.3.2本体知识表示42
小结.43
习题.43
第3章搜索技术与群智能算法.44
3.1盲目搜索与博弈搜索44
3.1.1盲目搜索44
3.1.2博弈搜索51
3.2群智能算法57
3.2.1进化算法58
3.2.2群智能算法的定义61
3.3蚁群算法与粒子群算法62
3.3.1蚁群算法62
3.3.2粒子群算法65
小结.67
习题.68
第4章人工神经网络与深度学习.69
4.1深度学习69
4.2大数据与神经网络70
4.2.1神经网络的发展历史70
4.2.2大数据与有监督学习72
4.2.3神经元与神经网络73
4.3循环神经网络与图神经网络77
4.3.1循环神经网络77
4.3.2图神经网络80
4.3.3卷积神经网络84
4.4深度生成模型89
4.4.1变分自编码器90
4.4.2生成对抗网络93
小结.98
习题.98
第5章自然语言加工.100
5.1自然语言加工概述100
5.1.1发展历史100
5.1.2自然语言理解101
5.1.3形式语法与自动机理论102
5.1.4词法分析与句法分析103
5.2机器翻译105
5.2.1统计机器翻译105
5.2.2神经机器翻译111
5.2.3机器翻译评价指标113
5.3自然语言人机交互114
5.3.1问答系统与对话系统114
5.3.2结合机器视觉的跨模态语言系统116
小结.120
习题.121
第6章语音加工技术.122
6.1语音的概念122
6.1.1语言信息122
6.1.2语音与听觉123
6.1.3语音生成机制124
6.1.4声学特征124
6.2语音的形成与识别126
6.2.1基于传统机器学习的语音识别126
6.2.2基于深度学习的语音识别134
6.3语音的合成134
6.3.1传统语音合成方法135
6.3.2基于统计的语音合成方法135
6.3.3基于深度学习的语音合成方法136
小结.136
习题.137
第7章语言加工138
7.1经验主义语言观138
7.2基于经验的句子加工模型.142
7.2.1首驱动短语结构语法142
7.2.2有限状态模型142
7.2.3Bever（1970）的句子模式理论.143
7.2.4限制满足理论144
7.2.5基于用法模式145
7.2.6竞争理论145
7.3基于规则的加工模型148
7.3.1Chomsky的生成模型148
7.3.2花园路径模型.149
7.3.3Chomsky的最简方案150
7.4句子加工和语言加工器158
小结.160
习题.161
第8章语言加工与脑电技术162
8.1语言加工与眼动技术163
8.2语言加工与ERP技术.167
8.3语言加工与近红外技术172
小结.175
习题.177
第9章语言与智能发展178
9.1动态系统理论与认知发展178
9.1.1动态系统理论178
9.1.2认知发展180
9.2社会认知与智能发展181
9.2.1信息加工理论182
9.2.2选择性关注模型183
9.3语障与智能184
小结.185
习题.186
第10章语言加工的脑机制187
10.1大脑可塑性概念187
10.2脑功能结构与语言加工187
10.2.1人类的语言中枢188
10.2.2脑内语言系统189
10.3动机理论（MotorTheory）.190
10.3.1复杂动机结构分析190
10.3.2行为的卢可比模型191
小结.192
习题.192
第11章人工智能语言加工193
11.1机器学习与智能语言加工193
11.2人类学习与语言加工能力195
11.2.1信息加工的学习模式195
11.2.2语言习得的认知加工模型196
11.3人机心理情绪与语言加工197
11.3.1情绪状态空间197
11.3.2认知情感计算200
小结.203
习题.203
参考文献.204
1.1人工智能的发端和定义1
1.2人工智能的流派与相关理论3
1.2.1符号主义3
1.2.2连接主义4
1.2.3行为主义4
1.2.4人工智能的细分领域4
1.3人工智能的发展趋势5
1.4语言加工的内涵和定义6
1.4.1词汇加工.7
1.4.2句子加工.8
1.4.3语篇加工.8
1.5语言加工的相关理论与发展9
1.5.1模块理论9
1.5.2连接主义理论10
1.5.3符号主义理论.10
1.5.4语言加工展望11
小结.11
习题.12
第2章人工智能的概念和知识表示13
2.1经典概念理论与数理逻辑13
2.1.1经典概念理论13
2.1.2数理逻辑14
2.2知识表示的概念与方法32
2.2.1知识表示的概念33
2.2.2知识表示的方法33
2.3知识图谱与本体知识40
2.3.1知识图谱40
2.3.2本体知识表示42
小结.43
习题.43
第3章搜索技术与群智能算法.44
3.1盲目搜索与博弈搜索44
3.1.1盲目搜索44
3.1.2博弈搜索51
3.2群智能算法57
3.2.1进化算法58
3.2.2群智能算法的定义61
3.3蚁群算法与粒子群算法62
3.3.1蚁群算法62
3.3.2粒子群算法65
小结.67
习题.68
第4章人工神经网络与深度学习.69
4.1深度学习69
4.2大数据与神经网络70
4.2.1神经网络的发展历史70
4.2.2大数据与有监督学习72
4.2.3神经元与神经网络73
4.3循环神经网络与图神经网络77
4.3.1循环神经网络77
4.3.2图神经网络80
4.3.3卷积神经网络84
4.4深度生成模型89
4.4.1变分自编码器90
4.4.2生成对抗网络93
小结.98
习题.98
第5章自然语言加工.100
5.1自然语言加工概述100
5.1.1发展历史100
5.1.2自然语言理解101
5.1.3形式语法与自动机理论102
5.1.4词法分析与句法分析103
5.2机器翻译105
5.2.1统计机器翻译105
5.2.2神经机器翻译111
5.2.3机器翻译评价指标113
5.3自然语言人机交互114
5.3.1问答系统与对话系统114
5.3.2结合机器视觉的跨模态语言系统116
小结.120
习题.121
第6章语音加工技术.122
6.1语音的概念122
6.1.1语言信息122
6.1.2语音与听觉123
6.1.3语音生成机制124
6.1.4声学特征124
6.2语音的形成与识别126
6.2.1基于传统机器学习的语音识别126
6.2.2基于深度学习的语音识别134
6.3语音的合成134
6.3.1传统语音合成方法135
6.3.2基于统计的语音合成方法135
6.3.3基于深度学习的语音合成方法136
小结.136
习题.137
第7章语言加工138
7.1经验主义语言观138
7.2基于经验的句子加工模型.142
7.2.1首驱动短语结构语法142
7.2.2有限状态模型142
7.2.3Bever（1970）的句子模式理论.143
7.2.4限制满足理论144
7.2.5基于用法模式145
7.2.6竞争理论145
7.3基于规则的加工模型148
7.3.1Chomsky的生成模型148
7.3.2花园路径模型.149
7.3.3Chomsky的最简方案150
7.4句子加工和语言加工器158
小结.160
习题.161
第8章语言加工与脑电技术162
8.1语言加工与眼动技术163
8.2语言加工与ERP技术.167
8.3语言加工与近红外技术172
小结.175
习题.177
第9章语言与智能发展178
9.1动态系统理论与认知发展178
9.1.1动态系统理论178
9.1.2认知发展180
9.2社会认知与智能发展181
9.2.1信息加工理论182
9.2.2选择性关注模型183
9.3语障与智能184
小结.185
习题.186
第10章语言加工的脑机制187
10.1大脑可塑性概念187
10.2脑功能结构与语言加工187
10.2.1人类的语言中枢188
10.2.2脑内语言系统189
10.3动机理论（MotorTheory）.190
10.3.1复杂动机结构分析190
10.3.2行为的卢可比模型191
小结.192
习题.192
第11章人工智能语言加工193
11.1机器学习与智能语言加工193
11.2人类学习与语言加工能力195
11.2.1信息加工的学习模式195
11.2.2语言习得的认知加工模型196
11.3人机心理情绪与语言加工197
11.3.1情绪状态空间197
11.3.2认知情感计算200
小结.203
习题.203
参考文献.204
