书籍详情
语篇信息挖掘研究
作者：杜金榜
出版社：科学出版社
出版时间：2022-08-01
ISBN：9787030717757
定价：¥98.00
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内容简介
置身于信息时代，无论机构还是个体，离开信息就寸步难行，我们每时每刻都要处理大量信息。随着科学技术的迅猛发展，信息数量与日俱增，信息处理难度增加，信息自动处理研究逐渐受到密切关注。作者在本书中展示信息自动处理的一个崭新探索，采用相关理论观点，阐述语篇信息自动处理的实现路径，提出主体设计，阐述操作方法，例示关键技术，展望未来的实际应用，从而完成从理论建构到系统性技术构思全过程的论述，为实现语篇信息自动处理提供条件。
作者简介
暂缺《语篇信息挖掘研究》作者简介
目录
目录
前言
第一章 导论 1
1.1 信息、语言信息和语篇信息 1
1.2 语篇信息分析 4
1.3 语篇信息挖掘 9
1.4 本书章节安排 14
第二章 语篇信息挖掘研究的基础 16
2.1 语篇信息理论 16
2.1.1 基本概念 16
2.1.2 主要理论模式 20
2.1.3 基本观点 21
2.1.4 分析过程和工具 23
2.1.5 发展及应用前景 24
2.2 其他语言学理论 25
2.2.1 修辞结构理论 26
2.2.2 体裁分析理论 28
2.2.3 系统功能语言学理论 29
2.3 自然语言处理 30
2.3.1 现状 30
2.3.2 分析技术 32
2.3.3 机器学习 34
2.3.4 主要难题 36
2.4 数据挖掘 37
2.4.1 数据挖掘与信息挖掘 37
2.4.2 数据挖掘方法与信息挖掘方法 38
2.4.3 数据挖掘技术的特点 38
2.4.4 数据挖掘技术与语料库 39
2.4.5 数据挖掘技术的信息视角 40
2.4.6 数据挖掘技术在信息挖掘中的应用 40
2.5 网络搜索 41
2.5.1 网络搜索的基本原理及局限性 41
2.5.2 网络搜索的智能化 42
2.5.3 搜索引擎与数据采集器 43
第三章 语篇信息挖掘的技术条件 44
3.1 概述 44
3.2 语料库 47
3.2.1 语料库概述 47
3.2.2 语料库功能 48
3.2.3 语料库技术基础 49
3.2.4 信息型语料库 51
3.3 数据库 54
3.3.1 数据库种类 54
3.3.2 数据库的技术优势 56
3.3.3 数据库技术的新发展 57
3.4 互联网 58
3.4.1 互联网资源 58
3.4.2 互联网技术基础 61
3.4.3 互联网的技术共享 68
3.4.4 互联网信息处理的障碍 68
3.5 搜索引擎 69
3.5.1 搜索引擎的种类 69
3.5.2 搜索引擎的主要功能 70
3.5.3 搜索引擎的局限性 71
3.5.4 搜索引擎的发展方向 72
3.5.5 搜索引擎为信息挖掘提供的技术基础 73
第四章 语篇信息分析过程 75
4.1 概述 75
4.2 分析设计 76
4.3 宏观信息结构 77
4.3.1 树型结构模式 78
4.3.2 树干结构模式 81
4.4 信息流动调控 84
4.4.1 调控者模式 85
4.4.2 调控方式模式 87
4.5 信息组合 89
4.5.1 主观+客观+说明信息模式 90
4.5.2 信息配置与变换模式 92
4.6 微观信息结构 95
4.6.1 微观信息结构模式 95
4.6.2 微观信息配置模式 96
4.7 信息功能 96
4.7.1 交际指向模式 97
4.7.2 功能配置模式 98
4.8 基本信息模式总结 99
第五章 以信息挖掘为指向的多角度研究 101
5.1 概述 101
5.2 体裁分析 103
5.3 语用分析 108
5.4 认知分析 110
5.5 调查研究 120
5.6 实验研究 125
5.6.1 文本鉴别实验 126
5.6.2 语音识别实验 128
5.6.3 语言心理实验 131
第六章 信息挖掘模式的核心构成 132
6.1 规则的归纳 132
6.1.1 语篇分类规则 133
6.1.2 宏观结构规则 134
6.1.3 微观结构规则 136
6.1.4 语义分析规则 140
6.1.5 语篇语言分析规则 141
6.2 规则的组织和运行 143
6.2.1 规则运用举例 144
6.2.2 规则库 147
6.2.3 规则库结构 149
6.2.4 其他相关机制 150
6.3 经验主义方法在信息挖掘中的应用 151
6.3.1 规则控制中的机器学习 152
6.3.2 信息挖掘过程中的机器学习 152
6.3.3 粗糙集算法应用举例 153
第七章 信息挖掘模式的架构 156
7.1 信息模式识别 156
7.1.1 信息模式的类别 157
7.1.2 信息模式的用途 158
7.1.3 信息模式识别的基本条件 159
7.1.4 信息模式识别技术 160
7.1.5 信息模式识别过程 162
7.2 信息模式预测 164
7.2.1 语篇体裁线索 165
7.2.2 核心信息线索 166
7.2.3 关键概念线索 167
7.2.4 同种类语篇的共性线索 168
7.2.5 信息模式预测的步骤 169
7.3 信息模式生成 170
7.3.1 信息模式生成的基本条件 171
7.3.2 信息模式生成机制 172
7.3.3 信息模式的基本指标及其优化 174
7.4 语篇类别分析 176
7.4.1 语篇类别与分析 176
7.4.2 语篇共性分析 178
7.4.3 语篇差别分析 179
7.4.4 语篇单独分析 180
7.4.5 语篇大样本分析 181
第八章 信息挖掘技术及其实际应用 183
8.1 语篇信息提取 183
8.1.1 信息提取及使用 184
8.1.2 普通信息检索 185
8.1.3 语篇信息检索 186
8.1.4 多模态信息处理 188
8.1.5 信息提取的相关问题 190
8.2 舆论走向预测 191
8.2.1 舆论走向 191
8.2.2 舆论走向的语篇信息分析方法 193
8.2.3 舆论走向预测的步骤 194
8.2.4 未来发展 198
8.3 网络信息挖掘 199
8.3.1 应用空间 200
8.3.2 数据挖掘 201
8.3.3 数据与信息 202
8.3.4 信息挖掘过程 203
8.3.5 技术要求和信息挖掘原则 205
8.4 信息平台建设 206
8.4.1 平台的基本功能 206
8.4.2 主要模块 211
8.4.3 平台的基本技术要求 212
8.5 信息挖掘技术的服务对象 213
第九章 结束语 217
9.1 概述 217
9.1.1 语篇信息挖掘研究的背景、任务、思路和方法 217
9.1.2 语篇信息挖掘的相关技术和信息库工具 219
9.1.3 未来的研究 220
9.2 主要观点归纳 221
9.3 解决的主要问题 224
9.4 未来发展 229
参考文献 230
前言
第一章 导论 1
1.1 信息、语言信息和语篇信息 1
1.2 语篇信息分析 4
1.3 语篇信息挖掘 9
1.4 本书章节安排 14
第二章 语篇信息挖掘研究的基础 16
2.1 语篇信息理论 16
2.1.1 基本概念 16
2.1.2 主要理论模式 20
2.1.3 基本观点 21
2.1.4 分析过程和工具 23
2.1.5 发展及应用前景 24
2.2 其他语言学理论 25
2.2.1 修辞结构理论 26
2.2.2 体裁分析理论 28
2.2.3 系统功能语言学理论 29
2.3 自然语言处理 30
2.3.1 现状 30
2.3.2 分析技术 32
2.3.3 机器学习 34
2.3.4 主要难题 36
2.4 数据挖掘 37
2.4.1 数据挖掘与信息挖掘 37
2.4.2 数据挖掘方法与信息挖掘方法 38
2.4.3 数据挖掘技术的特点 38
2.4.4 数据挖掘技术与语料库 39
2.4.5 数据挖掘技术的信息视角 40
2.4.6 数据挖掘技术在信息挖掘中的应用 40
2.5 网络搜索 41
2.5.1 网络搜索的基本原理及局限性 41
2.5.2 网络搜索的智能化 42
2.5.3 搜索引擎与数据采集器 43
第三章 语篇信息挖掘的技术条件 44
3.1 概述 44
3.2 语料库 47
3.2.1 语料库概述 47
3.2.2 语料库功能 48
3.2.3 语料库技术基础 49
3.2.4 信息型语料库 51
3.3 数据库 54
3.3.1 数据库种类 54
3.3.2 数据库的技术优势 56
3.3.3 数据库技术的新发展 57
3.4 互联网 58
3.4.1 互联网资源 58
3.4.2 互联网技术基础 61
3.4.3 互联网的技术共享 68
3.4.4 互联网信息处理的障碍 68
3.5 搜索引擎 69
3.5.1 搜索引擎的种类 69
3.5.2 搜索引擎的主要功能 70
3.5.3 搜索引擎的局限性 71
3.5.4 搜索引擎的发展方向 72
3.5.5 搜索引擎为信息挖掘提供的技术基础 73
第四章 语篇信息分析过程 75
4.1 概述 75
4.2 分析设计 76
4.3 宏观信息结构 77
4.3.1 树型结构模式 78
4.3.2 树干结构模式 81
4.4 信息流动调控 84
4.4.1 调控者模式 85
4.4.2 调控方式模式 87
4.5 信息组合 89
4.5.1 主观+客观+说明信息模式 90
4.5.2 信息配置与变换模式 92
4.6 微观信息结构 95
4.6.1 微观信息结构模式 95
4.6.2 微观信息配置模式 96
4.7 信息功能 96
4.7.1 交际指向模式 97
4.7.2 功能配置模式 98
4.8 基本信息模式总结 99
第五章 以信息挖掘为指向的多角度研究 101
5.1 概述 101
5.2 体裁分析 103
5.3 语用分析 108
5.4 认知分析 110
5.5 调查研究 120
5.6 实验研究 125
5.6.1 文本鉴别实验 126
5.6.2 语音识别实验 128
5.6.3 语言心理实验 131
第六章 信息挖掘模式的核心构成 132
6.1 规则的归纳 132
6.1.1 语篇分类规则 133
6.1.2 宏观结构规则 134
6.1.3 微观结构规则 136
6.1.4 语义分析规则 140
6.1.5 语篇语言分析规则 141
6.2 规则的组织和运行 143
6.2.1 规则运用举例 144
6.2.2 规则库 147
6.2.3 规则库结构 149
6.2.4 其他相关机制 150
6.3 经验主义方法在信息挖掘中的应用 151
6.3.1 规则控制中的机器学习 152
6.3.2 信息挖掘过程中的机器学习 152
6.3.3 粗糙集算法应用举例 153
第七章 信息挖掘模式的架构 156
7.1 信息模式识别 156
7.1.1 信息模式的类别 157
7.1.2 信息模式的用途 158
7.1.3 信息模式识别的基本条件 159
7.1.4 信息模式识别技术 160
7.1.5 信息模式识别过程 162
7.2 信息模式预测 164
7.2.1 语篇体裁线索 165
7.2.2 核心信息线索 166
7.2.3 关键概念线索 167
7.2.4 同种类语篇的共性线索 168
7.2.5 信息模式预测的步骤 169
7.3 信息模式生成 170
7.3.1 信息模式生成的基本条件 171
7.3.2 信息模式生成机制 172
7.3.3 信息模式的基本指标及其优化 174
7.4 语篇类别分析 176
7.4.1 语篇类别与分析 176
7.4.2 语篇共性分析 178
7.4.3 语篇差别分析 179
7.4.4 语篇单独分析 180
7.4.5 语篇大样本分析 181
第八章 信息挖掘技术及其实际应用 183
8.1 语篇信息提取 183
8.1.1 信息提取及使用 184
8.1.2 普通信息检索 185
8.1.3 语篇信息检索 186
8.1.4 多模态信息处理 188
8.1.5 信息提取的相关问题 190
8.2 舆论走向预测 191
8.2.1 舆论走向 191
8.2.2 舆论走向的语篇信息分析方法 193
8.2.3 舆论走向预测的步骤 194
8.2.4 未来发展 198
8.3 网络信息挖掘 199
8.3.1 应用空间 200
8.3.2 数据挖掘 201
8.3.3 数据与信息 202
8.3.4 信息挖掘过程 203
8.3.5 技术要求和信息挖掘原则 205
8.4 信息平台建设 206
8.4.1 平台的基本功能 206
8.4.2 主要模块 211
8.4.3 平台的基本技术要求 212
8.5 信息挖掘技术的服务对象 213
第九章 结束语 217
9.1 概述 217
9.1.1 语篇信息挖掘研究的背景、任务、思路和方法 217
9.1.2 语篇信息挖掘的相关技术和信息库工具 219
9.1.3 未来的研究 220
9.2 主要观点归纳 221
9.3 解决的主要问题 224
9.4 未来发展 229
参考文献 230
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