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全新正版论挖掘与论形式化9787030734679科学出版社
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目录
前言
篇论的社会文化结构——广义论理论
章广义论的理论与方法3
1.1引言3
1.2论研究的社会文化解释途径4
1.2.1论形式系统的同质4
1.2.2自然语言论的异质6
1.3广义论概念8
1.3.1广义论概念的内涵8
1.3.2三种论概念的比较10
1.3.3广义论概念的外延11
1.4广义论的分层结构理论12
1.4.1广义论的规则12
1.4.2广义论的分层结构14
1.4.3广义论分层结构的适用16
1.5广义论本土化研究方18
1.5.1广义论研究的基本问题与原则18
1.5.2广义论本土化研究程序19
1.5.3论研究方法比较22
1.6结论25
第2章广式早茶说理的功能结构分析——以“詏”为例27
2.1引言27
2.2问题与方法28
2.2.1常人方法学与会话分析28
2.2.2互动社会语言学28
2..广义论与功能分析法29
.广式早茶“詏”式论功能结构分析30
..1广式早茶“詏”的背景知识30
..2“詏”案例分析与功能结构提取31
..功能结构和规则的合理说明36
2.4结论36
第3章明代“大礼议”论规则研究——以“争帝”环节为例38
3.1引言38
3.2广义论及其研究方法38
3.3“大礼议”的文化背景40
3.3.1宗法传统40
3.3.2孝道传统41
3.3.3明代的皇帝、及礼部41
3.3.4《皇明祖训》42
3.4“大礼议”的基本情况42
3.4.1议礼缘起42
3.4.2三种解决方案43
3.4.3主要过程44
3.5“争帝”环节的论45
3.5.1“争帝”环节45
3.5.2论规则的合理49
3.5.3规则验50
3.6结论51
第二篇论的语言结构——机器学习视角下的论辩挖掘研究
第4章论辩计算分析的发展与现状55
4.1引言55
4.2论辩研究传统回顾与论辩理论的现代复兴56
4.3论辩挖掘的主要研究与方法57
4.3.1论成分检测58
4.3.2论辩元素的分类61
4.3.3论辩元素之间关系的识别和论辩结构的预测62
4.3.4论辩语料库的建设64
4.3.5主流论辩挖掘方法的特点66
4.3.6深度学习与论辩挖掘67
4.4论辩挖掘扩展研究69
4.5结论71
第5章机器学习的模型和特征选择73
5.1引言73
5.2论辩挖掘与特征选择方法75
5.3模型的评估和选择77
5.3.1实验评估方法77
5.3.2能评估78
5.3.3比较检验79
5.4论挖掘中特征选择的比较研究81
5.4.1实验设置81
5.4.2实验结果与讨论83
5.4.3特征选择方在挖掘和文本分类中对比101
5.5论挖掘中的模型选择102
5.5.1实验设置103
5.5.2实验结果与讨论103
5.6结论105
第6章哲学文本论辩元素挖掘——基于统计学习的方法108
6.1引言108
6.2论辩挖掘模型与实践108
6.2.1论辩挖掘的主要流程108
6.2.2语料库标注109
6..研究方法114
6.2.4实验结果118
6.3结论120
第7章法庭判例摘要的论成分与结构解析122
7.1引言122
7.2论辩中的图尔明模型简介122
7.3基于图尔明模型标注的判例摘要语料库124
7.3.1判例摘要125
7.3.2预处理127
7.3.3基于图尔明模型的标注128
7.3.4标注工作的执行130
7.3.5标注文本示例131
7.3.6统计学分析132
7.4论辩挖掘的深度学习模型132
7.4.1模型框架及算法细节133
7.4.2模型整体损失函数137
7.4.3模型评价指标137
7.4.4模型实现细节138
7.5实验结果和模型评估139
7.5.1基线模型139
7.5.2随机初始化词向量和预训练词向量的对比实验140
7.5.3有无循环神经网络的对比实验141
7.5.4单向循环神经网络与双向循环神经网络的对比实验142
7.5.5不同种类的循环神经网络的对比实验143
7.5.6本节模型与类似论辩挖掘工作的实验结果对比分析143
7.5.7模型预测结果可视化145
7.6结论146
第8章融合逻辑与外部知识的自然语言推理148
8.1引言148
8.2自然语言推理工作150
8.2.1基于一阶经典逻辑的自然语言推理方法150
8.2.2基于神经网络的自然语言推理方法151
8..结合外部知识的方法151
8.3知识稠密交互推理网络153
8.3.1基础模型153
8.3.2语义知识154
8.3.3依存关系知识157
8.3.4逻辑规则159
8.3.5模型训练161
8.4实验161
8.4.1数据162
8.4.2实验配置162
8.4.3MultiNLI数据集163
8.4.4缺省实验163
8.5结论164
第9章中文论辩语料库的建设与网络辩本标注166
9.1引言166
9.2网络辩本标注方法166
9.3网络辩本标注软件的安装环境168
9.3.1标注软件的安装方法168
9.3.2BRAT使用说明和案例169
9.4标注的评价标准171
9.4.1卡帕系数172
9.4.2卡方检验172
9.5结论173
第三篇论的形式结构——抽象论辩理论
0章抽象论辩理论及其拓展理论177
10.1引言177
10.2抽象论辩理论概述177
10.2.1论180
10.2.2论间的181
10..论间的击败182
10.2.4论的辩地位183
10.3抽象论辩框架183
10.3.1基本概念184
10.3.2抽象论辩语义187
10.4结论196
1章结构化的抽象论辩框架198
11.1引言198
11.2ASPIC+框架的基本设定198
11.3理公设203
11.4ASPIC+框架的特点及一些变体/扩展205
11.5广式早茶说理“家吵屋闭”案例的刻画205
11.6法庭判例摘要文本的刻画207
11.7结构化论形式体系简述——ABA与DeLP209
11.7.1ABA框架209
11.7.2DeLP系统211
11.8结论213
2章基于抽象论辩框架的坚实可接受214
12.1引言214
12.2基础知识216
12.2.1抽象论辩216
12.2.2分级可接受217
1.坚实可接受21
12.4坚实语义220
12.4.1坚实可相容外延221
12.4.2坚实完全外延2
12.4.3坚实稳定外延225
12.4.4坚实基外延226
12.4.5示例227
12.5相关工作227
12.6结论228
3章基于语境、规范和价值的论系统0
13.1引言0
13.2系统构建2
13.3结论
参考文献241
后记265
论是一种具有说理功能的话语序列。在科学研究中,它具有演绎和归纳两种形式。在日常社会生活中,由于涉及不同的语境(包括文化传统),论呈现出千变万化的形式。为了满足人与人以及人与机器之间日常交流的需求,《论挖掘与论形式化》采用两种不同的自下而上方——义论本土化研究程序和机器学习,从具体事例和文本中挖掘或习得不同语境下论模式论元素及结构。进一步,为形式化论理论——抽象论辩理论具有更广泛的适用范围,《论挖掘与论形式化》将这两种自下而上的论挖掘方法与抽象论辩理论提供的形式方法相结合,符号化处理上述挖掘所得结果,对论进行合理重建。论研究对于推动论科学和人工智能相关领域的发展具有积极意义。
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