计算语言学中的语义域:语义丰富域

　　在计算语言学学会(ACL)2005年年会上，ACL把终身成就奖授与了MartiuKay。在获奖感言中，他谈到了计算语言学与自然语言处理(NLP)两者之间的区别。计算语言学是有关利用计算机研究语言学理论的，而NLP领域则关注文本处理应用工程。因此计算语言学是一门学科，而NLP则是它的所有技术蕴涵的集合。计算语言学是普通语言学的一个分支，而NLP更准确地说是一个工程问题。本书作者介绍了建立在语义域基础上的用于词汇语义学的一个计算模型。
　　本书共有7章。1.绪论，内容包括对词汇语义学和文本的理解、语义域、词汇语义学的计算模型等；2.语义域，包括语义场理论、语义场与“意义即使用”的观点、语义域、词汇的连惯性：词汇与文本间的一座桥梁、语义域计算模型；3.域模型，包括域模型的定义、向量空间模型、基于Word Net的域模型、基于语料库的域模型获取、检索词聚类的隐性语义分析等；4.文本分类中的语义域，包括文本分类的域核、内涵学习；5.词义消歧语义域，包括词义消歧任务、监督WSD中知识获取瓶颈、WSD文献中的语义域、域驱动消歧、WSD域核；6.多种语言域模型，包括多种语言域模型的定义、可比较语料库、跨语言文本分类、多种语言域模型的自动获取等；7.结论与未来的研究前景。最后是附录A.内容包括监督学习、基于特征的学习与基于实例的学习对比、线性分类器、核方法、核功能文本处理核。
　　本书适合计算语言学教学研究人员及研究生阅读借鉴。