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언어와 컴퓨터

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상품상세정보
ISBN 9788975995644(897599564X)
쪽수 261쪽
크기 152 * 225 * 20 mm /465g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Language and Computers / Markus Dickinson

책소개

이 책이 속한 분야

▶ 이 책은 언어와 컴퓨터를 다룬 이론서입니다. 언어와 컴퓨터의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

목차

이 책이 다루는 것 ⅸ
교수자를 위한 개요 ?
1. 프롤로그 1
1.1. 어디서부터 시작할까? 1
1.1.1. 언어부호화 2
1.2. 인간 언어에 쓰이는 문자 2
1.2.1. 음소 문자 체계 3
1.2.2. 음절 문자 체계 6
1.2.3. 표어 문자 체계 9
1.2.4. 특이하게 실현되는 체계 11
1.2.5. 언어와의 관계 12
1.3. 문자언어 부호화하기 13
1.3.1. 컴퓨터에 정보 저장하기 13
1.3.2. 바이트로 글자 저장하기 15
1.4. 입말 부호화하기 18
1.4.1. 말의 본질 18
1.4.2. 조음 특성 19
1.4.3. 음향 특성 19
1.4.4. 말 소리 측정하기 22
1.4.5. 글말과 입말 연결하기 26
2. 필자들의 보조 도구 35
2.1. 도입 35
2.2. 맞춤법 오류들의 종류 37
2.2.1. 존재하지 않는 단어 오류 37
2.2.2. 실재 단어 오류들 40
2.3. 철자 검사기 42
2.3.1. 비단어 오류 탐지 42
2.3.2. 고립 단어 맞춤법 교정 45
2.4. 맥락내 단어 교정 55
2.4.1. 문법은 교정인가? 55
2.4.2. 맥락내 단어 교정 기술 65
2.5. 스타일 검사기 73
3. 언어 교육 시스템 79
3.1. 언어 학습 79
3.2. 컴퓨터 보조 언어 학습 81
3.3. CALL 도구가 언어를 알아야 하는 이유 84
3.4. 언어 분석의 추가에 무엇이 관여하는가? 87
3.4.1. 분절 87
3.4.2. 품사 꼬리표 달기 90
3.4.3. 낱말을 넘어서 92
3.5. ICALL 시스템의 예: TAGARELA 93
3.6. 학습자 모형의 개발 97
4. 검색 103
4.1. 서론 103
4.2. 정형 데이터 검색하기 105
4.3. 비정형 데이터 검색하기 107
4.3.1. 정보 수요 107
4.3.2. 검색결과 평가 108
4.3.3. 예시 : 웹 검색하기 110
4.3.4. 검색 엔진의 작동 원리 112
4.4. 정규식으로 반정형 데이터 검색하기 120
4.4.1. 정규식 구문 122
4.4.2. Grep : 정규식 사용의 예 124
4.5. 텍스트 말뭉치 검색하기 130
4.5.1. 왜 말뭉치인가? 130
4.5.2. 주석 달린 언어 코퍼스들 132
5. 문서 분류 143
5.1. 자동 문서분류 143
5.2. 컴퓨터가 어떻게 “배우느냐” 146
5.2.1. 지도 학습 146
5.2.2. 비지도 학습 147
5.3. 자질과 증거 147
5.4. 응용: 스팸 거르기 149
5.4.1. 기저율 151
5.4.2. 수지 타산 155
5.4.3. 문서로 돌아가서 156
5.5. 문서 분류의 일부 유형 157
5.5.1. 순진한 베이즈 분류기 157
5.5.2. 퍼셉트론 163
5.5.3. 어떤 분류를 사용하는지 166
5.6. 분류 알고리듬에서 사용하는 맥락까지 167
6. 대화 시스템 173
6.1. 대화하는 컴퓨터? 173
6.2. 대화는 왜 발생하는가? 175
6.3. 자동 대화 시스템 176
6.3.1. 대화 시작하기 177
6.3.2. 목표 설정하기 177
6.3.3. 사용자의 목표 수용하기 178
6.3.4. 사용자의 역할 수행하기 178
6.3.5. 답변 제시하기 179
6.3.6. 회화 마무리를 협상하기 179
6.4. 대화의 관습과 대화 예측의 구조화 180
6.4.1. 스포츠에서 예측의 구조화 180
6.4.2. 대화 예측의 구조화 181
6.5. 대화의 속성 181
6.5.1. 대화 동작 182
6.5.2. 화행 183
6.5.3. 회화의 격률 184
6.6. 대화 시스템의 과업 187
6.7. 일라이자 188
6.8. 음성 대화 197
6.9. 대화 시스템을 어떻게 평가할 것인가? 197
6.10. 대화는 왜 중요한가? 199
7. 기계 번역 시스템 203
7.1. 번역하는 컴퓨터? 203
7.2. 번역의 응용 205
7.2.1. 번역 요구 205
7.2.2. 기계 번역은 무엇을 위한 것인가? 206
7.3. 셰익스피어 번역하기 208
7.4. 번역 삼각형 211
7.5. 번역과 의미 214
7.6. 단어와 의미 216
7.6.1. 단어와 외국어 216
7.6.2. 동의어와 번역 등가물 218
7.7. 단어 정렬 218
7.8. IBM 모델1 222
7.9. 상업적 자동 번역 231
7.9.1. 일기 예보 번역하기 231
7.9.2. 유럽연합에서의 번역 233
7.9.3. 번역가 지망생들에게 234
8. 에필로그 241
언급 문헌집 247
색인 255

책 속으로

비지도 학습unsupervised learning에서, 우리는 미리 지정한 범주가 없다고 가정한다. 신문에는 여전히 범주화되지 않은 기사들의 한 흐름이 있지만, 이제는 같은 파일에 비슷한 기사를 넣는 방식처럼 기사 파일을 조직하는 작업을 생각해 보자. 이런 배경으로 파일은 클러스터cluster라고 부르고 해당 클러스터에 기사를 넣어 조직하는 과정을 집단화clustering라 부른다. 집단화는 온라인 출판물 속 상이한 웹페이지에 올려 있는 그룹에 기사를 분류할 때 이용된다. 그런 배경에서 해당 그룹에 고정된 이름을 둘 필요가 없어진다... 더보기

출판사 서평

본저의 목적은 어떻게 기술이 작동하는지, 어떻게 언어가 작동하는지를 일깨우는 것이다. 언어 기술language technology, LT, 전산언어학computational linguistics, 자연언어처리natural language processing, NLP의 몇 응용에 초점을 두었다. 언어기술, 전산처리학, 자연언어처리는 본질적으로는 같은 것을 의미하며, 각각 산업, 언어학, 컴퓨터과학의 관점에서 붙이는 이름이다.

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