統計方法在自然語言處理中的應用

主要內容

形式語言與自動機

語料庫與語言知識庫

語言模型

概率圖模型

自動分詞、命名體識別、詞性標注

句法分析

語義分析

篇章分析

統計機器翻譯

語音翻譯

文本分類與情感分類

信息檢索與問答系統

自動文摘與信息抽取

口語信息處理與人機對話

看完感受

在預備知識里涉及到概率論、信息論、支持向量機的基礎知識，語言模型中除了介紹n元語言外，還介紹了數據平滑方法，后面的概率圖模型主要涉及貝葉斯網絡，馬爾科夫模型、隱馬爾可夫模型馬爾科夫網絡，最大熵模型、最大熵馬爾科夫模型、條件隨機場，其中后面用的最多的就是隱馬爾可夫模型和最大熵模型以及條件隨機場。后面的情感分類談及OCC模型，情感被細分為22類，劃分更加細致。從暑假看到現在，算是拓展了一下自己的知識面。后面選方向要不要做這個暫時還不確定。
總的來說，這本書寫的還是不錯的，書里面將很多論文都放到里面做了講解，值得推薦。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的统计方法在自然语言处理中的应用（统计自然语言处理宗成庆第二版完结）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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