标签：ESS ash 现象 知识 推理 切分 统计 回退 内容
第1章绪论
1.1什么是自然语言处理
1.2自然语言处理的研究内容
1.3自然语言处理的应用领域
1.4自然语言处理中用到的知识
1.5自然语言处理面临的困难
1.5.1歧义现象的处理
1.5.2未知语言现象的处理
1.6自然语言处理的基本方及其发展
1.7学科现状
1.8语言、思维和理解
1.9本书结构
本章小结
思考练
第2章语料库与词汇知识库
2.1语料库
2.1.1基本概念
2.1.2语料库类型
2.1.3典型语料库介绍
2.1.4语料处理的基本问题
2.2词汇知识库
2.2.1word
2.2.2知网
本章小结
思考练
第3章n元语模型
3.1n元语的基本概念
3.2数据滑技术
3.2.1laplace则
3.2.2goodtrur1ng估计
3.2.3折扣和线性折扣
3.2.4w1tten—bell滑算
3.2.5扣留估计
3.2.6交校验
3.2.7删除值
3.2.8katz回退算
3.3开发和测试模型的数据集
3.4基于词类的n—gram模型
本章小结
思考练
第4章隐马尔科夫模型
4.1马尔科夫模型
4.2隐马尔科夫模型
4.3hmm的三个基本问题
4.3.1求解观察值序列的概率
4.3.2确定优状态序列
4.3.3hmm的参数估计
本章小结
思考练
第5章常用机器学方简介
5.1决策树
5.2贝叶斯分类器
5.3支持向量机
5.4优选熵模型
5.5感知器
5.6boost1ng
本章小结
思考练
第6章字符编码与字频统计
6.1西文字符编码
6.2中文字符编码
6.2.1国标码
6.2.2大五码
6.2.3un1code与1so／1ec10646
6.2.4国标扩展码
6.2.5gb18030
6.3字符编码知识的作用
6.4字频统计
6.4.1字频统计的应用
6.4.2单字字频统计
6.4.3双字字频统计
本章小结
思考练
第7章词分析
7.1汉语自动分词及其基本问题
7.1.1分词规范与词表
7.1.2切分歧义问题
7.1.3未登录词识别问题
7.2基本分词方
7.2.1优选匹配
7.2.2少分词
7.2.3优选概率
7.2.4与词性标注相结合的分词方
7.2.5基于互现信息的分词方
7.2.6基于字分类的分词方
7.2.7基于实例的汉语分词方
7.3中文姓名识别
7.3.1基于规则的方
7.3.2基于统计的方
7.4汉语自动分词系统的评价
7.5英语形态还原
7.6词性标注
7.6.1词性标记集
7.6.2基于规则的词性标注方
7.6，3基于统计的词性标注方
本章小结
思考练
第8章句分析
8.1文的表示
8.2自顶向下的句分析
8.3自底向上的句分析
8.3.1移一归约算
8.3.2欧雷分析
8.3.3线图分析
8.3.4cyk分析
8.4概率上下文无关文
8.5浅层句分析
8.5.1问题的提出
8.5.2基于规则的方
8.5.3基于统计的方
8.6句分析系统评测
本章小结
思考练
第9章语义分析
9.1词义消歧
9.1.1基于规则的词义消歧
9.1.2基于统计的词义消歧
9.1.3基于实例的词义消歧
9.1.4基于词典的词义消歧
9.2语义角标注
9.2.1格语
9.2.2基于统计机器学技术的语义角标注
9.3深层语义推理
9.3.1命题逻辑和渭词逻辑
9.3.2语义网络
9.3.3概念依存理论
本章小结
思考练
参考文献
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/13140317.html
