标签：发展 朴素贝叶斯分类 有限自动机 贝叶斯 实体 变量 词典 ibm 模糊
1.1.1 语言学与语音学
1.1.2 自然语言处理
1.1.3 关于“理解”的标准
1.2.1 自然语言处理研究的内容
1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次
1.2.3 自然语言处理面临的困难
1.3.1 自然语言处理的基本方法
1.3.2 自然语言处理的发展
2.1.1 概率
2.1.2 最大似然估计
2.1.3 条件概率
2.1.4 贝叶斯法则
2.1.5 随机变量
2.1.6 二项式分布
2.1.7 联合概率分布和条件概率分布
2.1.8 贝叶斯决策理论
2.1.9 期望和方差
2.2.1 熵
2.2.2 联合熵和条件熵
2.2.3 互信息
2.2.4 相对熵
2.2.5 交叉熵
2.2.6 困惑度
2.2.7 噪声信道模型
2.3.1 线性分类
2.3.2 线性不可分
2.3.3 构造核函数
3.1.1 图
3.1.2 树
3.1.3 字符串
3.2.1 概述
3.2.2 形式语法的定义
3.2.3 形式语法的类型
3.2.4 CFG识别句子的派生树表示
3.3.1 有限自动机
3.3.2 正则文法与自动机的关系
3.3.3 上下文无关文法与下推自动机
3.3.4 图灵机
3.3.5 线性界限自动机
3.4.1 单词拼写检查
3.4.2 单词形态分析
3.4.3 词性消歧
4.1.1 概述
4.1.2 语料库语言学的发展
4.1.3 语料库的类型
4.1.4 汉语语料库建设中的问题
4.1.5 典型语料库介绍
4.2.1 WordNet
4.2.2 FrameNet
4.2.3 EDR
4.2.4 北京大学综合型语言知识库
4.2.5 知网
4.2.6 概念层次网络
5.3.1 问题的提出
5.3.2 加法平滑方法
5.3.3 古德-图灵(Good-Turing)估计法
5.3.4 Katz平滑方法
5.3.5 Jelinek-Mercer平滑方法
5.3.6 Witten-Bell平滑方法
5.3.7 绝对减值法
5.3.8 Kneser-Ney平滑方法
5.3.9 算法总结
5.4.1 Church-Gale平滑方法
5.4.2 贝叶斯平滑方法
5.4.3 修正的Kneser-Ney平滑方法
5.6.1 基于缓存的语言模型
5.6.2 基于混合方法的语言模型
5.6.3 基于最大熵的语言模型
6.4.1 求解观察序列的概率
6.4.2 维特比算法
6.4.3 HMM的参数估计
6.7.1 最大熵原理
6.7.2 最大熵模型的参数训练
7.1.1 汉语分词规范问题
7.1.2 歧义切分问题
7.1.3 未登录词问题
7.2.1 N-最短路径方法
7.2.2 基于词的n元语法模型的分词方法
7.2.3 由字构词的汉语分词方法
7.2.4 基于词感知机算法的汉语分词方法
7.2.5 基于字的生成式模型和区分式模型相结合的汉语分词方法
7.2.6 其他分词方法
7.2.7 分词方法比较
7.3.1 方法概述
7.3.2 基于CRF的命名实体识别方法
7.3.3 基于多特征的命名实体识别方法
7.5.1 概述
7.5.2 基于统计模型的词性标注方法
7.5.3 基于规则的词性标注方法
7.5.4 统计方法与规则方法相结合的词性标注方法
7.5.5 词性标注中的生词处理方法
7.6.1 词性标注一致性检查方法
7.6.2 词性标注自动校对方法
8.1.1 基本概念
8.1.2 语法形式化
8.1.3 基本方法
8.2.1 PCFG
8.2.2 面向PCFG的内向外向算法
8.2.3 选择句子的最佳结构
8.2.4 PCFG的概率参数估计
8.2.5 分析实例
8.5.1 PCFG方法的改进
8.5.2 数据驱动的分析方法
8.5.3 语义信息的利用
8.6.1 评价指标
8.6.2 短语结构分析器性能比较
8.7.1 标点符号在句法分析中的作用
8.7.2 层次化汉语长句结构分析的思路
8.7.3 汉语标点符号的分类
8.7.4 句法规则提取方法
8.7.5 HP分析算法
8.8.1 概述
8.8.2 基本名词短语的定义
8.8.3 基于SVM的base NP识别方法
8.8.4 基于WINNOW的base NP识别方法
8.8.5 基于CRF的base NP识别方法
8.10.1 概述
8.10.2 生成式依存分析方法
8.10.3 判别式依存分析方法
8.10.4 确定性依存分析方法
8.10.5 其他相关研究
8.10.6 基于序列标注的分层式依存分析方法
8.11.1 评价指标
8.11.2 依存分析性能比较
9.2.1 基于互信息的消歧方法
9.2.2 基于贝叶斯分类器的消歧方法
9.2.3 基于最大熵的词义消歧方法
9.3.1 基于词典语义定义的消歧方法
9.3.2 基于义类辞典的消歧方法
9.3.3 基于双语词典的消歧方法
9.3.4 Yarowsky算法及其相关研究
9.7.1 自动语义角色标注的基本流程
9.7.2 基于短语结构树的语义角色标注方法
9.7.3 基于依存关系树的语义角色标注方法
9.7.4 基于语块的语义角色标注方法
9.7.5 语义角色标注的融合方法
9.9.1 基本思路
9.9.2 系统实现
9.9.3 实验
10.2.1 言语行为理论
10.2.2 中心理论
10.2.3 修辞结构理论
10.2.4 脉络理论
10.2.5 篇章表示理论
10.3.1 基于指代消解的衔接性相关研究
10.3.2 基于词汇衔接的衔接性相关研究
10.4.1 基于信息性的连贯性相关研究
10.4.2 基于意图性的连贯性相关研究
11.1.1 机器翻译的发展
11.1.2 机器翻译方法
11.1.3 机器翻译研究现状
11.3.1 模型1
11.3.2 模型2
11.3.3 模型3
11.3.4 模型4
11.3.5 模型5
11.5.1 模型演变
11.5.2 短语对抽取方法
11.7.1 模型介绍
11.7.2 对位模型与最大近似
11.7.3 对位模板
11.7.4 特征函数
11.7.5 参数训练
11.8.1 概述
11.8.2 模型描述
11.8.3 参数训练
11.8.4 解码方法
11.9.1 树到树的翻译模型
11.9.2 树到串的翻译模型
11.9.3 串到树的翻译模型
11.10.1 源语言句法增强的串到树翻译模型
11.10.2 基于无监督树结构的翻译模型
11.14.1 数字和时间表示的识别与翻译
11.14.2 命名实体翻译
11.14.3 普通集外词的翻译
11.16.1 句子级系统融合
11.16.2 短语级系统融合
11.16.3 词汇级系统融合
11.16.4 构建混淆网络的词对齐方法
11.17.1 概述
11.17.2 技术指标
11.17.3 相关评测
11.17.4 有关自动评测方法的评测
12.1.1 语音翻译的基本原理
12.1.2 语音翻译的特点
12.3.1 C-STAR概况
12.3.2 A-STAR 和U-STAR
12.5.1 基于对话行为分析的口语翻译方法
12.5.2 基于句子类型的口语翻译方法
13.3.1 基于文档频率的特征提取法
13.3.2 信息增益法
13.3.3 x^2^ 统计量
13.3.4 互信息法
13.5.1 朴素贝叶斯分类器
13.5.2 基于支持向量机的分类器
13.5.3 k-最近邻法
13.5.4 基于神经网络的分类器
13.5.5 线性最小平方拟合法
13.5.6 决策树分类器
13.5.7 模糊分类器
13.5.8 Rocchio分类器
13.5.9 基于投票的分类方法
13.6.1 评测指标
13.6.2 相关评测
14.1.1 背景概述
14.1.2 基本方法和模型
14.1.3 倒排索引
14.1.4 文档排序
14.2.1 隐含语义标引模型
14.2.2 概率隐含语义标引模型
14.2.3 弱指导的统计隐含语义标引模型
14.3.1 检索系统评测指标
14.3.2 信息检索评测活动
14.4.1 概述
14.4.2 系统构成
14.4.3 基本方法
14.4.4 QA系统评测
15.2.1 问题与方法
15.2.2 文摘评测
15.3.1 概述
15.3.2 传统的信息抽取技术
15.3.3 开放式信息抽取
16.1.1 概述
16.1.2 口语语言现象分析
16.1.3 冗余现象分析
16.1.4 重复现象分析
16.2.1 情感词汇分类
16.2.2 口语句子情感信息分析
16.3.1 概述
16.3.2 中间表示格式
16.3.3 基于规则和HMM的统计解析方法
16.3.4 基于语义决策树的口语解析方法
16.5.1 基本思路
16.5.2 微观规划器
16.5.3 表层生成器
16.6.1 系统组成
16.6.2 相关研究
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/13229440.html
