图书介绍

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自然语言处理基本理论和方法
  • 陈鄞主编；李生主审 著
  • 出版社： 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社
  • ISBN：9787560341262
  • 出版时间：2013
  • 标注页数：173页
  • 文件大小：38MB
  • 文件页数：185页
  • 主题词：自然语言处理－高等学校－教材

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 什么是自然语言处理1

1.2 自然语言处理的研究内容2

1.3 自然语言处理的应用领域4

1.4 自然语言处理中用到的知识6

1.5 自然语言处理面临的困难8

1.5.1 歧义现象的处理8

1.5.2 未知语言现象的处理9

1.6 自然语言处理的基本方法及其发展10

1.7 学科现状11

1.8 语言、思维和理解11

1.9 本书结构13

本章小结13

思考练习13

第2章 语料库与词汇知识库14

2.1 语料库14

2.1.1 基本概念14

2.1.2 语料库类型16

2.1.3 典型语料库介绍18

2.1.4 语料处理的基本问题20

2.2 词汇知识库21

2.2.1 WordNet21

2.2.2 知网27

本章小结31

思考练习32

第3章 n元语法模型33

3.1 n元语法的基本概念34

3.2 数据平滑技术36

3.2.1 Laplace法则36

3.2.2 Good-Turing估计37

3.2.3 绝对折扣和线性折扣38

3.2.4 Witten-Bell平滑算法39

3.2.5 扣留估计40

3.2.6 交叉校验41

3.2.7 删除插值法42

3.2.8 Katz回退算法44

3.3 开发和测试模型的数据集45

3.4 基于词类的n-gram模型46

本章小结47

思考练习48

第4章 隐马尔科夫模型49

4.1 马尔科夫模型49

4.2 隐马尔科夫模型51

4.3 HMM的三个基本问题52

4.3.1 求解观察值序列的概率52

4.3.2 确定最优状态序列58

4.3.3 HMM的参数估计60

本章小结66

思考练习66

第5章 常用机器学习方法简介67

5.1 决策树68

5.2 贝叶斯分类器71

5.3 支持向量机73

5.4 最大熵模型74

5.5 感知器76

5.6 Boosting78

本章小结79

思考练习80

第6章 字符编码与字频统计81

6.1 西文字符编码81

6.2 中文字符编码82

6.2.1 国标码82

6.2.2 大五码84

6.2.3 Unicode与ISO/IEC 1064685

6.2.4 国标扩展码88

6.2.5 GB 1803089

6.3 字符编码知识的作用90

6.4 字频统计90

6.4.1 字频统计的应用91

6.4.2 单字字频统计92

6.4.3 双字字频统计93

本章小结94

思考练习94

第7章 词法分析95

7.1 汉语自动分词及其基本问题95

7.1.1 分词规范与词表96

7.1.2 切分歧义问题97

7.1.3 未登录词识别问题98

7.2 基本分词方法99

7.2.1 最大匹配法99

7.2.2 最少分词法101

7.2.3 最大概率法102

7.2.4 与词性标注相结合的分词方法104

7.2.5 基于互现信息的分词方法105

7.2.6 基于字分类的分词方法105

7.2.7 基于实例的汉语分词方法106

7.3 中文姓名识别106

7.3.1 基于规则的方法107

7.3.2 基于统计的方法107

7.4 汉语自动分词系统的评价109

7.5 英语形态还原109

7.6 词性标注112

7.6.1 词性标记集112

7.6.2 基于规则的词性标注方法115

7.6.3 基于统计的词性标注方法118

本章小结119

思考练习119

第8章 句法分析120

8.1 文法的表示121

8.2 自顶向下的句法分析121

8.3 自底向上的句法分析123

8.3.1 移近-归约算法124

8.3.2 欧雷分析法125

8.3.3 线图分析法129

8.3.4 CYK分析法133

8.4 概率上下文无关文法136

8.5 浅层句法分析139

8.5.1 问题的提出139

8.5.2 基于规则的方法140

8.5.3 基于统计的方法143

8.6 句法分析系统评测145

本章小结146

思考练习146

第9章 语义分析147

9.1 词义消歧148

9.1.1 基于规则的词义消歧148

9.1.2 基于统计的词义消歧149

9.1.3 基于实例的词义消歧151

9.1.4 基于词典的词义消歧151

9.2 语义角色标注154

9.2.1 格语法154

9.2.2 基于统计机器学习技术的语义角色标注156

9.3 深层语义推理157

9.3.1 命题逻辑和谓词逻辑158

9.3.2 语义网络159

9.3.3 概念依存理论162

本章小结162

思考练习162

参考文献163

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