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自然語言處理基本理論和方法(第2版)

自然語言處理基本理論和方法(第2版)

作者：陳鄞
出版社：哈爾濱工業(yè)大學出版社出版時間：2018-01-01
開本： 16開
中 圖 價:¥28.9(8.5折) 定價  ¥34.0 登錄后可看到會員價
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自然語言處理基本理論和方法(第2版) 版權(quán)信息

自然語言處理基本理論和方法(第2版) 目錄

章 緒論 1．1什么是自然語言處理 1．2自然語言處理的研究內(nèi)容 1．3自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域 1．4自然語言處理中用到的知識 1．5自然語言處理面臨的困難 1．5．1歧義現(xiàn)象的處理 1．5．2未知語言現(xiàn)象的處理 1．6自然語言處理的基本方法及其發(fā)展 1．7學科現(xiàn)狀 1．8語言、思維和理解 1．9本書結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 思考練 語料庫與詞匯知識庫 2．1語料庫 2．1．1基本概念 2．1．2語料庫類型 2．1，3典型語料庫介紹 2．1．4語料處理的基本問題 2．2詞匯知識庫 2．2．1 WordNet 2．2．2知網(wǎng) 本章小結(jié) 思考練 n元語法模型 3．1 n元語法的基本概念 3．2數(shù)據(jù)滑技* 3．2．1 Laplace法則 3．2．2 GoodTrur1ng估計 3．2．3折扣和線折扣 3．2．4 W1tten—Bell滑算法 3．2．5扣留估計 3．2．6交*校驗 3．2．7刪除*值法 3．2．8 K*z回退算法 3．3開發(fā)和測試模型的數(shù)據(jù)集 3．4基于詞類的n—gram模型 本章小結(jié) 思考練 隱馬爾科夫模型 4．1馬爾科夫模型 4．2隱馬爾科夫模型 4．3 HMM的三個基本問題 4．3．1求解觀察值序列的概率 4．3．2確定優(yōu)狀態(tài)序列 4．3．3 HMM的參數(shù)估計 本章小結(jié) 思考練 常用機器學簡介 5．1 決策樹 5．2貝葉斯分類器 5．3支持向量機 5．4大熵模型 5．5感知器 5．6 Boost1ng 本章小結(jié) 思考練 字符編碼與字頻統(tǒng)計 6．1西文字符編碼 6．2中文字符編碼 6．2．1 國標碼 6．2．2大五碼 6．2．3 Un1code與1SO／1EC 10646 6．2．4國標擴展碼 6．2．5 GB 18030 6．3字符編碼知識的作用 6．4字頻統(tǒng)計 6．4．1字頻統(tǒng)計的應(yīng)用 6．4．2單字字頻統(tǒng)計 6．4．3雙字字頻統(tǒng)計 本章小結(jié) 思考練 詞法分析 7．1漢語自動分詞及其基本問題 7．1．1分詞規(guī)范與詞表 7．1．2切分歧義問題 7．1．3未登錄詞識別問題 7．2基本分詞方法 7．2．1大匹配法 7．2．2少分詞法 7．2．3大概率法 7．2．4與詞標注相結(jié)合的分詞方法 7．2．5基于互現(xiàn)信息的分詞方法 7．2．6基于字分類的分詞方法 7．2．7基于實例的漢語分詞方法 7．3中文姓名識別 7．3．1基于規(guī)則的方法 7．3．2基于統(tǒng)計的方法 7．4漢語自動分詞系統(tǒng)的評價 7．5英語形態(tài)還原 7．6詞標注 7．6．1詞標記集 7．6．2基于規(guī)則的詞標注方法 7．6，3基于統(tǒng)計的詞標注方法 本章小結(jié) 思考練 句法分析 8．1文法的表示 8．2自頂向下的句法分析 8．3自底向上的句法分析 8．3．1一歸約算法 8．3．2歐雷分析法 8．3．3線圖分析法 8．3．4 cYK分析法 8．4概率上下文無關(guān)文法 8．5淺層句法分析 8．5．1問題的提出 8．5．2基于規(guī)則的方法 8．5．3基于統(tǒng)計的方法 8．6句法分析系統(tǒng)評測 本章小結(jié) 思考練 語義分析 9．1詞義消歧 9．1．1基于規(guī)則的詞義消歧 9．1．2基于統(tǒng)計的詞義消歧 9．1．3基于實例的詞義消歧 9．1．4基于詞典的詞義消歧 9．2語義角*標注 9．2．1 格語法 9．2．2基于統(tǒng)計機器學的語義角*標注 9．3深層語義推理 9．3．1命題邏輯和渭詞邏輯 9．3．2語義網(wǎng)絡(luò) 9．3．3概念依存理論 本章小結(jié) 思考練文獻
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