統(tǒng)計自然語言處理基礎(chǔ)

第一部分  基礎(chǔ)知識
 第1章  緒論
 1. 1  理性主義者和經(jīng)驗主義者的方法
 1. 2  科學(xué)內(nèi)容
 1. 3  語言中的歧義問題是自然語言難以處理的原因
 1. 4  第一手資料
 1. 5  深入閱讀
 1. 6  習(xí)題
 第2章  數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
 2. 1  概率論基礎(chǔ)
 2. 2  信息論基礎(chǔ)
 2. 3  深入閱讀
 2. 4  習(xí)題
 第3章  語言學(xué)基礎(chǔ)
 3. 1  詞性和詞法
 3. 2  短語結(jié)枸
 3. 3  語義和語用
 3. 4  其他研究領(lǐng)域
 3. 5  深入閱讀
 3. 6  習(xí)題
 第4章  基于語料庫的工作
 4. 1  基礎(chǔ)知識
 4. 2  文本
 4. 3  數(shù)據(jù)標(biāo)注
 4. 4  深入閱讀
 4. 5  習(xí)題
 第二部分  詞    法
 第5章  搭配
 5. 1  頻率
 5. 2  均值和方差
 5. 3  假設(shè)檢驗
 5. 4  互信息
 5. 5  搭配的概念
 5. 6  深入閱讀
 5. 7  習(xí)題
 第6章  統(tǒng)計推理：稀疏數(shù)據(jù)集上的n元語法模型
 6. 1  Bins：構(gòu)造等價類
 6. 2  統(tǒng)計估計
 6. 3  組合估計法
 6. 4  結(jié)論
 6. 5  深入閱讀
 6. 6  習(xí)題
 第7章  語義消歧
 7. 1  預(yù)備知識
 7. 2  有監(jiān)督消歧
 7. 3  基于詞典的消歧
 7. 4  無監(jiān)督消歧
 7. 5  什么是語義
 7. 6  深入閱讀
 7. 7  習(xí)題
 第8章  詞匯獲取
 8. 1  評價方法
 8. 2  動詞子范疇
 8. 3  附著歧義
 8. 4  選擇傾向
 8. 5  語義相似性
 8. 6  統(tǒng)計自然語言處理中詞匯獲取的作用
 8. 7  深入閱讀
 8. 8  習(xí)題
 第三部分  語  法
 第9章  馬爾可夫模型
 9. 1  馬爾可夫模型
 9. 2  隱馬爾可夫模型
 9. 3  隱馬爾可夫模型的三個基本問題
 9. 4  隱馬爾可夫模型：實現(xiàn). 性質(zhì)和變形
 9. 5  深入閱讀
 9. 6  習(xí)題
 第10章  詞性標(biāo)注
 10. 1  標(biāo)注中的信息源
 10. 2  馬爾可夫模型標(biāo)注器
 10. 3  隱馬爾可夫標(biāo)注器
 10. 4  基于轉(zhuǎn)換的標(biāo)注學(xué)習(xí)
 10. 5  其他模型和語言
 10. 6  標(biāo)注準(zhǔn)確率和標(biāo)注器的應(yīng)用
 10. 7  深入閱讀
 10. 8  習(xí)題
 第11章  概率上下文無關(guān)文法
 11. 1  概率上下文無關(guān)文法的一些特征
 11. 2  概率上下文無關(guān)文法的問題
 11. 3  詞串概率的計算
 11. 4  內(nèi)部-外部算法的問題
 11. 5  深入閱讀
 11. 6  習(xí)題
 第12章  概率句法分析
 12. 1  一些概念
 12. 2  一些方法
 12. 3  深入閱讀
 12. 4  習(xí)題
 第四部分  應(yīng)用與技術(shù)
 第13章  統(tǒng)計對齊和機器翻譯
 13. 1  文本對齊
 13. 2  詞對齊
 13. 3  統(tǒng)計機器翻譯
 13. 4  深入閱讀
 13. 5  習(xí)題
 第14章  聚類
 14. 1  層級聚類
 14. 2  非層級聚類
 14. 3  深入閱讀
 14. 4  習(xí)題
 第15章  信息檢索
 15. 1  信息檢索的背景
 15. 2  向量空間模型
 15. 3  詞條分布模型
 15. 4  潛在語義索引
 15. 5  篇章分割
 15. 6  深入閱讀
 15. 7  習(xí)題
 第16章  文本分類
 16. 1  決策樹
 16. 2  最大熵建模
 16. 3  感知器
 16. 4  k最近鄰分類
 16. 5  深入閱讀
 16. 6  習(xí)題
 附錄A  統(tǒng)計表
 參考文獻
 符號表