以統(tǒng)計(jì)方法為主的自然語(yǔ)言處理

1 緒論
1.1 自然語(yǔ)言處理（理解）概述
1.1.1 自然語(yǔ)言理解的本質(zhì)
1.1.2 自然語(yǔ)言理解的困難和內(nèi)容
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外關(guān)于自然語(yǔ)言理解方面的研究
1.2.2 國(guó)內(nèi)關(guān)于自然語(yǔ)言理解方面的研究
1.2.3 深度學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 統(tǒng)計(jì)模型介紹
1.4 本書的主要研究?jī)?nèi)容
2 基于詞類的語(yǔ)言模型和聚類算法
2.1 基于詞的N元統(tǒng)計(jì)模型
2.1.1 N元統(tǒng)計(jì)模型的概念
2.1.2 參數(shù)估計(jì)與平滑
2.1.3 語(yǔ)言模型的評(píng)估
2.2 基于詞類的N元統(tǒng)計(jì)模型
2.2.1 預(yù)測(cè)聚類
2.2.2 條件聚類
2.2.3 組合聚類
2.3 聚類算法
2.4 基于詞相似度的層次聚類
2.4.1 詞的相似度
2.4.2 聚類算法
2.4.3 聚類算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.5 可變長(zhǎng)的語(yǔ)言模型
2.5.1 算法
2.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.6 本章小結(jié)
3 詞性標(biāo)注方法
3.1 引言
3.1.1 詞語(yǔ)的兼類現(xiàn)象
3.1.2 詞性標(biāo)注的重要意義和難點(diǎn)
3.1.3 詞性標(biāo)注的方法
3.2 基于轉(zhuǎn)換的錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)的詞性標(biāo)注方法
3.2.1 轉(zhuǎn)換規(guī)則的形式
3.2.2 轉(zhuǎn)換規(guī)則的模板
3.2.3 基于轉(zhuǎn)換的詞性標(biāo)注方法的流程
3.3 本章小結(jié)
4 隱馬爾可夫模型與馬爾可夫族模型
4.1 隱馬爾可夫模型
4.2 隱馬爾可夫模型在詞性標(biāo)注中的應(yīng)用
4.3 馬爾可夫族模型
4.4 使用馬爾可夫族模型的詞性標(biāo)注方法
4.4.1 理論推導(dǎo)
4.4.2 Viterbi算法
4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
5 句法分析模型與概率上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法
5.1 引言
5.2 句法分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
5.2.1 句法分析語(yǔ)料庫(kù)
5.2.2 短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法
5.2.3 依存語(yǔ)法研究現(xiàn)狀
5.2.4 多句法分析器的組合
5.2.5 中文句法分析研究現(xiàn)狀
5.3 統(tǒng)計(jì)句法分析模型概述
5.3.1 統(tǒng)計(jì)句法分析模型的實(shí)質(zhì)及模型常用的評(píng)價(jià)方法
5.3.2 兩種統(tǒng)計(jì)句法分析模型概述
5.4 概率上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法的基本概念
5.5 概率上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法的基本假設(shè)的問(wèn)題
5.6 本章小結(jié)
6 基于依存關(guān)系的句法分析模型
6.1 依存語(yǔ)法
6.2 基于依存關(guān)系的句法分析統(tǒng)計(jì)模型
6.2.1 基于語(yǔ)義依存關(guān)系的句法分析
6.2.2 頭驅(qū)動(dòng)句法分析模型
6.3 一種新型的基于依存關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型
6.3.1 基于依存關(guān)系的詞的聚類
6.3.2 基于依存關(guān)系和聚類的句法分析模型
6.4 本章小結(jié)
7 融合語(yǔ)言學(xué)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化句法分析
7.1 引言
7.2 語(yǔ)言學(xué)知識(shí)
7.2.1 語(yǔ)法分析
7.2.2 語(yǔ)義分析與語(yǔ)義角色標(biāo)注
7.2.3 語(yǔ)用關(guān)系與漢語(yǔ)的詞序
7.3 結(jié)構(gòu)化句法分析模型
7.3.1 模型的特點(diǎn)和基礎(chǔ)
7.3.2 模型的分析步驟
7.4.1 配價(jià)語(yǔ)法和配價(jià)結(jié)構(gòu)
7.4.2 基于配價(jià)結(jié)構(gòu)和短語(yǔ)結(jié)構(gòu)樹的語(yǔ)義分析
7.4.3 基于配價(jià)結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義依存關(guān)系的句法分析
統(tǒng)計(jì)模型
8 基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理
8.1 本體知識(shí)表示與知識(shí)圖譜
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
8.3 面向自然語(yǔ)言處理的深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用
9 總結(jié)
9.1 研究成果總結(jié)
9.2 值得繼續(xù)研究的問(wèn)題
參考文獻(xiàn)