自然語(yǔ)言處理基本理論和方法/高等學(xué)?！笆濉币巹澖滩摹び嬎銠C軟件工程系列簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-03-17 15:13
來(lái)源：京東
作者：京東
自然語(yǔ)言處理基本理論和方法/高等學(xué)?！笆濉币巹澖滩摹び嬎銠C軟件工程系列
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內容簡(jiǎn)介: 《自然語(yǔ)言處理基本理論和方法/高等學(xué)?！笆濉币巹澖滩摹び嬎銠C軟件工程系列》對自然語(yǔ)言處理的基本理論和方法進(jìn)行介紹。主要內容包括字符集的編碼體系、語(yǔ)言計算模型、語(yǔ)言學(xué)資源建設、自然語(yǔ)言的詞法分析、句法分析和語(yǔ)義分析等。
《自然語(yǔ)言處理基本理論和方法/高等學(xué)?！笆濉币巹澖滩摹び嬎銠C軟件工程系列》內容源于作者多年的教學(xué)及科研心得，適合作為高等院校計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生及研究生課程的教材。
《自然語(yǔ)言處理基本理論和方法/高等學(xué)?！笆濉币巹澖滩摹び嬎銠C軟件工程系列》內容源于作者多年的教學(xué)及科研心得，適合作為高等院校計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生及研究生課程的教材。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1章 緒論
1.1 什么是自然語(yǔ)言處理
1.2 自然語(yǔ)言處理的研究?jì)热?
1.3 自然語(yǔ)言處理的應用領(lǐng)域
1.4 自然語(yǔ)言處理中用到的知識
1.5 自然語(yǔ)言處理面臨的困難
1.5.1 歧義現象的處理
1.5.2 未知語(yǔ)言現象的處理
1.6 自然語(yǔ)言處理的基本方法及其發(fā)展
1.7 學(xué)科現狀
1.8 語(yǔ)言、思維和理解
1.9 本書(shū)結構
本章小結
思考練習
第2章 語(yǔ)料庫與詞匯知識庫
2.1 語(yǔ)料庫
2.1.1 基本概念
2.1.2 語(yǔ)料庫類(lèi)型
2.1.3 典型語(yǔ)料庫介紹
2.1.4 語(yǔ)料處理的基本問(wèn)題
2.2 詞匯知識庫
2.2.1 WordNet
2.2.2 知網(wǎng)
本章小結
思考練習
第3章 n元語(yǔ)法模型
3.1 n元語(yǔ)法的基本概念
3.2 數據平滑技術(shù)
3.2.1 Laplace法則
3.2.2 GoodTrur1ng估計
3.2.3 絕對折扣和線(xiàn)性折扣
3.2.4 W1tten-Bell平滑算法
3.2.5 扣留估計
3.2.6 交叉校驗
3.2.7 刪除插值法
3.2.8 Katz回退算法
3.3 開(kāi)發(fā)和測試模型的數據集
3.4 基于詞類(lèi)的n-gram模型
本章小結
思考練習
第4章 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(gè)基本問(wèn)題
4.3.1 求解觀(guān)察值序列的概率
4.3.2 確定最優(yōu)狀態(tài)序列
4.3.3 HMM的參數估計
本章小結
思考練習
第5章 常用機器學(xué)習方法簡(jiǎn)介
5.1 決策樹(shù)
5.2 貝葉斯分類(lèi)器
5.3 支持向量機
5.4 最大熵模型
5.5 感知器
5.6 Boost1ng
本章小結
思考練習
第6章 字符編碼與字頻統計
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 字頻統計
6.4.1 字頻統計的應用
6.4.2 單字字頻統計
6.4.3 雙字字頻統計
本章小結
思考練習
第7章 詞法分析
7.1 漢語(yǔ)自動(dòng)分詞及其基本問(wèn)題
7.1.1 分詞規范與詞表
7.1.2 切分歧義問(wèn)題
7.1.3 未登錄詞識別問(wèn)題
7.2 基本分詞方法
7.2.1 最大匹配法
7.2.2 最少分詞法
7.2.3 最大概率法
7.2.4 與詞性標注相結合的分詞方法
7.2.5 基于互現信息的分詞方法
7.2.6 基于字分類(lèi)的分詞方法
7.2.7 基于實(shí)例的漢語(yǔ)分詞方法
7.3 中文姓名識別
7.3.1 基于規則的方法
7.3.2 基于統計的方法
7.4 漢語(yǔ)自動(dòng)分詞系統的評價(jià)
7.5 英語(yǔ)形態(tài)還原
7.6 詞性標注
7.6.1 詞性標記集
7.6.2 基于規則的詞性標注方法
7.6.3 基于統計的詞性標注方法
本章小結
思考練習
第8章 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 移近一歸約算法
8.3.2 歐雷分析法
8.3.3 線(xiàn)圖分析法
8.3.4 cYK分析法
8.4 概率上下文無(wú)關(guān)文法
8.5 淺層句法分析
8.5.1 問(wèn)題的提出
8.5.2 基于規則的方法
8.5.3 基于統計的方法
8.6 句法分析系統評測
本章小結
思考練習
第9章 語(yǔ)義分析
9.1 詞義消歧
9.1.1 基于規則的詞義消歧
9.1.2 基于統計的詞義消歧
9.1.3 基于實(shí)例的詞義消歧
9.1.4 基于詞典的詞義消歧
9.2 語(yǔ)義角色標注
9.2.1 格語(yǔ)法
9.2.2 基于統計機器學(xué)習技術(shù)的語(yǔ)義角色標注
9.3 深層語(yǔ)義推理
9.3.1 命題邏輯和渭詞邏輯
9.3.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )
9.3.3 概念依存理論
本章小結
思考練習
參考文獻
1.1 什么是自然語(yǔ)言處理
1.2 自然語(yǔ)言處理的研究?jì)热?
1.3 自然語(yǔ)言處理的應用領(lǐng)域
1.4 自然語(yǔ)言處理中用到的知識
1.5 自然語(yǔ)言處理面臨的困難
1.5.1 歧義現象的處理
1.5.2 未知語(yǔ)言現象的處理
1.6 自然語(yǔ)言處理的基本方法及其發(fā)展
1.7 學(xué)科現狀
1.8 語(yǔ)言、思維和理解
1.9 本書(shū)結構
本章小結
思考練習
第2章 語(yǔ)料庫與詞匯知識庫
2.1 語(yǔ)料庫
2.1.1 基本概念
2.1.2 語(yǔ)料庫類(lèi)型
2.1.3 典型語(yǔ)料庫介紹
2.1.4 語(yǔ)料處理的基本問(wèn)題
2.2 詞匯知識庫
2.2.1 WordNet
2.2.2 知網(wǎng)
本章小結
思考練習
第3章 n元語(yǔ)法模型
3.1 n元語(yǔ)法的基本概念
3.2 數據平滑技術(shù)
3.2.1 Laplace法則
3.2.2 GoodTrur1ng估計
3.2.3 絕對折扣和線(xiàn)性折扣
3.2.4 W1tten-Bell平滑算法
3.2.5 扣留估計
3.2.6 交叉校驗
3.2.7 刪除插值法
3.2.8 Katz回退算法
3.3 開(kāi)發(fā)和測試模型的數據集
3.4 基于詞類(lèi)的n-gram模型
本章小結
思考練習
第4章 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(gè)基本問(wèn)題
4.3.1 求解觀(guān)察值序列的概率
4.3.2 確定最優(yōu)狀態(tài)序列
4.3.3 HMM的參數估計
本章小結
思考練習
第5章 常用機器學(xué)習方法簡(jiǎn)介
5.1 決策樹(shù)
5.2 貝葉斯分類(lèi)器
5.3 支持向量機
5.4 最大熵模型
5.5 感知器
5.6 Boost1ng
本章小結
思考練習
第6章 字符編碼與字頻統計
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 字頻統計
6.4.1 字頻統計的應用
6.4.2 單字字頻統計
6.4.3 雙字字頻統計
本章小結
思考練習
第7章 詞法分析
7.1 漢語(yǔ)自動(dòng)分詞及其基本問(wèn)題
7.1.1 分詞規范與詞表
7.1.2 切分歧義問(wèn)題
7.1.3 未登錄詞識別問(wèn)題
7.2 基本分詞方法
7.2.1 最大匹配法
7.2.2 最少分詞法
7.2.3 最大概率法
7.2.4 與詞性標注相結合的分詞方法
7.2.5 基于互現信息的分詞方法
7.2.6 基于字分類(lèi)的分詞方法
7.2.7 基于實(shí)例的漢語(yǔ)分詞方法
7.3 中文姓名識別
7.3.1 基于規則的方法
7.3.2 基于統計的方法
7.4 漢語(yǔ)自動(dòng)分詞系統的評價(jià)
7.5 英語(yǔ)形態(tài)還原
7.6 詞性標注
7.6.1 詞性標記集
7.6.2 基于規則的詞性標注方法
7.6.3 基于統計的詞性標注方法
本章小結
思考練習
第8章 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 移近一歸約算法
8.3.2 歐雷分析法
8.3.3 線(xiàn)圖分析法
8.3.4 cYK分析法
8.4 概率上下文無(wú)關(guān)文法
8.5 淺層句法分析
8.5.1 問(wèn)題的提出
8.5.2 基于規則的方法
8.5.3 基于統計的方法
8.6 句法分析系統評測
本章小結
思考練習
第9章 語(yǔ)義分析
9.1 詞義消歧
9.1.1 基于規則的詞義消歧
9.1.2 基于統計的詞義消歧
9.1.3 基于實(shí)例的詞義消歧
9.1.4 基于詞典的詞義消歧
9.2 語(yǔ)義角色標注
9.2.1 格語(yǔ)法
9.2.2 基于統計機器學(xué)習技術(shù)的語(yǔ)義角色標注
9.3 深層語(yǔ)義推理
9.3.1 命題邏輯和渭詞邏輯
9.3.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )
9.3.3 概念依存理論
本章小結
思考練習
參考文獻
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