天大自然语言处理ppt.zip

《天大自然语言处理》课程资料包含了多个PPT文件，涵盖了在线社会媒体分析、社会计算、隐马尔可夫模型、机器翻译、信息检索等多个关键领域。以下是对这些知识点的详细阐述： 1. **在线社会媒体与社会计算**： 社会计算是研究社会现象与信息技术相互作用的学科，它利用大数据分析来理解和预测人类行为。在线社会媒体是社会计算的重要数据来源，如微博、微信、Facebook等，它们提供了大量用户生成的内容，可用于情感分析、网络影响力研究、群体行为预测等。 2. **隐马尔可夫模型（HMM）及其应用**： 隐马尔可夫模型是一种统计建模方法，常用于自然语言处理中的序列标注任务，如词性标注、语音识别和机器翻译。HMM假设观察序列由一个不可见的状态序列生成，其中每个状态只影响下一个状态和当前的观察值。 3. **机器翻译（Machine Translation, MT）**： 机器翻译是将一种语言自动转换为另一种语言的过程，主要依赖于深度学习技术，如神经网络和Transformer模型。现代MT系统，如谷歌的神经机器翻译系统，已经能实现高质量的多语言互译。 4. **信息检索（Information Retrieval, IR）**： 信息检索是研究如何高效地从大量文档中找到相关信息的技术，包括查询分析、文档索引、相似度计算等。经典的IR模型有布尔模型、向量空间模型和概率IR模型。这里提及的“信息检索1-概念”和“信息检索3-模型”可能涵盖了这些基本概念和代表性模型。 5. **词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）**： 词义消歧是解决词汇多义性问题的关键，同一单词在不同语境中有不同含义。WSD通常需要上下文信息来确定词的确切含义，可以采用基于规则、统计或深度学习的方法。 6. **信息检索2-评价**： 评价信息检索系统的性能通常使用查准率、查全率、F1值等指标，以及如MRR（Mean Reciprocal Rank）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等评估方法。 7. **概率上下文无关文法（Probabilistic Context-Free Grammar, PCFG）**： PCFG是形式语言理论中的一个重要概念，用于表示语言的概率结构。在自然语言处理中，PCFG常用于句法分析和语义解析。 8. **搭配（Collocation）**： 搭配是指词汇之间常见的固定组合，如“大雨倾盆”、“深入研究”。识别和理解搭配对于语言理解和生成都很重要。 9. **词汇获取（Vocabulary Acquisition）**： 这是自然语言处理的预处理步骤，涉及词汇的识别、过滤和扩展，为后续的分析和处理提供基础。 10. **第7讲概率上下文无关文法.ppt、第4讲搭配.ppt、第6讲词汇获取.ppt**： 这些PPT可能详细介绍了PCFG的构造和应用，搭配的识别方法，以及词汇获取的具体技术和策略。 通过学习这些内容，我们可以深入理解自然语言处理的基础理论和关键技术，并能够应用到实际的文本分析、信息提取和智能对话系统中。