根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下自然语言处理（NLP）相关的知识点：
1. 分词与词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging）：
分词是将连续文本分割为有意义的最小单位（词）的过程，是中文自然语言处理的基础任务。例如，对句子“他从小学会了解题。”进行分词，结果可以是“他/从小/学会/了解/题/。”。分词的准确率（LP），召回率（LR）以及F1分数是评估分词系统性能的关键指标。准确率LP计算为正确的分词个数除以系统分词总数，召回率LR是正确的分词个数除以标准答案的分词总数。F1分数是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评估分词系统的效果。
词性标注则是为每个分词赋予一个词性，如名词（N）、动词（V）、介词（P）等。词性标注对理解句子结构和语义至关重要。在自然语言处理中，正确进行词性标注对后续的语义分析、句法分析等任务至关重要。
2. 分词算法：
分词算法包括正向最大分词和逆向最大分词等。正向最大分词算法从句子的开始向后进行分词，每次尽可能将较长的词语分出来。逆向最大分词则相反，从句子的末尾向前进行分词，也尽可能将较长的词语分出来。例如，对于句子“他从小学会了解题。”，按正向最大分词算法可能的分词结果为“他/从小/学会/了解/题/。”，而逆向最大分词算法则可能得到“他/从小/学会/了/解题/。”。
3. 句法分析：
句法分析是分析句子成分结构的活动。在自然语言处理中，句法分析树是一种常见的结构表示方法，它展示了句子中各词之间的句法结构关系。句法分析可以帮助理解句子的语法结构，并为语义分析提供依据。在句子“他从小学会了解题。”的句法分析中，可以建立以S为根节点的句法树，根据文法规则递归地将VP（动词短语）等成分结合，最终形成完整的句法结构。
4. 句法分析树的构建：
句法分析树的构建过程通常涉及Chart Parse算法，如Earley算法等。算法利用一个Chart结构来记录已经分析出的成分，以及一个Agenda（议事日程）来记录待分析的成分。ActiveArc记录当前可能的扩展规则。算法迭代地从Chart中取出成分，并使用文法规则进行扩展，逐步构建出完整的句法分析树。每一步中，算法都会尝试将已经取出的成分根据文法进行扩展，并将新的成分加入到Chart中。最终，当Agenda为空且没有新的扩展可以进行时，算法停止，得到的Chart中包含了完整的句法分析树。
5. 熵的计算：
熵是信息论中的一个基本概念，用于度量信息的不确定性。在自然语言处理中，熵可以用于衡量语言模型的不确定性，或是用于评估分词系统的多样性。熵的计算需要统计文本中每个词语的概率分布，并应用熵的数学定义。例如，文本中某个词语出现的概率越高，其对熵的贡献就越小。因此，通过计算熵，可以评估模型对于词序列的预测能力，熵越低，表示模型越能准确地预测出现的词序列。
通过以上知识点的分析，我们可以看到自然语言处理是一个复杂的领域，它需要综合应用分词、词性标注、句法分析、以及信息论中的概念，如熵，来完成对自然语言的理解和分析。这些技术和方法的掌握是从事自然语言处理研究和开发工作的重要基础。
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