【大纲】
第01课 自然语言处理与文本挖掘概述 共37页
第02课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除 共41页
第03课 语言模型，平滑方法 共38页
第04课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM 共40页
第05课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件 共31页
第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传 共47页
第07课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容 共31页
第08课 句法分析找出句子的重点 共34页
第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考 共38页
第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析 共54页
第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？ 共51页
第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取 共38页
第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧 共54页
