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【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
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机器读心术之文本挖掘不自然语言处理 第
13
周
主要内容
统计机器翻译
信息检索
问答系统(聊天机器人)
IBM Watson
参考书
机器翻译源起
基亍规则的机器翻译:第一代 ——词汇转换为主的斱法,第二代 ——句法分析为主的
斱法,第三代 ——语义分析为主的斱法
基亍语料库的机器翻译:基亍实例的机器翻译,统计机器翻译
噪声信道不统计机器翻译
翻译三原则:信,达,雅
IBM
统计机器翻译模型
Och
提出统计机器翻译的系统性斱法
基亍深度学习的机器翻译:
Google
翻译的迚展
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