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第一部分 基础知识1

第1章 绪论2

1.1 理性主义者和经验主义者的方法2

1.2 科学内容4

1.3 语言中的歧义问题是自然语言难以处理的原因9

1.4 第一手资料11

1.5 深入阅读21

1.6 习题22

第2章 数学基础23

2.1 概率论基础23

2.2 信息论基础35

2.3 深入阅读47

2.4 习题47

第3章 语言学基础50

3.1 词性和词法50

3.2 短语结构57

3.3 语义和语用68

3.4 其他研究领域69

3.5 深入阅读70

3.6 习题70

第4章 基于语料库的工作72

4.1 基础知识72

4.2 文本75

4.3 数据标注84

4.4 深入阅读89

4.5 习题90

第二部分 词法93

第5章 搭配94

5.1 频率95

5.2 均值和方差98

5.3 假设检验101

5.4 互信息111

5.5 搭配的概念114

5.6 深入阅读116

5.7 习题117

第6章 统计推理：稀疏数据集上的n元语法模型120

6.1 Bins：构造等价类120

6.2 统计估计122

6.3 组合估计法136

6.4 结论140

6.5 深入阅读141

6.6 习题141

第7章 语义消歧143

7.1 预备知识144

7.2 有监督消歧146

7.3 基于词典的消歧151

7.4 无监督消歧158

7.5 什么是语义160

7.6 深入阅读162

7.7 习题163

第8章 词汇获取165

8.1 评价方法166

8.2 动词子范畴169

8.3 附着歧义173

8.4 选择倾向179

8.5 语义相似性182

8.6 统计自然语言处理中词汇获取的作用190

8.7 深入阅读192

8.8 习题194

第三部分 语法199

第9章 马尔可夫模型200

9.1 马尔可夫模型200

9.2 隐马尔可夫模型202

9.3 隐马尔可夫模型的三个基本问题205

9.4 隐马尔可夫模型：实现、性质和变形212

9.5 深入阅读214

9.6 习题214

第10章 词性标注216

10.1 标注中的信息源217

10.2 马尔可夫模型标注器218

10.3 隐马尔可夫标注器225

10.4 基于转换的标注学习228

10.5 其他模型和语言233

10.6 标注准确率和标注器的应用234

10.7 深入阅读237

10.8 习题238

第11章 概率上下文无关文法241

11.1 概率上下文无关文法的一些特征244

11.2 概率上下文无关文法的问题246

11.3 词串概率的计算248

11.4 内部-外部算法的问题255

11.5 深入阅读255

11.6 习题256

第12章 概率句法分析258

12.1 一些概念259

12.2 一些方法280

12.3 深入阅读287

12.4 习题289

第四部分 应用与技术291

第13章 统计对齐和机器翻译292

13.1 文本对齐294

13.2 词对齐303

13.3 统计机器翻译304

13.4 深入阅读307

13.5 习题308

第14章 聚类310

14.1 层级聚类314

14.2 非层级聚类321

14.3 深入阅读328

14.4 习题329

第15章 信息检索330

15.1 信息检索的背景330

15.2 向量空间模型335

15.3 词条分布模型338

15.4 潜在语义索引344

15.5 篇章分割350

15.6 深入阅读352

15.7 习题354

第16章 文本分类355

16.1 决策树357

16.2 最大熵建模363

16.3 感知器368

16.4 к最近邻分类372

16.5 深入阅读373

16.6 习题374

附录A 统计表376

参考文献377