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 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则(知识工程)的自然语言处理方法(理性方法,传统方法) ◼ 基于词典和规则的形态还原(英语)、词性标注以及分词(汉语、日语) ◼ 基于CFG(上下文无关文法)和扩充的CFG(复杂特征集、合一运算)的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库(数据)的自然语言处理方法(经验方法) ◼ 语言模型(N元文法) ◼ 分词、词性标注(序列化标注模型) ◼ 句法分析(概率上下文无关模型、移进-规约分析器) ◼ 文本分类(朴素贝叶斯模型、最大熵模型) ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......(基于神经网络的深度学习方法)
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 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则(知识工程)的传统自然语言处理方法(理性方法) ◼ 基于词典和规则的形态还原(英语)、词性标注以及分词(汉语、日语) ◼ 基于CFG(上下文无关文法)和扩充的CFG(复杂特征集、合一运算)的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译
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