高等學?！笆濉币?guī)劃教材·計算機軟件工程系列：自然語言處理基本理論和方法（第2版）簡介，目錄書摘
2019-12-26 20:51
來源：京東
作者：京東
高等學?！笆濉币?guī)劃教材·計算機軟件工程系列：自然語言處理基本理論和方法（第2版）
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內(nèi)容簡介: 《高等學?！笆濉币?guī)劃教材·計算機軟件工程系列：自然語言處理基本理論和方法（第2版）》對自然語言處理的基本理論和方法進行介紹。主要內(nèi)容包括字符集的編碼體系、語言計算模型、語言學資源建設(shè)、自然語言的詞法分析、句法分析和語義分析等?！陡叩葘W?！笆濉币?guī)劃教材·計算機軟件工程系列：自然語言處理基本理論和方法（第2版）》內(nèi)容源于作者多年的教學及科研心得，適合作為高等院校計算機相關(guān)專業(yè)本科生及研究生課程的教材。
作者簡介:
目錄:第1章 緒論
1．1 什么是自然語言處理
1．2 自然語言處理的主要過程
1．3 自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 自然語言處理中用到的知識
1．5 自然語言處理面臨的困難
1．5．1 歧義現(xiàn)象的處理
1．5．2 未知語言現(xiàn)象的處理
1．6 自然語言處理的基本方法及其發(fā)展
1．7 學科現(xiàn)狀
1．8 語言、思維和理解
1．9 本書結(jié)構(gòu)
本章小結(jié)
思考練習
第2章 語料庫與詞匯知識庫
2．1 語料庫
2．1．1 基本概念
2．1．2 語料庫類型
2．1．3 典型語料庫介紹
2．1．4 語料處理的基本問題
2．2 詞匯知識庫
2．2．1 Word Net
2．2．2 知網(wǎng)
本章小結(jié)
思考練習
第3章 n元語法模型
3．1 n元語法的基本概念
3．2 數(shù)據(jù)平滑技術(shù)
3．2．1 Laplace法則
3．2．2 Good-Turing估計
3．2．3 絕對折扣和線性折扣
3．2．4 Witten-Bell平滑算法
3．2．5 扣留估計
3．2．6 交叉校驗
3．2．7 刪除插值法
3．2．8 Katz回退算法
3．3 開發(fā)和測試模型的數(shù)據(jù)集
3．4 基于詞類的n，-gram模型
本章小結(jié)
思考練習
第4章 隱馬爾科夫模型
4．1 馬爾科夫模型
4．2 隱馬爾科夫模型
4．3 HMM的三個基本問題
4．3．1 求解觀察值序列的概率
4．3．2 確定最優(yōu)狀態(tài)序列
4．3．3 HMM的參數(shù)估計
本章小結(jié)
思考練習
第5章 常用機器學習方法簡介
5．1 決策樹o
5．2 貝葉斯分類器
5．3 支持向量機
5．4 最大熵模型
5．5 感知器
5．6 Boosting
本章小結(jié)
思考練習
第6章 字符編碼與字頻統(tǒng)計
6．1 西文字符編碼
6．2 中文字符編碼
6．2．1 國標碼
6．2．2 大五碼
6．2．3 Unicode與ISO/IEC10646
6．2．4 國標擴展碼
6．2．5 GB18030
6．3 字符編碼知識的作用
6．4 字頻統(tǒng)計
6．4．1 字頻統(tǒng)計的應(yīng)用
6．4．2 單字字頻統(tǒng)計
6．4．3 雙字字頻統(tǒng)計
本章小結(jié)
……
第7章 詞法分析
第8章 句法分析
第9章 語義分析
參考文獻
1．1 什么是自然語言處理
1．2 自然語言處理的主要過程
1．3 自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 自然語言處理中用到的知識
1．5 自然語言處理面臨的困難
1．5．1 歧義現(xiàn)象的處理
1．5．2 未知語言現(xiàn)象的處理
1．6 自然語言處理的基本方法及其發(fā)展
1．7 學科現(xiàn)狀
1．8 語言、思維和理解
1．9 本書結(jié)構(gòu)
本章小結(jié)
思考練習
第2章 語料庫與詞匯知識庫
2．1 語料庫
2．1．1 基本概念
2．1．2 語料庫類型
2．1．3 典型語料庫介紹
2．1．4 語料處理的基本問題
2．2 詞匯知識庫
2．2．1 Word Net
2．2．2 知網(wǎng)
本章小結(jié)
思考練習
第3章 n元語法模型
3．1 n元語法的基本概念
3．2 數(shù)據(jù)平滑技術(shù)
3．2．1 Laplace法則
3．2．2 Good-Turing估計
3．2．3 絕對折扣和線性折扣
3．2．4 Witten-Bell平滑算法
3．2．5 扣留估計
3．2．6 交叉校驗
3．2．7 刪除插值法
3．2．8 Katz回退算法
3．3 開發(fā)和測試模型的數(shù)據(jù)集
3．4 基于詞類的n，-gram模型
本章小結(jié)
思考練習
第4章 隱馬爾科夫模型
4．1 馬爾科夫模型
4．2 隱馬爾科夫模型
4．3 HMM的三個基本問題
4．3．1 求解觀察值序列的概率
4．3．2 確定最優(yōu)狀態(tài)序列
4．3．3 HMM的參數(shù)估計
本章小結(jié)
思考練習
第5章 常用機器學習方法簡介
5．1 決策樹o
5．2 貝葉斯分類器
5．3 支持向量機
5．4 最大熵模型
5．5 感知器
5．6 Boosting
本章小結(jié)
思考練習
第6章 字符編碼與字頻統(tǒng)計
6．1 西文字符編碼
6．2 中文字符編碼
6．2．1 國標碼
6．2．2 大五碼
6．2．3 Unicode與ISO/IEC10646
6．2．4 國標擴展碼
6．2．5 GB18030
6．3 字符編碼知識的作用
6．4 字頻統(tǒng)計
6．4．1 字頻統(tǒng)計的應(yīng)用
6．4．2 單字字頻統(tǒng)計
6．4．3 雙字字頻統(tǒng)計
本章小結(jié)
……
第7章 詞法分析
第8章 句法分析
第9章 語義分析
參考文獻
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
