统计自然语言处理是一本很好的书籍，是一本很基础的书籍目录序二第2版前宣第1版前言第1章绪论

文件名称: 统计自然语言处理

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详细说明：统计自然语言处理是一本很好的书籍，是一本很基础的书籍目录序二第2版前宣第1版前言第1章绪论 11基本概念 1.1.1语言学与语音学 2自然语言处理 11.3关于“理解”的标准 1,2自然语言处理研究的内容和面临的困难 1,2,1自然语言处理研宄的内容 1,22自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3自然语言处理面临的困难 13自然语言处理的基本方法及其发展 13,1自然语言处理的基本方汏 3,2自然语言处理的发展 14自然语言处理的研究现状本书的内容安挂第2章顸备知识 2,1概率论基本概念橱率 2最大似然估让 2.13条件概率 2.14贝叶斯法则 2.15随机变量 21.6二项式分布 2.1.7联合概率分布和条件概率分布 2.1.8贝叶斯决策理论 219期望和方差 22信息论基本概念 2,2,1熵 2.22联合熵和条件熵 223互信息 224相对熵 225交叉熵 22.6困惑度 2.27噪声信道模型 23支持向量机 2,3.1线性分类 2.32线性不可分构造核函数第3章形式语言与自动机 1基本概念 1.1图 2树 3,1.3字符串 3.2形式语言 3,2,1概述 3,2,2形式语法的定义 3.2.3形式语法的类型 324CFG识别句子的派生树表示 33自动机理论 33,1有限自动机 3.3,2止则文法与自动机的关系 33.3上下文无关文法与下推自动机 334图灵机 35线性界限自动机 3.4自动机在自然语言处理中的应用 34.1单词拼写检查 3.4.2单词形态分析 3.4.3词性消歧第4章语料库与语言知识库 4.1语料库技术榭述 41.2语料库语言学的发展 4.1.3语料库的类型 4.14汉语语料库建设中的问题 4.1.5典型语料库介绍 4.2语宣知识库 42. 1 WordNet 4.2.2 Frame Net 4.2.3EDR 42.4北京大学综合型语言知识库 4.2.5知网 4.2.6概念层次网终 4,3语言知识库与本体论第5章语言模型 51n元语法 5.2语言模型性能评价 5.3数据平滑 5,3.1问题的提出 53.2加法平滑方法 33古德-图灵(God- Turing)估讨法 5.34Katz平滑方法 535 Jelinek-mercer平滑方法 53.6 Witten-Be|滑方法 537对减值法 538 Kneser-Ney平滑方法 5.3.9算法总结 54其他平滑方法 54.1 Church-Gale平滑方法 54.2贝叶斯平滑方法 43修正的 Kneser-Ney平滑方法 55平滑方法的比较 56语言模型自适应方法 56.1基于缓存的语言模型 562基于混合方法的语言模型 563基于最大熵的语言模型第6章概率图模型 6.1概述 6,2贝叶斯网终 6.3马尔可夫模型 64隐马尔可夫模型 64,1求解观察序列的概率 64,2维特比算法 6.4.3HMM的参数估让 6.5层次化的隐马尔可夫模型 6马尔可夫网络 67最大熵模型 67.1最大熵原理 672最大熵模型的参数训练 68最大熵尔可夫模型 69条件随机场第7章自动分词、命名实体识别与词性标注 71汉语自动分词中的基本问题汉语分词规范问题 712歧义切分问题 7,1.3未登录词问题 72汉语分词方法 72.1N-最短路径方法 ⑦.22基于词的n元语法模型的分词方法 723由字构词的汉语分词方法 7.2.4基于词感知机算法的汉语分词方法 72.5基于宁的生成式模型和区分式模型相结合的汉语分词方法 7.26其他分词方法 72.7分词方法比较 7,3命名实体识别 73.1方法概述 732基于CRF的命名实体识别方法 733基于多特征的命名实体识别方法 74维吾尔语亼名识别方法研究 7.5词性注 75.1概述 752基于统計模型的词性标注方法 753基于规则的词性标注方汏 754统计方法与规则方法相结合的词性标注方法 7.55词性标注中的生词处理方法 76词性标注的一致性检査与自动校对 761词性标注一致性检査方法 762词性标注自动校对方汏 7.7关于技术评测第8章句法分析 8.1句法结构分析概述 81.1基本概念 8.1,2语法形式化 8.1.3基本方法 8.2基于PCFG的基本分析方法 8.2.1 PCFG 82,2面向PCFG的内向外向算法 8.2.3选择句子的最佳结构 8.2.4PCFG的概率参数佔讠 8.2,5分析实例 83词汇化的短语结构分析器 84非词汇化句法分析器 8.5其他相关研究 8.5,1PCFG方法的改进 8.52数据驱动的分析方法 853语义信息的利用 8.6短语结构分析器性能评价 8.6.1评价指标 8.62短语结构分析器性能比较 8.7层次化汉语长句结构分析 8.7.1标点符号在句汏分析中的作用 8.7,2层次化汉语长句结构分析的思路 8.7.3汉语标点符号的分类 8.74句法规则提取方法 8,75HP分析算法 8.8浅层句法分析 8.8.1概述 8.8.2基本名词短语的定义 8.83基于SM的 base np识别方法 8.84基于 WINNOW的 base np识别方法 8.85基于CRF的 base np识别方法 8.9依存语法理论简介 8.10依存句法分桩 8.101概述 8.10,2生成式依存分析方法 8.10.3判别式依存分析方法 8.10.4确定性依存分析方法 8.10.5其他相关研究 8.10.6基于序列标注的分层式依存分析方法 8.1依存分析器性能评价 8.11.1评价指标 8.L12依存分析性能比较 8.12短语结构与依存结构之间的关系第9章语义分析 91词义消歧概述 92有监督的词义消歧方法 9,2.1基于互信息的消歧方法 9,22基于仄叶斯分类器的消歧方法 9,23基于最大熵的词义消歧方法 93基于词典的词义消歧方法 93.1基于词典语义定义的消歧方法 93.2基于义类辞典的消歧方法 933基于双语词典的消歧方法 934 Yarowsky算法及其相关研究 94无监督的词义消歧方法 9.5词义消歧系统评价 96语义角色标注概述 9,7语义角色标注基本方法 97.1自动语义角色标注的基本流程 9⑦.2基于短语结构树的语义角色标注方法 973基于依存关系树的语义角色标注方法 9,74基于语块的语义角色标注方法 975语义角色标注的融合方法 9.8语义角色标注的领域适应性问题 99双语联合语义角色标注方法 99,1基本思路 992系统实现 99,3实验第10章篇章分析 10.1基本概念 10.2基本理论 10.2,1言语行为理论 022中心理论 0.23修辞结构理论 02.4脉络理论 10.25篇章表示理论 10.3篇章衔接性研究 10.3,1基于指代消解的衔接性相关研究 10.3,2基于词汇衔接的衔接性相关研究 10.4篇章连贯性研究 10.4.1基于信息性的连贯性相关研宄 10.42基于意图性的连贯性相关研究 10.5篇章标注语料库 10.6关于汉语篇章分析第11章统计机器翻译 11.1机器翻译概述 11.1.1机器翻译的发展 11.1.2机器翻译方法 11.13机器翻译研宄现状 112基于噪声信道模型的统计机器翻译原理 11.3IBM的5个翻译模型 3.1模型1 11.32模型2 33模型3 1134模型4 3.5模型5 114基于HMM的词对位模型 115基于短语的翻译模型 115,1模型演变 1152短语对抽取方法 6基于柱搜索的解码算法 11.7基于最大熵的翻译框架 1171模型介绍 72对位模型与最大近似 11.73对位模板 74特征函数 175参数训练 118基于层次短语的翻译模型 118.1概述 11.8.,2模型描述 11.8.3参数训练 11.8.4解码方法 11,9树翻译模型 119,1树到树的翻译模型 119,2树到串的翻译模型 1193串到树的翻译模型 11,10树模型的相关改进 11.10.1源语言句法増强的串到树翻详模型 11.10,2基于无监督树结构的翻译模型 11.11包法模型解码算法 11.12基于谓词论元结构转换的翻译模型 11、13各种翻译模型的分析 14集外词翻译 4.1数字和时间表小的识别与翻译 11.14.2命名实体翻译 11.14.3普通集外词的翻译 11、15统计翻译系统实现 11.16系统融合 16.1句子级系统融合 11162短语级系统融合 16.3词汇级系统融仝 11.16.4构建混淆网络的词对齐方法 11.17译文质量评估方法 11.17.1概述 11172技术指标 M.173相关评测 11.174有关自动评测方法的评测第12章语音翻译 12.1语音翻译的基本原理和特点 2.11语音翻译的基本原理 12.1.2语音翻译的特点 22语音翻译的研究现状 23C-STAR、 A-STAR和U-STAR 12.31 C-STAR概况 1232A-STAR和 U-STAR 12.4系统与项目介纽 125口语翻译方法 1251基于对话行为分析的口语翻译方法

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