统计自然语言处理基础： Manning 和 Schütze 教程

统计自然语言处理基础知识点 自然语言处理（NLP）是一门交叉学科，结合了计算机科学、语言学和数学等领域。统计自然语言处理是 NLP 的一个重要分支，旨在使用统计学方法对自然语言进行处理和分析。下面是根据《Foundations of Statistical Natural Language Processing》一书的内容，总结的统计自然语言处理基础知识点： 一、数学基础 * 概率论：事件、概率、条件概率、独立性、贝叶斯公式等 * 统计学：均值、方差、标准差、相关系数、回归分析等 * 线性代数：矩阵、向量、线性变换、特征值和特征向量等 二、语言学基础 * 语言学基本概念：音韵学、形态学、句法学、语义学等 * 语言类型学： isolating languages、agglutinative languages、fusional languages 等 * 语言 universals：音韵 universals、句法 universals 等 三、语料库基础 * 语料库的概念和类型：文本语料库、言语语料库、多模态语料库等 * 语料库的构建和处理：数据收集、数据预处理、数据标注等 * 语料库的应用：语言模型、机器翻译、信息检索等 四、词汇处理 * 词汇的表示方法：词典、词条、词向量等 * 词汇关系：同义词、反义词、上位词、下位词等 * 词汇选择：词汇选择算法、词汇选择模型等 五、统计推断 * 统计推断的概念和方法：最大似然估计、贝叶斯推断、 Bootstrap 等 * 统计模型：概率模型、统计模型、机器学习模型等 * 统计推断的应用：语言模型、机器翻译、信息检索等 六、自然语言处理应用 * 语言模型：n-gram 语言模型、马尔科夫链语言模型等 * 机器翻译：基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译等 * 信息检索：文本检索、信息检索模型等 七、统计自然语言处理的挑战和前景 * 统计自然语言处理的挑战：语言多样性、语言 noises、语言资源缺乏等 * 统计自然语言处理的前景：深度学习、_transfer learning_、多模态语言处理等 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》一书为读者提供了统计自然语言处理的基础知识和主要应用领域，涵盖了数学基础、语言学基础、语料库基础、词汇处理、统计推断、自然语言处理应用等方面的内容。