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    統計語言模型內在機制及應用 於江德,趙紅丹 編 計算機軟件工程（
    該商品所屬分類：計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    772-1120元
    【優惠價】
    483-700元
    【出版社】科學技術文獻出版社 
    【ISBN】9787518963218
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    ISBN編號：9787518963218
    書名：統計語言模型內在機制及應用 統計語言模型內在機制及應用
    作者：無

    代碼：88
    編者：於江德
    是否是套裝：否

    出版社名稱：科學技術文獻出版社

    　　　　
    　　　　
    "

    統計語言模型內在機制及應用

    作  者: 於江德,趙紅丹 編
    size="731x8"
    定  價: 88
    size="731x8"
    出?版?社: 科學技術文獻出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2019年11月01日
    size="731x8"
    頁  數: 339
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787518963218
    size="731x8"
    目錄
    ●章 統計語言模型概述
    1.1 自然語言處理的基本方法
    1.1.1 理性主義和經驗主義交互發展歷程
    1.1.2 理性主義和經驗主義的比較
    1.2 統計語言模型相關概念及研究進展
    1.2.1 語料庫和語料庫語言學
    1.2.2 統計語言模型相關概念
    1.2.3 統計語言模型研究進展
    1.3 常見的統計語言模型
    1.3.語法模型
    1.3.2 樸素貝葉斯分類器
    1.3.3 隱馬爾可夫模型
    1.3.4 優選熵模型
    1。3.5 條件隨機場
    1.3.6 神經網絡語言模型及深度學習
    1.4 探討統計語言模型內在機制的關鍵
    1.4.1 探討統計語言模型內在機制的關鍵
    1.4.2 應用統計語言模型的關鍵
    1.5 本書組織結構
    1.6 小結
    參考文獻
    第2章 統計語言模型基礎知識
    2.1 概率論基礎
    2.1.1 基本概念
    2.1.2 條件概率與獨立
    2.1.3 全概率公式與貝葉斯公式
    2.1.4 隨機變量
    2.1.5 數學期望與方差
    2.1.6 常見概率分布
    2.1.7 優選似然估計
    2.2 圖論基礎
    2.2.1 基本概念
    2.2.2 子圖與圖的運算
    2.2.3 圖的表示
    2.2.4 通路、回路和連通性
    2.3 數據稀疏與數據平滑
    2.3.1 數據稀疏
    2.3.2 數據平滑
    2.4 小結
    參考文獻
    第3章 樸素貝葉斯分類器及其應用
    3.1 樸素貝葉斯分類的機制
    3.1.1 貝葉斯定理
    3.1.2 樸素貝葉斯分類的機制
    3.2 樸素貝葉斯分類器的訓練學習
    3.2.1 優選似然估計
    3.2.2 學習和分類算法
    3.2.3 貝葉斯估計
    3.3 樸素貝葉斯分類的應用
    3.3.1 基於樸素貝葉斯的中文人名性別判定繫統
    3.3.2 基於樸素貝葉斯的其他應用
    3.4 小結
    參考文獻
    第4章 隱馬爾可夫模型及其應用
    4.1 馬爾可夫模型
    4.1.1 馬爾可夫過程和馬爾可夫性
    4.1.2 馬爾可夫模型
    4.1.3 馬爾可夫模型應用舉例
    4.2 隱馬爾可夫模型簡介
    4.2.1 隱馬爾可夫模型的定義
    4.2.2 隱馬爾可夫模型的一般描述
    4.2.3 隱馬爾可夫模型的3個基本問題
    4.3 隱馬爾可夫模型3個基本問題的解決
    4.3.1 評估問題的解決——前向算法和後向算法
    4.3.2 解碼問題的解決——維特比算法
    4.3.3 學習問題的解決——前向後向算法
    4.4 隱馬爾可夫模型的應用
    4.4.1 漢語詞性標注簡介
    4.4.2 基於隱馬爾可夫模型的漢語詞性標注
    4.4.3 隱馬爾可夫模型的其他應用
    4.5 小結
    參考文獻
    第5章 優選熵模型及其應用
    5.1 優選熵原理
    5.1.1 熵與熵增原理
    5.1.2 信息熵與優選熵原理
    5.1.3 熵與信息熵的區別聯繫
    5.2 優選熵模型
    5.2.1 優選熵建模的兩個簡單例子
    5.2.2 優選熵模型的基本概念
    5.2.3 優選熵模型的一般形式
    5.2.4 優選熵建模的整體框架
    5.2.5 優選熵建模的關鍵
    5.3 優選熵模型的特征選擇
    5.3.1 特征選擇概述
    5.3.2 基於頻次的特征選擇算法
    5.3.3 增量特征選擇算法
    5.3.4 選擇性增益計算算法
    5.4 優選熵模型的參數估計
    5.4.1 參數估計的基本思路
    5.4.2 訓練算法概述
    5.4.3 通用迭代算法
    5.4.4 改進迭代算法
    5.4.5 層次訓練算法
    5.4.6 SCGIS算法
    5.4.7 擬牛頓法(L-BFGS算法)
    5.4.8 不同訓練算法的比較
    5.5 基於優選熵模型的漢語詞性標注特征工程研究
    5.5.1 漢語詞性標注簡介
    5.5.2 漢語詞性標注特征工程研究背景及意義
    5.5.3 基於優選熵模型的漢語詞性標注
    5.5.4 詞性標注特征工程實驗
    5.5.5 結論及進一步研究展望
    5.6 采用優選熵模型的三位一體字標注漢語詞法分析
    5.6.1 引言
    5.6.2 相關研究與三位一體字標注思路
    5.6.3 優選熵模型對三位一體字標注的建模
    5.6.4 實驗環境及實驗數據集
    5.6.5 漢語詞法分析性能評估
    5.6.6 實驗及其結果分析
    5.7 優選熵模型在特定類型事件探測與分類中的應用
    5.7.1 引言
    5.7.2 相關研究
    5.7.3 基於觸發詞的特征類型事件探測
    5.7.4 基於優選熵模型的事件分類
    5.7.5 實驗結果及其分析
    5.8 小結
    參考文獻
    第6章 條件隨機場及其應用
    6.1 概率圖模型
    6.1.1 概率圖模型概要
    6.1.2 有向圖模型
    6.1.3 無向圖模型
    6.1.4 有向圖模型與無向圖模型的比較
    6.2 條件隨機場
    6.2.1 相關概念
    6.2.2 條件隨機場的定義
    6.2.3 條件隨機場的一般形式
    6.3 條件隨機場的參數估計方法
    6.4 基於條件隨機場的詞位標注漢語分詞
    6.4.1 引言
    6.4.2 詞位標注漢語分詞基本思路
    6.4.3 條件隨機場對詞位標注漢語分詞建模
    6.4.4 實驗數據集與實驗設計
    6.4.5 實驗結果及其分析
    6.4.6 基於條件隨機場
    ……
    第7章 統計語言模型之間的聯繫與區別
    第8章 深度學習及其在自然語言處理中的應用
    第9章 統計語言模型研究展望
    附錄
    內容虛線

    內容簡介

    size="789x11"

    本書是作者及其科研小組近些年來在統計語言建模領域所做研究與探索工作的總結，主要圍繞統計語言建模整個過程，進行統計語言模型的內在機制研究，重點研究如何更加準確地刻畫，如何更加簡潔地記錄，如何更加高效地使用自然語言中蘊含的知識，即統計語言建模中語言知識的刻畫、記錄與使用研究。

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