1. 程式人生 > >《數學之美》總結(第4章~第5章)

《數學之美》總結(第4章~第5章)

第四章 談談中文分詞

       採用“查字典”方式的分詞技術最早是由北京航天航空大學的樑南元教授提出的,我研究生期間看的第一篇論文也是這個,有點兒歷史……
       後來,中國內地,第一個自覺使用統計學模型對自然語言進行分詞的是清華大學電子工程系的郭進,也是個搞通訊的……
       基於統計的分詞技術和第三章提到的那幾個公式類似,通過分詞,產生不同的分詞序列,再將這些序列進行概率比較,最後概率最大的就是最好的分詞結果。例如一個待分詞序列,產生了如下三種分詞情況:

A1A2A3A4Am
B1B2B3B4Bn
C1C2C3C4Ck

       通過語料庫的統計,可以知道三種序列的出現頻度,當語料庫具有一定規模之後,根據大數定理就可以知道三種序列的概率,假設三種概率分別為P
a
PbPc,且存在大小關係Pa>Pb>Pc,那我們就說序列A1A2A3A4Am是最佳分詞結果。

第五章 隱含馬爾科夫模型

       這一章可就厲害了……
       等我再整理整理……

相關推薦

數學總結(4~5)

第四章 談談中文分詞        採用“查字典”方式的分詞技術最早是由北京航天航空大學的樑南元教授提出的,我研究生期間看的第一篇論文也是這個,有點兒歷史……        後來,中國內地,第一個自覺使用統計學模型對自然語言進行分詞的是清華大學電子工程系的郭

數學總結(1~3)

第一章 文字和語言 vs 數學和資訊        本章主要介紹了各種概念,屬於基礎知識預備的角色,沒有什麼好說的,雖然沒什麼所謂的乾貨,但知識量也不少。 第二章 自然語言處理——從規則到統計        本章提出了從規則到統計的自然語言處理的發展歷史,

讀《數學 統計語言模型

其它 bigram 利用 理解 googl track 推斷 art google 自然語言從產生開始。逐漸演變為一種基於上下文相關的信息表達和傳遞方式,在計算機處理自然語言時,一個最主要的問題就是為自然語言上下文相關的特性建立數學模型,叫做統計語言模型(Statist

數學》讀書記錄【思維導圖記錄】:,談談中文分詞

post IT .cn splay top style title mage blog 《數學之美》讀書記錄【思維導圖記錄】:第四章,談談中文分詞

數學》—— 個人筆記

strong == 概率 上下 很多 alt 就是 相關 分享圖片 第五章 隱含馬爾可夫模型 1 通信模型 通信的本質是一個編解碼和傳輸的過程。 典型的通信系統: 包含雅格布森通信的六個要素:發送者(信息源),信道,接收者,信息,上下文和編碼。 其中S1,S2,S

數學11—如何確定網頁和查詢的相關性(TF-IDF演算法)

文章目錄 如何查詢關於“原子能的應用”的網頁? 大致思路 問題描述 解決過程 一、使用“總詞頻” 二、加入IDF權重 三、IDF概念的理論支

數學 3 統計語言模型

語料原理上越多越好,但是要把握好一個度的問題比如機器翻譯中的雙語預料就比較少的,還有就是有很多資料都有噪聲和錯誤的,訓練語料的噪聲高低也會對模型的效果產生一定的影響,因此在訓練資料的時候通常會對訓練資料進行預處理,一般情況下,少量的隨機噪聲清理的成本非常高,通常就不做處理,還有就是有些噪聲處理的太乾淨反而是不

數學》——十一 個人筆記

                                           數學之美最近在讀《數學之美》這本書,做一下個人筆記。看的是PDF,看完後會買一本的哦!版權意識還是有的。ps:圖片文字都是這本書中的內容,侵權立刪。會有點自己的理解。第十一章    如何確定

數學25 條件隨機場、文法分析及其他

1 文法分析--計算機演算法的演變    自然語言的句法分析(Sentence Parsing)一般是指根據文法對一個句子進行分析,建立這個句子的語法樹,即文法分析(Syntactic Parsing),有時也是指對一個句子中各成分的語義進行分析,得到對這個句子語義的一種描述

數學15 矩陣運算和文字處理中的兩個分類問題

1 文字和詞彙的矩陣    在自然語言處理中,最常見的兩個分類問題分別是:將文字按主題歸類(比如將所有介紹奧運會的新聞歸到體育類)和將詞彙表中的字詞按意思歸類(比如將各種運動的專案名稱歸成體育一類)。        新聞分類乃至各種分類問題其實是一個聚類問題,關鍵是計算兩篇新

數學 2 自然語言處理-從規則到統計

2,如果僅僅使用文法規則就想覆蓋哪怕是20%真是的語句,文法規則的數量至少也要幾萬條,而且還要說明各個規則特定的使用環境,也就說你能考好  資料結構期末試卷,但是換成 考研的試卷你就考不好了,換成軟體工程裡的資料結構你照樣考不好,也就是說呢,你永遠也窮舉不完的。

1《數學3 統計語言模型

目錄 第3章 統計語言模型 1、用數學的方法描述語言規律 本節提到的概念 本節人物 2、延伸閱讀:統計語言模型的工程訣竅 2.1、高階語言模型

【通知】▁▂▃ Himi 著作《Android遊戲程式設計從零開始》★書籍原始碼+4/6/7樣★部落格系列原始碼整理打包->免費下載★ ▃▂▁

第1章 Android 平臺介紹與環境搭建1.1 Android平臺簡介21.1.1    Android作業系統平臺的優勢和趨勢21.1.2    Android SDK與Android NDK21.2 Android開發環境的搭建31.2.1    搭配環境前的準備工作31.2.2    安裝和配置環境6

數學(吳軍著)學習總結和經典摘抄

語音識別 用戶輸入 問題 font 客戶 連接 進行 聯系 -m 第1章 語言和文字 VS數字和信息 1.不同的文明,由於地域的原因。歷史上相互隔絕。便會有不同的文字。隨著文明的融合與沖突,不同文明下的人們須要交流,或者說通信,那麽翻譯的需求便產生了。翻譯這件事之所

數學》——第二 個人筆記

term spa 高級 程序 chm 出現 信息 ont 飛機 第二章 自然語言處理——從規則到統計 這一章開頭這句話:字母,文字,數字是信息編碼的不同單位。任何一種語言都是一種編碼的方式,而語言的語法規則是編解碼的算法。我們表達一個意思要通過語言表達出來,就是用

數學》——第一 個人筆記

沒有 歧義 移動互聯網 style 情況 組成 進制 LV 讓我   數學之美 第一章 文字和語言 vs 數字和信息 1 信息 通信的原理就是這三個步驟,本質上是一致的,只不過今天的實現形態發生了變化。更技

《實用電子元器件與電路基礎》 原書中文3版+2版+英文4版等5本書 ()舍茨()莫克著

資源連結:https://pan.baidu.com/s/1TOpfjWyodb9Cqe3kybW1iw分享電路設計重要參考資料5本:《實用電子元器件與電路基礎 原書第3版 (美)舍茨,莫克著》《實用電子元器件與電路基礎 原書第2版》《Practical Electronics for Inventors 1

吳軍《數學》部分概念筆記(1-11

相關參考資料見正文 Good-turing模型: 由於我們是估算對於一個位置上出現單詞wi的概率。這種情況下,在樣本庫中沒有出現的單詞,其概率並非為0. 但由於已有的Nr`r的累計和已經達到了1,所以必須採用一個“騰挪“的辦法,將一部分的概率分佈騰挪給未出現的單詞。 解決

數學》讀書筆記和知識點總結

文字和數字的起源 很久以前人類以不同的叫聲表示不同的資訊,達到彼此交流的目的,當所要表達的資訊太多時,叫聲已經不夠用了,於是文字產生了。 文字:知道“羅塞塔”石碑的典故。 資訊冗餘的重要性:當石碑經歷風吹日晒,一部分文字被腐蝕掉時,還有另一部分重複的文字作為備份,可以還原

Java程式設計思想4版-

第6章 訪問許可權控制 訪問控制(或隱藏具體實現)與“最初的實現並不恰當”有關。 所有優秀的作者,包括那些編寫軟體的程式設計師,都清楚其著作的某些部分直至重新創作的時候才變得完美,有時甚至要反覆重寫多次。如果你把一個程式碼段放到了某個位置,等過一會兒回頭再看