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介绍：
01、自然语言处理与文本挖掘概述
02、自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除
03、语言模型，平滑方法。应用案例：语音识别，分词消岐
04、概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM，应用案例：语音识别与分词
05、马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件。应用案例：使用最大熵消除歧义，使用CRF进行标注
06、汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传
07、命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容
08、句法分析，找出句子的重点
09、语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考
10、文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析
11、信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？
12、文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取
13、机器翻译与语音识别技术介绍 IBM Watson系统的认知智慧
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发表于 2018-5-13 20:31:27
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发表于 2018-7-30 12:17:31
