章 緒論 1．1什么是自然語言處理 1．2自然語言處理的研究內容 1．3自然語言處理的應用領域 1．4自然語言處理中用到的知識 1．5自然語言處理面臨的困難 1．5．1歧義現象的處理 1．5．2未知語言現象的處理 1．6自然語言處理的基本方法及其發展 1．7學科現狀 1．8語言、思維和理解 1．9本書結構 本章小結 思考練 語料庫與詞匯知識庫 2．1語料庫 2．1．1基本概念 2．1．2語料庫類型 2．1，3典型語料庫介紹 2．1．4語料處理的基本問題 2．2詞匯知識庫 2．2．1 WordNet 2．2．2知網 本章小結 思考練 n元語法模型 3．1 n元語法的基本概念 3．2數據滑技* 3．2．1 Laplace法則 3．2．2 GoodTrur1ng估計 3．2．3折扣和線折扣 3．2．4 W1tten—Bell滑算法 3．2．5扣留估計 3．2．6交*校驗 3．2．7刪除*值法 3．2．8 K*z回退算法 3．3開發和測試模型的數據集 3．4基于詞類的n—gram模型 本章小結 思考練 隱馬爾科夫模型 4．1馬爾科夫模型 4．2隱馬爾科夫模型 4．3 HMM的三個基本問題 4．3．1求解觀察值序列的概率 4．3．2確定優狀態序列 4．3．3 HMM的參數估計 本章小結 思考練 常用機器學簡介 5．1 決策樹 5．2貝葉斯分類器 5．3支持向量機 5．4大熵模型 5．5感知器 5．6 Boost1ng 本章小結 思考練 字符編碼與字頻統計 6．1西文字符編碼 6．2中文字符編碼 6．2．1 國標碼 6．2．2大五碼 6．2．3 Un1code與1SO／1EC 10646 6．2．4國標擴展碼 6．2．5 GB 18030 6．3字符編碼知識的作用 6．4字頻統計 6．4．1字頻統計的應用 6．4．2單字字頻統計 6．4．3雙字字頻統計 本章小結 思考練 詞法分析 7．1漢語自動分詞及其基本問題 7．1．1分詞規范與詞表 7．1．2切分歧義問題 7．1．3未登錄詞識別問題 7．2基本分詞方法 7．2．1大匹配法 7．2．2少分詞法 7．2．3大概率法 7．2．4與詞標注相結合的分詞方法 7．2．5基于互現信息的分詞方法 7．2．6基于字分類的分詞方法 7．2．7基于實例的漢語分詞方法 7．3中文姓名識別 7．3．1基于規則的方法 7．3．2基于統計的方法 7．4漢語自動分詞系統的評價 7．5英語形態還原 7．6詞標注 7．6．1詞標記集 7．6．2基于規則的詞標注方法 7．6，3基于統計的詞標注方法 本章小結 思考練 句法分析 8．1文法的表示 8．2自頂向下的句法分析 8．3自底向上的句法分析 8．3．1一歸約算法 8．3．2歐雷分析法 8．3．3線圖分析法 8．3．4 cYK分析法 8．4概率上下文無關文法 8．5淺層句法分析 8．5．1問題的提出 8．5．2基于規則的方法 8．5．3基于統計的方法 8．6句法分析系統評測 本章小結 思考練 語義分析 9．1詞義消歧 9．1．1基于規則的詞義消歧 9．1．2基于統計的詞義消歧 9．1．3基于實例的詞義消歧 9．1．4基于詞典的詞義消歧 9．2語義角*標注 9．2．1 格語法 9．2．2基于統計機器學的語義角*標注 9．3深層語義推理 9．3．1命題邏輯和渭詞邏輯 9．3．2語義網絡 9．3．3概念依存理論 本章小結 思考練文獻