這幾天NLP我也沒有更新,并不是放棄了學(xué)習(xí),而是尋找一條合適自己的路徑,總結(jié)之后,列出來,供有同樣志向的小伙伴參考,并且以后文章更新也將按照這個(gè)順序更新,大家一起努力吧!

1:形式語言

2:自動(dòng)機(jī)

3:NLP基本介紹

4:什么是語言模型

5:N-Gram介紹

6:語言模型的應(yīng)用

7:語言模型的性能評(píng)估

8:什么是數(shù)據(jù)平滑

9:有哪些數(shù)據(jù)平滑的方法

10:自適應(yīng)方法介紹

11:概率圖模型概述

12:馬爾科夫過程

13:隱馬爾科夫過程(HMM)

14:HMM的三個(gè)基本問題

15:NLP的基本解碼問題求解

16:NLP的基本序列問題求解

17:HMM的參數(shù)估計(jì)與訓(xùn)練

18:EM算法

19:HMM的應(yīng)用

20:層次化馬爾科夫模型和馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)

21:HTK軟件

22:什么是熵

23:最大熵模型

24:實(shí)現(xiàn)最大熵模型的軟件

25:最大熵馬爾科夫模型

26:條件隨機(jī)場(chǎng)模型

27:最大熵與CRF應(yīng)用

28:CRF++軟件

29:命名實(shí)體識(shí)別

30:未登錄詞處理方法匯總

31:詞性標(biāo)注

32;文本分類 文本重排

33:文本表示,文本特征選取與權(quán)重計(jì)算,詞向量

34:分類器設(shè)計(jì)

35:分類器性能評(píng)測(cè)

36:LDA與pLSA

37:情感分析

38:應(yīng)用案例

最近發(fā)現(xiàn)有幾本參考書,分享給大家: