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发表于2009年05月14号由52nlp自然语言处理：最大熵和对数线性模型Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年5月14日）三、 最大熵模型详述g) GIS算法（Generative Iterative Scaling） i. 背景： 最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法GIS (generalized iterat. 阅读全文
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发表于2009年05月9号由52nlp自然语言处理：最大熵和对数线性模型Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年5月9日）三、 最大熵模型详述c) 相对熵（Kullback-Liebler距离）（Relative Entropy (Kullback-Liebler Distance)） i. 定义（Definition）：两个概率分布 阅读全文
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发表于2009年05月5号由52nlp自然语言处理：最大熵和对数线性模型Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年5月5日）二、 最大熵（Maximum Entropy）：b) 最大熵模型(Maximum Entropy Modeling) iii. 约束条件（Constraint）： 每个特征的观察样本期望值与特征模型期望值相一致（. 阅读全文
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发表于2009年04月29号由52nlp自然语言处理：最大熵和对数线性模型Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年4月29日）一、 词性标注（POS tagging）：c) 特征向量表示（Feature Vector Representation） i. 一个特征就是一个函数f（A feature is a function f ）： 阅读全文
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发表于2009年04月25号由52nlp自然语言处理：最大熵和对数线性模型Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年4月25日）上一讲主要内容回顾（Last time）：* 基于转换的标注器（Transformation-based tagger）* 基于隐马尔科夫模型的标注器（HMM-based tagger）遗留的内容（Leftov 阅读全文
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MIT自然语言处理第四讲：标注（第四部分）发表于2009年03月26号由52nlp自然语言处理：标注Natural Language Processing: Tagging作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年3月26日）三、 马尔科夫模型（Markov Model）g) 有效标注（Efficient Tagging） i. 对于一个单词序列，如何寻找最可能的标记序列（How to find the most likely a sequence of tag 阅读全文
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MIT自然语言处理第四讲：标注（第三部分）发表于2009年03月24号由52nlp自然语言处理：标注Natural Language Processing: Tagging作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年3月24日）三、 马尔科夫模型（Markov Model）a) 直观（Intuition）：对于序列中的每个单词挑选最可能的标记（Pick the most likely tag for each word of a sequence） i. 我们将对 阅读全文
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MIT自然语言处理第四讲：标注（第二部分）发表于2009年03月7号由52nlp自然语言处理：标注Natural Language Processing: Tagging作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年3月7日）学习标注（Learning to Tag） * 基于转换的学习（Transformation-based Learning） * 隐马尔科夫标注器（Hidden Markov Model Taggers） * 对数线性模型（Log-linear 阅读全文
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MIT自然语言处理第四讲：标注（第一部分）发表于2009年02月24号由52nlp自然语言处理：标注Natural Language Processing: Tagging作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年2月24日）上一讲主要内容回顾（Last time） 语言模型(Language modeling): n-gram模型（n-gram models） 语言模型评测（LM evaluation） 平滑(Smoothing): 打折（Discoun... 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第六部分）发表于2009年02月16号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年2月16日）六、 插值及回退a) The Bias-Variance Trade-Off i. 未平滑的三元模型估计(Unsmoothed trigram estimate)： ... 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第五部分）发表于2009年02月11号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年2月10日）五、 Good-Turing打折法（Good-Turing Discounting）a) 你在将来看到一个新词的可能性有多大？用所看到的事件去估计未知事件的概率（How li 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第四部分）发表于2009年01月20号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月20日）四、 平滑算法a) 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate） i. MLE使训练数据尽可能的“大”（MLE makes training dat 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第三部分）发表于2009年01月18号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月18日）三、 语言模型的评估a) 评估一个语言模型（Evaluating a Language Model） i. 我们有n个测试单词串（We have n test string） 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第二部分）发表于2009年01月17号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月17日）二、语言模型构造a) 语言模型问题提出（The Language Modeling Problem） i. 始于一些词汇集合（Start with some vocabula 阅读全文
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MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第一部分）发表于2009年01月16号由52nlp自然语言处理：概率语言模型Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月16日）上一讲主要内容回顾（Last time） 语料库处理（Corpora processing） 齐夫定律（Zipf’s law） 数据稀疏问题（Data sparsene... 阅读全文
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MIT自然语言处理第二讲：单词计数（第四部分）发表于2009年01月11号由52nlp自然语言处理：单词计数Natural Language Processing: (Simple) Word Counting作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月11日）四、 分词相关a) Tokenization i. 目标（Goal）：将文本切分成单词序列（divide text into a sequence of words） ii. 单词指的是一串连续的字母 阅读全文
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MIT自然语言处理第二讲：单词计数（第三部分）发表于2009年01月10号由52nlp自然语言处理：单词计数Natural Language Processing: (Simple) Word Counting作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月10日）三、 语料库相关a) 数据稀疏问题（Sparsity） i. “kick”在一百万单词中出现的次数（How often does “kick” occur in 1M words）?——58 ii. 阅读全文
posted @ 2013-01-07 18:42
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MIT自然语言处理第二讲：单词计数（第二部分）发表于2009年01月9号由52nlp自然语言处理：单词计数Natural Language Processing: (Simple) Word Counting作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn ，2009年1月9日）二、 齐夫定律(Zipf’s Law)a) 在任何一个自然语言里第n个最常用的单词的频率与n近似成反比（The frequency of use of the nth-most-frequently-us 阅读全文
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MIT自然语言处理第二讲：单词计数（第一部分）发表于2009年01月8号由52nlp自然语言处理：单词计数Natural Language Processing: (Simple) Word Counting作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年1月8日）这一讲主要内容（Today):1、语料库及其性质（Corpora and its properties）；2、Zipf 法则( Zipf’s Law )；3、标注语料库例子（Examples of anno 阅读全文
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MIT自然语言处理第一讲：简介和概述（第三部分）发表于2009年01月5号由52nlp自然语言处理：背景和概述Natural Language Processing:Background and Overview作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department,September 8, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年1月5日）四、 这门课程将包含哪些内容（What will this course be about）?1、 对不同层次（句法、语义、篇章）的语言知识建立合适的计算模型和有效的表达方式（Computationall 阅读全文
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MIT自然语言处理第一讲：简介和概述（第二部分）发表于2009年01月4号由52nlp自然语言处理：背景和概述Natural Language Processing:Background and Overview作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department,September 8, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年1月4日）三、NLP的知识瓶颈（Knowledge Bottleneck in NLP）我们需要（We need）： ——有关语言的知识（Knowledge about language）； ——有关世界的知识（K 阅读全文
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MIT自然语言处理第一讲：简介和概述（第一部分）发表于2009年01月3号由52nlp自然语言处理：背景和概述Natural Language Processing:Background and Overview作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department,September 8, 2004)译者：我爱自然语言处理（www.52nlp.cn，2009年1月3日）这堂课将要回答的问题（Questions that today’s class will answer）：1、什么是自然语言处理（What is Natural Language Processing ( 阅读全文
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MIT开放式课程“自然语言处理”介绍发表于2009年01月2号由52nlp 从订阅的Google快讯上知道这个“麻省理工学院“开放式课程网页” | 电机工程与计算机科学 | 6.881 2004秋季课程：自然语言处理 | 课堂讲稿”网站，看介绍是MIT开放课程的中文翻译计划，但是浏览这个网站时我并没有找到具体讲稿的中文翻译，只是下载到了相关的英文课件，顺势去了MIT官方课程的英文网站，也找到了这些课件。很想知道是否有相关的翻译，并萌生了一个想法：结合自己的经验来翻译和解释相关的课件，也权当一个学习和深化的过程。只是怕版权的问题，所以仔细阅读了一下MIT的“创作共享规范”，最终的结论是“如果不. 阅读全文
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丹尼斯·洪:讲述他的七种全地形机器人 阅读全文
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马库斯·菲舍尔如鸟儿飞翔的机器人 阅读全文
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生活不只是生存：教你学会生活的30种方式（一）yangtingyu19902013-01-045857“人应该生活，而不仅仅是生存。”——杰克·伦敦。很多时候我们的生活就好像是开着自动挡，像是在敷衍了事一样，每天都过着和前一天同样的生活。这样的日子过得还不错、很舒坦，直到你发现这一年又什么也没做，也没有真正地享受生活。这样的日子过得还不错，直到你变老了，回首往事，却发现满是遗憾。这样的日子过得挺好，直到你看着孩子们都去上大学了，你才意识到自己错过了孩子们的童年。这样的日子其实过得并不好。如果你想真正地生活，真正地体验生活，最大程度地享受生活，而不是只为了生存在勉强度日，那么你应该想办 阅读全文
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简介在过去几个月，源自不同渠道――从强大的微软到产品花哨的个人发明家――的消息表明，同声传译装置虽非完美，但做到基本可用已经指日可待了。电脑同声传译有望实现在1960年代开始的电视剧《星际迷航》里，不论星际飞船“进取号”在宇宙里航行到多么遥远的地方，它遇到的任何外星人都能用流利的加洲口音的英语交谈。剧中是这样解释的，Kirk（柯克）船长和他的船员们都佩带着微型万能翻译器，可以扫描外星人的脑电波，然后将他们的思维用得体的英语同步表达出来。当然，这是科幻小说来着。但最优秀的科幻小说往往能预言未来。许多人相信，正是《星际迷航》第一季中出现的弹开式通讯器启发了翻盖式手机的设计。不过也有不好的一面，许多 阅读全文
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大数据挖掘hjgc20012013-01-06325这本书已经由剑桥大学出版社出版。如果你购买精装版，可以享受20%的折扣。经出版方同意，你可以免费下载本书。但剑桥大学出版社拥有本书的所有权，如果你希望重印本书的全部或部分章节，需要得到出版社的授权。很遗憾需要特别指出这点，因为据我们目前掌握的证据表明，有人将我们以前在网上公开的书籍更换名字后重新出版。正如本书第三章所述，这种侵权行为是很容易被人发现的。------Anand Rajaraman，Jeff Ullman。以下内容和2012年7月4日校订的公开版本是一样的。我们目前正在对该书进行修订，这本书将来会一直进行更新。当前版本可称之为V1 阅读全文
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