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文章目錄

• 目錄
• 前言
• 課堂總結（一）
• 課堂總結（二）
• 課堂總結（三）
• 課堂總結（四）

前言

碩士生涯結束，開始專心做一件自己覺得有用的工具，先做工程，后搞理論。
自然語言處理是一個非常難的問題，同時是人工智能皇冠上的明珠。
接下來會記錄一系列自然語言處理的筆記，來自于哈工大老師關毅。

課堂總結（一）

問答系統總結，數據層，搜索引擎控制，信息采集，文本分類，信息索引。

課堂總結（二）

文本分類系統新的結構。國家863項目。
處理精度，魯棒性達到相應的目標。
新一代學習檢索機制，持續學習的能力。
統計詞法分析，外界反饋來學習，機制研究。
實體信息抽取，電子病歷信息抽取。電子健康。基于最大熵的識別系統，CRF模型。
transfer learning模型。句法分析，補償學習，增量學習，主動式學習，在線學習，強化學習。
文本聚類，自組織映射文本系統。
做一個有人用的東西。

課堂總結（三）

把自己做的東西的應用率作為自己的追求目標，忠實的fans。
領域知識的自動構建，單詞變體，縮略語的研究，難度極大，非常有用的應用。
mindmanager 推薦。
思維導圖構成，結構清晰，思路連貫。
開始回顧：
語言-多類文檔。字處理-編碼，輸入輸出。
分詞的難點：every great idea is simple。
頻度統計，很多工作。科學的定量方法。
語料庫的多級加工，n-grams語言模型。

課堂總結（四）

n-gram噪聲信道模型，平滑。
平滑的原則。
隱碼句法淺層句法分析問題。
總結的話：規則+統計結合的思想。
一般性問題和特殊性問題。語義不能這么弄。
分個類：
1搶占高地的研究，先做式。
2解決問題的研究，Hownet。
3填補空白的研究，成熟方法+新事物處理，語義信息在神經中的機制。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理笔记9-哈工大 关毅的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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