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本文目录一览：
- 1、
- 2、自然语言处理综述
- 3、自然语言处理中的N-Gram模型详解
自然语言处理的概述
1、自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。
2、简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。 然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。因此，在做统计前，需要先对原始数据进行预处理和归一化。
3、自然语言处理（英语：naturallanguageprocessing，缩写作NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
4、FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。本工具包及其包含数据集使用LGPL0许可证。开发语言为Java。
5、但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。
6、对于所捕获到的，存在拼写错误的字符串x， 目标是在字典中找到一个词w，使这一情况出现的概率最大。
自然语言处理综述
自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。
百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。
基于因果推断（反事实样本）的模型可解释性方法已经被越来越多的应用于各个场景。接下来，我们看两个分别来自于自然语言处理和推荐系统场景的案例。 重复问题识别是问题搜索场景里的重要任务，图中的两个语句被识别为重复的问题。
如何找到这些学者呢，一个简单的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中检索“自然语言处理”、 “计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样，马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。
横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。
自然语言处理中的N-Gram模型详解
N-gram模型是一种典型的统计语言模型（Language Model，LM），统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言（词的序列）看作一个随机***，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。
首个单词问题 ：对于一个基于bigram或trigram的模型，在计算一个句子的perplexity时，前1或2个单词需要不能直接得到，依赖于句子开头的标识符。
N-gram分类器是结合贝叶斯方法和语言模型的分类器。这里用 Y1，Y2分别表示这垃圾邮件和正常邮件，用 X表示被判断的邮件的句子。
又称拉普拉斯定律，其保证每个n-gram在训练语料中至少出现1次，以bigram为例，公式如图：其中，V是所有bigram的个数。 Good-Turing Smoothing 其基本思想是利用频率的类别信息对频率进行平滑。
关于token、N-gram、语言模型、embedding以及nlp mini-batch等内容，可以回看以前的文章 自己动手开发AI影评写作机器人 ，这里不再赘述。
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