Я не обновлял НЛП в эти дни.Не то чтобы я бросил учиться, но я ищу путь, который мне подходит.Подведя итог, я перечисляю его для справки друзей с такими же устремлениями, и обновления статьи будут обновляться в этом порядке в будущем Давайте работать вместе!
1: Формальный язык
2: Автоматы
3: Базовое введение в НЛП
4: Что такое языковая модель
5: Введение в N-грамм
6: Применение языковых моделей
7: Оценка производительности языковых моделей
8: Что такое сглаживание данных
9: Каковы методы сглаживания данных
10: Введение в адаптивные методы
11: Обзор вероятностных графических моделей
12: Марковский процесс
13. Скрытый марковский процесс (HMM)
14: Три основные проблемы HMM
15: Решение основной проблемы декодирования НЛП
16: Решение основных задач последовательности для НЛП
17: Оценка параметров и обучение HMM
18: ЭМ-алгоритм
19: Применение HMM
20: Иерархические марковские модели и марковские сети
21: Программное обеспечение ХТК
22: Что такое энтропия
23: Модель максимальной энтропии
24: Программное обеспечение для реализации модели максимальной энтропии
25. Марковская модель с максимальной энтропией
26. Условные модели случайных полей
27: Максимальная энтропия и приложения CRF
28: программное обеспечение CRF++
29: Распознавание именованных объектов
30: Сводка методов обработки незарегистрированных слов
31: Тегирование части речи
32; перестановка текста классификации текста
33: Текстовое представление, выбор текстовых признаков и вычисление веса, вектор слов
34: Дизайн классификатора
35: Оценка производительности классификатора
36:ЛДА и ПЛСА
37: Анализ настроений
38: Случаи применения
Недавно я нашел несколько справочников, чтобы поделиться с вами: