第1章 应用自然语言处理技术

1.1 付出与回报

1.1.1 如何开始

1.1.2 招聘人员

1.1.3 学习

1.2 开发环境

1.3 技术基础

1.3.1 Java

1.3.2 规则方法

1.3.3 统计方法

1.3.4 计算框架

1.3.5 文本挖掘

1.3.6 语义库

1.4 本章小结

1.5 专业术语

第2章 中文分词原理与实现

2.1 接口

2.1.1 切分方案

2.1.2 词特征

2.2 查找词典算法

2.2.1标准Trie树

2.2.2 三叉Trie树

2.2.3 词典格式

2.3 最长匹配中文分词

2.3.1 正向最大长度匹配法

2.3.2 逆向最大长度匹配法

2.3.3 处理未登录串

2.3.4 开发分词

2.4 概率语言模型的分词方法

2.4.1 一元模型

2.4.2 整合基于规则的方法

2.4.3 表示切分词图

2.4.4 形成切分词图

2.4.5 数据基础

2.4.6 改进一元模型

2.4.7 二元词典

2.4.8 完全二叉树组

2.4.9 三元词典

2.4.10 N元模型

2.4.11 N元分词

2.4.12 生成语言模型

2.4.13 评估语言模型

2.4.14 概率分词的流程与结构

2.4.15 可变长N元分词

2.4.16 条件随机场

2.5 新词发现

2.5.1 成词规则

2.6 词性标注

2.6.1 数据基础

2.6.2 隐马尔可夫模型

2.6.3 存储数据

2.6.4 统计数据

2.6.5 整合切分与词性标注

2.6.6 大词表

2.6.7 词性序列

2.6.8 基于转换的错误学习方法

2.6.9 条件随机场

2.7 词类模型

2.8 未登录词识别

2.8.1 未登录人名

2.8.2 提取候选人名

2.8.3 最长人名切分

2.8.4 一元概率人名切分

2.8.5 二元概率人名切分

2.8.6 未登录地名

2.8.7 未登录企业名

2.9 平滑算法

2.10 机器学习的方法

2.10.1 最大熵

2.10.2 条件随机场

2.11 有限状态机

2.12 地名切分

2.12.1识别未登录地名

2.12.2 整体流程

2.13 企业名切分

2.13.1 识别未登录词

2.13.2 整体流程

2.14 结果评测

2.15 本章小结

2.16 专业术语

第3章 英文分析

3.1 分词

3.1.1 句子切分

3.1.2 识别未登录串

3.1.3 切分边界

3.2 词性标注

3.3 重点词汇

3.4 句子时态

3.5 本章小结

第4章 依存文法分析

4.1 句法分析树

4.2 依存文法

4.2.1中文依存文法

4.2.2 英文依存文法

4.2.3 生成依存树

4.2.4 遍历

4.2.5 机器学习的方法

4.3 小结

4.4 专业术语

第5章 文档排重

5.1 相似度计算

5.1.1 夹角余弦

5.1.2 最长公共子串

5.1.3 同义词替换

5.1.4 地名相似度

5.1.5 企业名相似度

5.2 文档排重

5.2.1关键词排重

5.2.2 SimHash

5.2.3 分布式文档排重

5.2.4 使用文本排重

5.3 在搜索引擎中使用文本排重

5.4 本章小结

5.5 专业术语

第6章 信息提取

6.1 指代消解

6.2 中文关键词提取

6.2.1关键词提取的基本方法

6.2.2 HITS算法应用于关键词提取

6.2.3 从网页中提取关键词

6.3 信息提取

6.3.1 提取联系方式

6.3.2 从互联网提取信息

6.3.3 提取地名

6.4 拼写纠错

6.4.1 模糊匹配问题

6.4.2 正确词表

6.4.3 英文拼写检查

6.4.4 中文拼写检查

6.5 输入提示

6.6 本章小结

6.7 专业术语

第7章 自动摘要

7.1 自动摘要技术

7.1.1 英文文本摘要

7.1.2 中文文本摘要

7.1.3 基于篇章结构的自动摘要

7.1.4 句子压缩

7.2 指代消解

7.3 Lucene中的动态摘要

7.4 本章小结

7.5 专业术语

第8章 文本分类

8.1 地名分类

8.2 错误类型分类

8.3 特征提取

8.4 关键词加权法

8.5 朴素贝叶斯

8.6 贝叶斯文本分类

8.7 支持向量机

8.7.1 多级分类

8.7.2 规则方法

8.7.3 网页分类

8.8 最大熵

8.9 信息审查

8.10 文本聚类

8.10.1 K均值聚类方法

8.10.2 K均值实现

8.10.3 深入理解DBScan算法

8.10.4 使用DBScan算法聚类实例

8.11 本章小结

8.12 专业术语

第9章 文本倾向性分析

9.1 确定词语的褒贬倾向

9.2 实现情感识别

9.3 本章小结

9.4 专业术语

第10章 问答系统

10.1 问答系统的结构

10.1.1 提取问答对

10.1.2 等价问题

10.2 问句分析

10.2.1问题类型

10.2.2 句型

10.2.3 业务类型

10.2.4 依存树

10.2.5 指代消解

10.2.6 二元关系

10.2.7 逻辑表示

10.2.8 问句模板

10.2.9 结构化问句模板

10.2.10检索方式

10.2.11问题重写

10.2.12提取事实

10.2.13验证答案

10.2.14无答案的处理

10.3 知识库

10.4 聊天机器人

10.4.1 交互式问答

10.4.2 垂直领域问答系统

10.4.3 语料库

10.4.4 客户端

10.5 自然语言生成

10.6 依存句法

10.7 提取同义词

10.7.1 流程

10.8 本章小结

10.9 术语表

第11章 语音识别

11.1 总体结构

11.1.1 识别中文

11.1.2 自动问答

11.2 语音库

11.3 语音合成

11.3.1 归一化

11.4 语音

11.4.1 标注

11.4.2 相似度

11.5 Sphinx

11.5.1 中文训练集

11.6 Julius

11.7 本章小结

11.8 术语表

参考资源

后记