自然語(yǔ)言處理綜論（第二版）

第1章導(dǎo)論
1．1語(yǔ)音與語(yǔ)言處理中的知識(shí)
1．2歧義
1．3模型和算法
1．4語(yǔ)言、思維和理解
1．5學(xué)科現(xiàn)狀與近期發(fā)展
1．6語(yǔ)音和語(yǔ)言處理簡(jiǎn)史
1．6．1基礎(chǔ)研究：20世紀(jì)40年代和20世紀(jì)50年代
1．6．2兩個(gè)陣營(yíng)：1957年至1970年
1．6．3四個(gè)范型：1970年至1983年
1．6．4經(jīng)驗(yàn)主義和有限狀態(tài)模型的復(fù)蘇：1983年至1993年
1．6．5不同領(lǐng)域的合流：1994年至1999年
1．6．6機(jī)器學(xué)習(xí)的興起：2000年至2008年
1．6．7關(guān)于多重發(fā)現(xiàn)
1．6．8心理學(xué)的簡(jiǎn)要注記
1．7小結(jié)
1．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第一部分 詞匯的計(jì)算機(jī)處理
第2章正則表達(dá)式與自動(dòng)機(jī)
2．1正則表達(dá)式
2．1．1基本正則表達(dá)式模式
2．1．2析取、組合與優(yōu)先關(guān)系
2．1．3一個(gè)簡(jiǎn)單的例子
2．1．4一個(gè)比較復(fù)雜的例子
2．1．5高級(jí)算符
2．1．6正則表達(dá)式中的替換、存儲(chǔ)器與ELIZA
2．2有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)
2．2．1用FSA來(lái)識(shí)別羊的語(yǔ)言
2．2．2形式語(yǔ)言
2．2．3其他例子
2．2．4非確定FSA
2．2．5使用NFSA接收符號(hào)串
2．2．6識(shí)別就是搜索
2．2．7確定自動(dòng)機(jī)與非確定自動(dòng)機(jī)的關(guān)系
2．3正則語(yǔ)言與 FSA
2．4小結(jié)
2．5文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第3章 詞與轉(zhuǎn)錄機(jī)
3．1英語(yǔ)形態(tài)學(xué)概觀
3．1．1屈折形態(tài)學(xué)
3．1．2派生形態(tài)學(xué)
3．1．3附著
3．1．4非毗連形態(tài)學(xué)
3．1．5一致關(guān)系
3．2有限狀態(tài)形態(tài)剖析
3．3有限狀態(tài)詞表的建造
3．4有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機(jī)
3．4．1定序轉(zhuǎn)錄機(jī)和確定性
3．5用于形態(tài)剖析的FST
3．6轉(zhuǎn)錄機(jī)和正詞法規(guī)則
3．7把FST詞表與規(guī)則相結(jié)合
3．8與詞表無(wú)關(guān)的FST：Porter詞干處理器
3．9單詞和句子的詞例還原
3．9．1中文的自動(dòng)切詞
3．10拼寫錯(cuò)誤的檢查與更正
3．11最小編輯距離
3．12人是怎樣進(jìn)行形態(tài)處理的
3．13小結(jié)
3．14文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第4章 N元語(yǔ)法
4．1語(yǔ)料庫(kù)中單詞數(shù)目的計(jì)算
4．2簡(jiǎn)單的（非平滑的）N元語(yǔ)法
4．3訓(xùn)練集和測(cè)試集
4．3．1N元語(yǔ)法及其對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)的敏感性
4．3．2未知詞：開(kāi)放詞匯與封閉詞匯
4．4N元語(yǔ)法的評(píng)測(cè)：困惑度
4．5平滑
4．5．1Laplace平滑
4．5．2Good Turing打折法
4．5．3Good Turing估計(jì)的一些高級(jí)專題
4．6插值法
4．7回退法
4．7．1高級(jí)專題：計(jì)算Katz回退的α和P*
4．8實(shí)際問(wèn)題：工具包和數(shù)據(jù)格式
4．9語(yǔ)言模型建模中的高級(jí)專題
4．9．1高級(jí)的平滑方法：Kneser Ney平滑法
4．9．2基于類別的N元語(yǔ)法
4．9．3語(yǔ)言模型的自適應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)（Web）應(yīng)用
4．9．4長(zhǎng)距離信息的使用：簡(jiǎn)要的綜述
4．10信息論背景
4．10．1用于比較模型的交叉熵
4．11高級(jí)問(wèn)題：英語(yǔ)的熵和熵率均衡性
4．12小結(jié)
4．13文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第5章詞類標(biāo)注
5．1（大多數(shù)）英語(yǔ)詞的分類
5．2英語(yǔ)的標(biāo)記集
5．3詞類標(biāo)注
5．4基于規(guī)則的詞類標(biāo)注
5．5基于隱馬爾可夫模型的詞類標(biāo)注
5．5．1計(jì)算最可能的標(biāo)記序列： 一個(gè)實(shí)例
5．5．2隱馬爾可夫標(biāo)注算法的形式化
5．5．3使用Viterbi算法來(lái)進(jìn)行HMM標(biāo)注
5．5．4把HMM擴(kuò)充到三元語(yǔ)法
5．6基于轉(zhuǎn)換的標(biāo)注
5．6．1怎樣應(yīng)用TBL規(guī)則
5．6．2怎樣學(xué)習(xí)TBL規(guī)則
5．7評(píng)測(cè)和錯(cuò)誤分析
5．7．1錯(cuò)誤分析
5．8詞類標(biāo)注中的高級(jí)專題
5．8．1實(shí)際問(wèn)題：標(biāo)記的不確定性與詞例還原
5．8．2未知詞
5．8．3其他語(yǔ)言中的詞類標(biāo)注
5．8．4標(biāo)注算法的結(jié)合
5．9高級(jí)專題：拼寫中的噪聲信道模型
5．9．1上下文錯(cuò)拼更正
5．10小結(jié)
5．11文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第6章隱馬爾可夫模型與最大熵模型
6．1馬爾可夫鏈
6．2隱馬爾可夫模型
6．3似然度的計(jì)算：向前算法
6．4解碼：Viterbi算法
6．5HMM的訓(xùn)練：向前向后算法
6．6最大熵模型：背景
6．6．1線性回歸
6．6．2邏輯回歸
6．6．3邏輯回歸：分類
6．6．4高級(jí)專題：邏輯回歸的訓(xùn)練
6．7最大熵模型
6．7．1為什么稱為最大熵
6．8最大熵馬爾可夫模型
6．8．1MEMM的解碼和訓(xùn)練
6．9小結(jié)
6．10文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第二部分 語(yǔ)音的計(jì)算機(jī)處理
第7章語(yǔ)音學(xué)
7．1言語(yǔ)語(yǔ)音與語(yǔ)音標(biāo)音法
7．2發(fā)音語(yǔ)音學(xué)
7．2．1發(fā)音器官
7．2．2輔音：發(fā)音部位
7．2．3輔音：發(fā)音方法
7．2．4元音
7．2．5音節(jié)
7．3音位范疇與發(fā)音變異
7．3．1語(yǔ)音特征
7．3．2語(yǔ)音變異的預(yù)測(cè)
7．3．3影響語(yǔ)音變異的因素
7．4聲學(xué)語(yǔ)音學(xué)和信號(hào)
7．4．1波
7．4．2語(yǔ)音的聲波
7．4．3頻率與振幅：音高和響度
7．4．4從波形來(lái)解釋音子
7．4．5聲譜和頻域
7．4．6聲源濾波器模型
7．5語(yǔ)音資源
7．6高級(jí)問(wèn)題：發(fā)音音系學(xué)與姿態(tài)音系學(xué)
7．7小結(jié)
7．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第8章 語(yǔ)音合成
8．1文本歸一化
8．1．1句子的詞例還原
8．1．2非標(biāo)準(zhǔn)詞
8．1．3同形異義詞的排歧
8．2語(yǔ)音分析
8．2．1查詞典
8．2．2名稱
8．2．3字位-音位轉(zhuǎn)換
8．3韻律分析
8．3．1韻律的結(jié)構(gòu)
8．3．2韻律的突顯度
8．3．3音調(diào)
8．3．4更精巧的模型：ToBI
8．3．5從韻律標(biāo)記計(jì)算音延
8．3．6從韻律標(biāo)記計(jì)算F0
8．3．7文本分析的最后結(jié)果：內(nèi)部表示
8．4雙音子波形合成
8．4．1建立雙音子數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟
8．4．2雙音子毗連和用于韻律的TD-PSOLA
8．5單元選擇（波形）合成
8．6評(píng)測(cè)
8．7文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第9章語(yǔ)音自動(dòng)識(shí)別
9．1語(yǔ)音識(shí)別的總體結(jié)構(gòu)
9．2隱馬爾可夫模型應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別
9．3特征抽取：MFCC矢量
9．3．1預(yù)加重
9．3．2加窗
9．3．3離散傅里葉變換
9．3．4Mel濾波器組和對(duì)數(shù)
9．3．5倒譜：逆向傅里葉變換
9．3．6Delta特征與能量
9．3．7總結(jié)：MFCC
9．4 聲學(xué)似然度的計(jì)算
9．4．1矢量量化
9．4．2高斯概率密度函數(shù)
9．4．3概率、對(duì)數(shù)概率和距離函數(shù)
9．5詞典和語(yǔ)言模型
9．6搜索與解碼
9．7嵌入式訓(xùn)練
9．8評(píng)測(cè)：詞錯(cuò)誤率
9．9小結(jié)
9．10文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第10章語(yǔ)音識(shí)別：高級(jí)專題
10．1多遍解碼：N最佳表和格
10．2A*解碼算法（“棧”解碼算法）
10．3依賴于上下文的聲學(xué)模型：三音子
10．4分辨訓(xùn)練
10．4．1最大互信息估計(jì)
10．4．2基于后驗(yàn)分類器的聲學(xué)模型
10．5語(yǔ)音變異的建模
10．5．1環(huán)境語(yǔ)音變異和噪聲
10．5．2說(shuō)話人變異和說(shuō)話人適應(yīng)
10．5．3發(fā)音建模：由于語(yǔ)類的差別而產(chǎn)生的變異
10．6元數(shù)據(jù)：邊界、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和不流利現(xiàn)象
10．7人的語(yǔ)音識(shí)別
10．8小結(jié)
10．9文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第11章計(jì)算音系學(xué)
11．1有限狀態(tài)音系學(xué)
11．2高級(jí)有限狀態(tài)音系學(xué)
11．2．1元音和諧
11．2．2模板式形態(tài)學(xué)
11．3計(jì)算優(yōu)選理論
11．3．1優(yōu)選理論中的有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機(jī)模型
11．3．2優(yōu)選理論的隨機(jī)模型
11．4音節(jié)切分
11．5音位規(guī)則和形態(tài)規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)
11．5．1音位規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)
11．5．2形態(tài)規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)
11．5．3優(yōu)選理論中的機(jī)器學(xué)習(xí)
11．6小結(jié)
11．7文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第三部分句法的計(jì)算機(jī)處理
第12章英語(yǔ)的形式語(yǔ)法
12．1組成性
12．2上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法
12．2．1上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法的形式定義
12．3英語(yǔ)的一些語(yǔ)法規(guī)則
12．3．1句子一級(jí)的結(jié)構(gòu)
12．3．2子句與句子
12．3．3名詞短語(yǔ)
12．3．4一致關(guān)系
12．3．5動(dòng)詞短語(yǔ)和次范疇化
12．3．6助動(dòng)詞
12．3．7并列關(guān)系
12．4樹(shù)庫(kù)
12．4．1樹(shù)庫(kù)的例子：賓州樹(shù)庫(kù)課題
12．4．2作為語(yǔ)法的樹(shù)庫(kù)
12．4．3樹(shù)庫(kù)搜索
12．4．4中心詞與中心詞的發(fā)現(xiàn)
12．5語(yǔ)法等價(jià)與范式
12．6有限狀態(tài)語(yǔ)法和上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法
12．7依存語(yǔ)法
12．7．1依存和中心詞之間的關(guān)系
12．7．2范疇語(yǔ)法
12．8口語(yǔ)的句法
12．8．1不流暢現(xiàn)象與口語(yǔ)修正
12．8．2口語(yǔ)樹(shù)庫(kù)
12．9語(yǔ)法和人的語(yǔ)言處理
12．10小結(jié)
12．11文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第13章句法剖析
13．1剖析就是搜索
13．1．1自頂向下剖析
13．1．2自底向上剖析
13．1．3自頂向下剖析與自底向上剖析比較
13．2歧義
13．3面對(duì)歧義的搜索
13．4動(dòng)態(tài)規(guī)劃剖析方法
13．4．1CKY剖析
13．4．2Earley算法
13．4．3線圖剖析
13．5局部剖析
13．5．1基于規(guī)則的有限狀態(tài)組塊分析
13．5．2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的組塊分析方法
13．5．3組塊分析系統(tǒng)的評(píng)測(cè)
13．6小結(jié)
13．7文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第14章統(tǒng)計(jì)剖析
14．1概率上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法
14．1．1 PCFG用于排歧
14．1．2PCFG用于語(yǔ)言建模
14．2PCFG的概率CKY剖析
14．3PCFG規(guī)則概率的學(xué)習(xí)途徑
14．4PCFG的問(wèn)題
14．4．1獨(dú)立性假設(shè)忽略了規(guī)則之間的結(jié)構(gòu)依存關(guān)系
14．4．2缺乏對(duì)詞匯依存關(guān)系的敏感性
14．5使用分離非終極符號(hào)的辦法來(lái)改進(jìn)PCFG
14．6概率詞匯化的CFG
14．6．1Collins剖析器
14．6．2高級(jí)問(wèn)題：Collins剖析器更多的細(xì)節(jié)
14．7剖析器的評(píng)測(cè)
14．8高級(jí)問(wèn)題：分辨再排序
14．9高級(jí)問(wèn)題：基于剖析器的語(yǔ)言模型
14．10人的剖析
14．11小結(jié)
14．12文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第15章特征與合一
15．1特征結(jié)構(gòu)
15．2特征結(jié)構(gòu)的合一
15．3語(yǔ)法中的特征結(jié)構(gòu)
15．3．1一致關(guān)系
15．3．2中心語(yǔ)特征
15．3．3次范疇化
15．3．4長(zhǎng)距離依存關(guān)系
15．4合一的實(shí)現(xiàn)
15．4．1合一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
15．4．2合一算法
15．5帶有合一約束的剖析
15．5．1把合一結(jié)合到Earley剖析器中
15．5．2基于合一的剖析
15．6類型與繼承
15．6．1高級(jí)問(wèn)題：類型的擴(kuò)充
15．6．2合一的其他擴(kuò)充
15．7小結(jié)
15．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第16章語(yǔ)言和復(fù)雜性
16．1Chomsky 層級(jí)
16．2怎么判斷一種語(yǔ)言不是正則的
16．2．1抽吸引理
16．2．2證明各種自然語(yǔ)言不是正則語(yǔ)言
16．3自然語(yǔ)言是上下文無(wú)關(guān)的嗎
16．4計(jì)算復(fù)雜性和人的語(yǔ)言處理
16．5小結(jié)
16．6文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第四部分語(yǔ)義和語(yǔ)用的計(jì)算機(jī)處理
第17章意義的表示
17．1意義表示的計(jì)算要求
17．1．1可驗(yàn)證性
17．1．2無(wú)歧義性
17．1．3規(guī)范形式
17．1．4推理與變量
17．1．5表達(dá)能力
17．2模型論語(yǔ)義學(xué)
17．3一階邏輯
17．3．1一階邏輯基礎(chǔ)
17．3．2變量和量詞
17．3．3λ表示法
17．3．4一階邏輯的語(yǔ)義
17．3．5推理
17．4事件與狀態(tài)的表示
17．4．1時(shí)間表示
17．4．2體
17．5描述邏輯
17．6意義的具體化與情境表示方法
17．7小結(jié)
17．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第18章計(jì)算語(yǔ)義學(xué)
18．1句法驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)義分析
18．2句法規(guī)則的語(yǔ)義擴(kuò)充
18．3量詞轄域歧義及非確定性
18．3．1存儲(chǔ)與檢索方法
18．3．2基于約束的方法
18．4基于合一的語(yǔ)義分析方法
18．5語(yǔ)義與Earley分析器的集成
18．6成語(yǔ)和組成性
18．7小結(jié)
18．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第19章詞匯語(yǔ)義學(xué)
19．1詞義
19．2含義間的關(guān)系
19．2．1同義關(guān)系和反義關(guān)系
19．2．2上下位關(guān)系
19．2．3語(yǔ)義場(chǎng)
19．3WordNet：詞匯關(guān)系信息庫(kù)
19．4事件參與者
19．4．1題旨角色
19．4．2因素交替（Diathesis Alternations）
19．4．3題旨角色的問(wèn)題
19．4．4命題庫(kù)
19．4．5FrameNet
19．4．6選擇限制
19．5基元分解
19．6高級(jí)問(wèn)題：隱喻
19．7小結(jié)
19．8文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第20章計(jì)算詞匯語(yǔ)義學(xué)
20．1詞義排歧：綜述
20．2有監(jiān)督詞義排歧
20．2．1監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征抽取
20．2．2樸素貝葉斯分類器和決策表分類器
20．3WSD評(píng)價(jià)方法、基準(zhǔn)線和上限
20．4WSD：字典方法和同義詞庫(kù)方法
20．4．1Lesk算法
20．4．2選擇限制和選擇優(yōu)先度
20．5最低限度的監(jiān)督WSD：自舉法
20．6詞語(yǔ)相似度：語(yǔ)義字典方法
20．7詞語(yǔ)相似度：分布方法
20．7．1定義詞語(yǔ)的共現(xiàn)向量
20．7．2度量與上下文的聯(lián)系
20．7．3定義兩個(gè)向量之間的相似度
20．7．4評(píng)價(jià)分布式詞語(yǔ)相似度
20．8下位關(guān)系和其他詞語(yǔ)關(guān)系
20．9語(yǔ)義角色標(biāo)注
20．10高級(jí)主題：無(wú)監(jiān)督語(yǔ)義排歧
20．11小結(jié)
20．12文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第21章計(jì)算話語(yǔ)學(xué)
21．1話語(yǔ)分割
21．1．1無(wú)監(jiān)督話語(yǔ)分割
21．1．2有監(jiān)督話語(yǔ)分割
21．1．3話語(yǔ)分割的評(píng)價(jià)
21．2文本連貫性
21．2．1修辭結(jié)構(gòu)理論
21．2．2自動(dòng)連貫指派
21．3指代消解
21．4指代現(xiàn)象
21．4．1指示語(yǔ)的五種類型
21．4．2信息狀態(tài)
21．5代詞指代消解所使用的特征
21．5．1用來(lái)過(guò)濾潛在指代對(duì)象的特征
21．5．2代詞解釋中的優(yōu)先關(guān)系
21．6指代消解的三種算法
21．6．1代詞指代基準(zhǔn)系統(tǒng)：Hobbs算法
21．6．2指代消解的中心算法
21．6．3代詞指代消解的對(duì)數(shù)線性模型
21．6．4代詞指代消解的特征
21．7共指消解
21．8共指消解的評(píng)價(jià)
21．9高級(jí)問(wèn)題：基于推理的連貫判定
21．10所指的心理語(yǔ)言學(xué)研究
21．11小結(jié)
21．12文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第五部分應(yīng)用
第22章信息抽取
22．1命名實(shí)體識(shí)別
22．1．1命名實(shí)體識(shí)別中的歧義
22．1．2基于序列標(biāo)注的命名實(shí)體識(shí)別
22．1．3命名實(shí)體識(shí)別的評(píng)價(jià)
22．1．4實(shí)用NER架構(gòu)
22．2關(guān)系識(shí)別和分類
22．2．1用于關(guān)系分析的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
22．2．2用于關(guān)系分析的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
22．2．3關(guān)系分析系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
22．3時(shí)間和事件處理
22．3．1時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別
22．3．2時(shí)間的歸一化
22．3．3事件檢測(cè)和分析
22．3．4TimeBank
22．4模板填充
22．4．1模板填充的統(tǒng)計(jì)方法
22．4．2有限狀態(tài)機(jī)模板填充系統(tǒng)
22．5高級(jí)話題：生物醫(yī)學(xué)信息的抽取
22．5．1生物學(xué)命名實(shí)體識(shí)別
22．5．2基因歸一化
22．5．3生物學(xué)角色和關(guān)系
22．6小結(jié)
22．7文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第23章問(wèn)答和摘要
23．1信息檢索
23．1．1向量空間模型
23．1．2詞語(yǔ)權(quán)重計(jì)算
23．1．3詞語(yǔ)選擇和建立
23．1．4信息檢索系統(tǒng)的評(píng)測(cè)
23．1．5同形關(guān)系、多義關(guān)系和同義關(guān)系
23．1．6改進(jìn)用戶查詢的方法
23．2事實(shí)性問(wèn)答
23．2．1問(wèn)題處理
23．2．2段落檢索
23．2．3答案處理
23．2．4事實(shí)性答案的評(píng)價(jià)
23．3摘要
23．4單文檔摘要
23．4．1無(wú)監(jiān)督的內(nèi)容選擇
23．4．2基于修辭分析的無(wú)監(jiān)督摘要
23．4．3有監(jiān)督的內(nèi)容選擇
23．4．4句子簡(jiǎn)化
23．5多文檔摘要
23．5．1多文檔摘要的內(nèi)容選擇
23．5．2多文檔摘要的信息排序
23．6主題摘要和問(wèn)答
23．7摘要的評(píng)價(jià)
23．8小結(jié)
23．9文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第24章對(duì)話與會(huì)話智能代理
24．1人類會(huì)話的屬性
24．1．1話輪和話輪轉(zhuǎn)換
24．1．2語(yǔ)言作為行動(dòng)：言語(yǔ)行為
24．1．3語(yǔ)言作為共同行動(dòng)：對(duì)話的共同基礎(chǔ)
24．1．4會(huì)話結(jié)構(gòu)
24．1．5會(huì)話隱含
24．2基本的對(duì)話系統(tǒng)
24．2．1ASR組件
24．2．2NLU組件
24．2．3生成和TTS組件
24．2．4對(duì)話管理器
24．2．5錯(cuò)誤處理：確認(rèn)和拒絕
24．3VoiceXML
24．4對(duì)話系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)
24．4．1設(shè)計(jì)對(duì)話系統(tǒng)
24．4．2評(píng)價(jià)對(duì)話系統(tǒng)
24．5信息狀態(tài)和對(duì)話行為
24．5．1使用對(duì)話行為
24．5．2解釋對(duì)話行為
24．5．3檢測(cè)糾正行為
24．5．4生成對(duì)話行為：確認(rèn)和拒絕
24．6馬爾可夫決策過(guò)程架構(gòu)
24．7高級(jí)問(wèn)題：基于規(guī)劃的對(duì)話行為
24．7．1規(guī)劃推理解釋和生成
24．7．2對(duì)話的意圖結(jié)構(gòu)
24．8小結(jié)
24．9文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
第25章機(jī)器翻譯
25．1為什么機(jī)器翻譯如此困難
25．1．1類型學(xué)
25．1．2其他的結(jié)構(gòu)差異
25．1．3詞匯的差異
25．2經(jīng)典的機(jī)器翻譯方法與Vauquois三角形
25．2．1直接翻譯
25．2．2轉(zhuǎn)換方法
25．2．3傳統(tǒng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)中的直接和轉(zhuǎn)換相融合的方法
25．2．4中間語(yǔ)言的思想：使用意義
25．3統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯
25．4P(F|E)：基于短語(yǔ)的翻譯模型
25．5翻譯中的對(duì)齊
25．5．1IBM模型1
25．5．2HMM對(duì)齊
25．6對(duì)齊模型的訓(xùn)練
25．6．1訓(xùn)練對(duì)齊模型的EM算法
25．7用于基于短語(yǔ)機(jī)器翻譯的對(duì)稱對(duì)齊
25．8基于短語(yǔ)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的解碼
25．9機(jī)器翻譯評(píng)價(jià)
25．9．1使用人工評(píng)價(jià)者
25．9．2自動(dòng)評(píng)價(jià)：BLEU
25．10高級(jí)問(wèn)題：機(jī)器翻譯的句法模型
25．11高級(jí)問(wèn)題：IBM模型3和繁衍度
25．11．1模型3的訓(xùn)練
25．12高級(jí)問(wèn)題：機(jī)器翻譯的對(duì)數(shù)線性模型
25．13小結(jié)
25．14文獻(xiàn)和歷史說(shuō)明
參考文獻(xiàn)