第01课 自然语言处理与文本挖掘概述
第02课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除
第03课 语言模型，平滑方法
第04课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM
第05课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件
第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传
第07课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容
第08课 句法分析找出句子的重点
第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考
第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析
第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？
第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取
第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧
课件资料.rar