自然語言處理（NLP）是人工智能和語言學領域的一個分支學科，同時也是機器學習中最熱的一個方向之一。試想想，機器可完全明白人類的語言，并且可以嫻熟地使用自然語言與人類溝通，這不就是人工智能的目標？目前，我們處理的數據，并不僅僅只有數值型數據，還包含了大量的文本數據。對于傳統的分析技術來說，文本數據中的真正含義無法真正解析出來，是對文本信息的較大浪費。幸好，現在各種文本預處理、文本挖掘技術已日漸成熟，可以幫助我們從文本中提取出更多有意義的信息。
第一部分：算法軟件基礎：介紹不同算法工具的基本使用語法
第一節：語言模型SRILM——用SRILM訓練語言模型
第二節： 隱馬爾可夫模型HTK入門——HTK的安裝與使用
第三節： 隱馬爾可夫模型HTK深入——HTK使用詳解
第四節： 隱馬爾可夫模型HTK實例——簡單的語音撥號應用程序
第五節： 條件隨機場CRF++——CRF++的安裝與使用
第六節： 較大熵模型OpenNLP——OpenNLP的安裝與基本功能
第七節： 較大熵模型MALLET——MALLET的安裝與使用
第八節：中文NLP工具包——FudanNLP入門
第九節：中文NLP工具包——StanfordNLP各個模塊介紹
第二部分：實驗案例操作
第十節：中文NLP基礎，分詞處理與詞性標注——對比常用的中文分詞工具的使用
第十一節：命名實體識別的實現
第十二節：文本分類與情感分析——商品評論傾向性分析
第十三節：文本關鍵信息提取——關鍵詞提取與文本摘要
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