自然語言處理：背景和概述
natural language processing:background and overview
四、 這門課程將包含哪些內容（what will this course be about）?
簡介和概述（introduction and overview）——1課時（1 class)
簡單的語言統計學（****** language statistics）——1課時（1 class)
語言模型(language models)——1課時（1 class)
標註（tagging)——1課時（1 class)
句法分析(syntactic parsing)——1課時（1 class)
無監督語法歸納(unsupervised grammar induction )——1課時（1 class)
詞彙語義學介紹（introduction to lexical semantics）——1課時(1 class)
詞義消歧（word sense disambiguation)——1課時(1 class)
語義分析（semantic parsing）——1課時(1 class)
語篇處理介紹（discourse processing）——1課時(1 class)
指代消解（anaphora resolution）——1課時（1 class)
主題劃分（topical segmentation）——1課時（1 class)
語篇分析（discourse parsing）——1課時(1 class)
對話處理（dialogue processing）——1課時(1 class)
自然語言生成（natural language generation）——1課時(1 class)
文字摘要（text summarization）——1課時(1 class)
資訊檢索（information retrieval）——1課時 (1 class)
機器翻譯（machine translation）——3課時 (3 classes）
六、 預備知識（prerequisites）
1、 對語言感興趣並了解英語的基本知識（interest in language and basic knowledge of english）
2、 懂一些基本的線性代數，概率統計知識（some basic linear algebra, probability and statistics）
3、 有基本的程式設計基礎（some programming skills）
七、 評價（assessment）
1、 期中考試（midterm）——35%
2、 兩個家庭作業（two homeworks）——每個15%
3、 乙個提交工程（project）—— 35%
八、 總結（summary）
下一講（next lecture）：單詞計數（word counting）
第一講結束！
第二講：單詞計數
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自然語言處理簡介
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