馬納瑞斯曾給自然語言處理(natural language processing)提出以下定義：「自然語言處理可以定義為研究在人與人交際中以及人與計算機交際中的語言問題的一門學科。自然語言處理要研製表示語言能力和語言應用的模型，建立計算框架來實現這樣的語言模型，提出相應的方法來不斷地完善這樣的語言模型，根據這樣的語言模型設計各種實用系統，並**這些實用系統的評測技術。」因此自然語言處理是一門交叉學科，涉及語言學、電腦科學、數學、自動化技術等不同的學科。
自然語言處理的內容十分廣泛，大致有以下一些方向：
（1）機器翻譯 （2）自動文摘 （3）資訊檢索 （4）文件分類 （5）問答系統
（6）資訊過濾 （7）資訊抽取 （8）文字挖掘 （9）輿情分析 （10）隱喻計算 （11）文字編輯和自動校對 （12）作文自動評分 （13）光讀字元識別 （14）語音識別 （15）文語轉換 （16）人識別
那麼學習自然語言處理需要哪些先備知識呢？
概率最大似然估計
條件概率
貝葉斯法則
隨機變數
二項式分布
聯合概率分布和條件概率分布
貝葉斯決策理論
期望和方差 熵
聯合熵和條件熵
互資訊相對熵
交叉熵困惑度
雜訊通道模型
線性分類
線性不可分
構造核函式
那麼學習完這些預備知識後就開始學習自然語言處理吧！
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