1.2 短語抽取的演算法模型
（1）基於互資訊和左右資訊熵演算法實現短語抽取
（2）lda
（3）textrank
1.3 自動摘要抽取演算法模型
（1）決策樹演算法
（2）邏輯回歸演算法
（3）貝葉斯演算法
1.4 計算任意詞距離演算法模型
（1）fp-growth演算法
（2）n-gram演算法
（3）bp演算法
1.5 拼音漢子混合識別演算法
（1）貝葉斯演算法模型
（2）hmm演算法模型
（3）rnn神經網路模型
nlp基礎演算法
2.1 分詞演算法
（1）dijkstra演算法
該演算法是乙個最短路徑搜尋圖的演算法，演算法本身應用的場景也很多。
（2）ac-doublearraytrie
該演算法結合有限狀態機和雙陣列trie樹兩個資料結構的優勢實現
2.2 詞性標註演算法
（1）最大熵演算法
該演算法是一種不確定資訊最大保留的演算法
（2）crf演算法
該演算法的思想主要**於最大熵模型和隱馬爾科夫模型
2.3 實體識別演算法
（1）馬爾可夫邏輯網演算法
該演算法是馬爾科夫網路的一種延伸，是在馬爾科夫網路的基礎上新增一階邏輯推理的功能。
（2）dipre演算法
2.4 文字**演算法
（1）lstm演算法
lstm演算法是遞迴神經網路的一種，它能實現對歷史資訊的長期記憶。
參考：自然語言處理技術 蘭紅雲
自然語言處理 資訊模型
今天拜讀了數學之美的第一章，例舉的例子感覺真是淺顯易懂，這裡不禁要對吳軍老師的寫作功底拜服，下面談談對資訊模型的理解，數字 文字和語言作為資訊的載體，他們的目的都是記錄和傳播資訊，就像我們的老祖先一樣烏拉烏拉幾句，對方就明白了，你丫的罵我，拿起石頭就扔過去了，其實他們的這種交流可以概括為 資訊1 編...
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