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最大熵模型文献阅读指南

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  最大熵模型(Maximum Entropy Model)是一种机器学习方法,在自然语言处理的许多领域(如词性标注、中文分词、句子边界识别、浅层句法分析及文本分类等)都有比较好的应用效果。张乐博士的最大熵模型工具包manual里有“Further Reading”,写得不错,就放到这里作为最大熵模型文献阅读指南了。 继续阅读

MIT自然语言处理第五讲:最大熵和对数线性模型(第三部分)

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自然语言处理:最大熵和对数线性模型
Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models 继续阅读

MIT自然语言处理第五讲:最大熵和对数线性模型(第二部分)

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自然语言处理:最大熵和对数线性模型
Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models 继续阅读

MIT自然语言处理第五讲:最大熵和对数线性模型(第一部分)

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自然语言处理:最大熵和对数线性模型
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SMT经典再回首之Brown90:强大的作者阵容

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  上次说到Brown当时是工作在IBM语音识别实验室的,我们还是先看看Google吴军“数学之美”系列中是如何介绍当时IBM华生实验室语音识别小组的,在“贾里尼克的故事和现代语言处理”中这样描述: 继续阅读