晚上通过Google工具栏发现“我爱自然语言处理的”的PageRank更新为3了，于是网上搜索了一下，发现10月29号到30号Google进行了一轮新的PageRank更新,这里记录一下！ 继续阅读
“我爱自然语言处理”PageRank更新为3
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月度归档：2009年10月
第五届全国机器翻译研讨会后续
第五届全国机器翻译研讨会已于10月16日至17日在南京大学举行完毕，虽未亲自参加整个会议，但是还是比较关注这次会议的一些情况。从师弟那里得知，明年由于COLING 2010在北京举行，将不再举办机器翻译研讨会。而后年由于第十三届机器翻译峰会将在厦门举行，第六届全国机器翻译研讨会将紧随机器翻译峰会在厦门举办。 继续阅读
“知行合一”与自然语言处理
最近迷上了《明朝那些事儿》，周四从当当网收到寄过来的三、四、五册之后，本计划半个月的精神食粮就在这三天完成了，这也差点耽误了“我爱自然语言处理”的周末任务。不过还好，读《明朝那些事儿》的时候，王守仁（阳明）先生的“知行合一”给我留下了深刻的印象，且下意识的联想到了自然语言处理，于是就准备在这里瞎侃侃自己的感受了！ 继续阅读
统计机器翻译文献阅读指南
在《如何学习自然语言处理》中，关于阅读文献，nlpers的作者曾计划在之后的博客中列出一些领域的“必读（must reads”)文献，这的确是一个不错的对于初学读者有帮助的方法，不过nlpers的这个系列没能写出很多领域。 继续阅读
HMM学习最佳范例八：总结
八、总结(Summary)
通常，模式并不是单独的出现，而是作为时间序列中的一个部分——这个过程有时候可以被辅助用来对它们进行识别。在基于时间的进程中，通常都会使用一些假设——一个最常用的假设是进程的状态只依赖于前面N个状态——这样我们就有了一个N阶马尔科夫模型。最简单的例子是N = 1。 继续阅读
如何学习自然语言处理
HMM学习最佳范例七：前向-后向算法5
七、前向-后向算法(Forward-backward algorithm)
上一节我们定义了两个变量及相应的期望值，本节我们利用这两个变量及其期望值来重新估计隐马尔科夫模型（HMM）的参数