国科大，宗老师《自然语言处理》课程复习笔记，个人整理，仅供参考。

1.绪论

1． 语言学、计算语言学、自然语言理解、自然语言处理、中文信息系统这几个概念

2． HLT人类语言技术研究内容：机器翻译、信息检索、自动文摘、问答系统、信息过滤 、信息抽取、文档分类、情感分类、文字编辑和自动校对、语言教学、文字识别、语音识别、文语转换/语音合成、说话人识别/认同/验证

3． P57基本问题：形态学问题、句法问题、语义问题、语用问题、语音学问题

4． P71 主要困哪：大量歧义现象、未知语言现象不可预测性、始终面临数据不充分性、语言知识表达的复杂性、机器翻译中映射单元不对等性

5． P77基本研究方法：理性主义（基于规则的方法），经验主义（基于统计的方法）

2.数学基础

2.1信息论基础：

熵H(X)：描述随机变量的不确定度。

联合熵H(X,Y)：描述两个随机变量一起的不确定度。

条件熵H(X|Y)：已知一个随机变量的基础下，另一个随机变量的熵

连锁规则：H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)

相对熵D(p||q)（KL散度）：衡量两个概率分布之间的差距

交叉熵H(X,q):模型分布与真实概率分布之间的差异

困惑度PPq:用交叉熵来定义，多一个幂次P35

互信息I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)不确定度的减少量，用于衡量两个汉字的结合程度（P40）

双字耦合度P42：用于衡量两个汉字的结合程度（更佳）

2.2应用实例：词汇消歧

贝叶斯分类器P55

最大熵消除歧义：P61只是推导了p(a|b)的概率，（并没有说明和最大熵的关系。）