自然语言处理（NLP）知识结构总结

       自然语言处理知识太庞大了，网上也都是一些零零散散的知识，比如单独讲某些模型，也没有来龙去脉，学习起来较为困难，于是我自己总结了一份知识体系结构，不足之处，欢迎指正。内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程。主要参考书为宗成庆老师的《统计自然语言处理》，虽然很多内容写的不清楚，但好像中文NLP书籍就这一本全一些，如果想看好的英文资料，可以到我的GitHub上下载：  

http://github.com/lovesoft5/ml

  下面直接开始正文：

    一、自然语言处理概述

               1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。

              2）自然语言处理是研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机（算法）框架来实现这样的语言模型，并完善、评测、最终用于设计各种实用系统。

              3）研究问题（主要）：

                                   信息检索
                                   机器翻译
                                   文档分类
                                   问答系统
                                   信息过滤
                                   自动文摘
                                   信息抽取
                                   文本挖掘
                                   舆情分析
                                   机器写作
                                   语音识别

            研究模式：自然语言场景问题，数学算法，算法如何应用到解决这些问题，预料训练，相关实际应用

               自然语言的困难：

                           场景的困难：语言的多样性、多变性、歧义性
                           学习的困难：艰难的数学模型（hmm,crf,EM,深度学习等）
                           语料的困难：什么的语料？语料的作用？如何获取语料？

    二、形式语言与自动机 

               语言：按照一定规律构成的句子或者字符串的有限或者无限的集合。

                描述语言的三种途径：

                                              穷举法
                                              文法（产生式系统）描述
                                              自动机

               自然语言不是人为设计而是自然进化的，形式语言比如：运算符号、化学分子式、编程语言

               形式语言理论朱啊哟研究的是内部结构模式这类语言的纯粹的语法领域，从语言学而来，作为一种理解自然语言的句法规律，在计算机科学中，形式语言通常作为定义编程和语法结构的基础

               形式语言与自动机基础知识：