四
1
首先非常抱歉，尤其对于那些信以为真的读者！“我爱自然语言处理”停止更新——只是愚人节的一个小把戏！ 阅读全文
四
1
这是52nlp的第200篇文章，很吉利的数字，正好用来宣布这个消息：因种种原因，决定停止更新“我爱自然语言处理”。 阅读全文
三
21
自然语言处理和脚本语言的关系还是很密切的，我一直比较喜欢用Perl，不过因为NLTK的缘故，我学习了一下Python，也立即被Python的严谨所征服。印象《Learning Python》中提到了Perl和Python的一段八卦：Perl的发明者是语言学家，而Python的发明者则是数学科班出身，因此前者崇尚自由，而后者推崇严谨。大意如此，但是对于Perl和Python，我同样受用，该用哪个时就用哪个，没必要比较。 阅读全文
三
18
晚上师弟传给我两篇《中文信息学报》09年第6期的文章：东芝(中国) 研究开发中心王海峰老师的《ACL-IJCNLP 2009 评述》以及中科院计算所米海涛,赵红梅,刘群老师的《第十二届机器翻译峰会和NIST2009 机器翻译评测研讨会简介》，读后感觉写得很不错，估计有些读者还未见到原文，计划在52nlp上分别节选一部分内容，分享一下这些与会专家的感受。 阅读全文
三
6
本文转自哈工大信息检索研究室刘挺老师的博客，是关于创新的，举了两个例子：基于字标注的中文分词方法和搜狗输入法，感觉写得很有启发性，读者也可以对比一下《自然语言处理领域的两种创新观念》。刘老师是国内自然语言处理领域的重量级人物，他的博文估计很多都早已被读者熟悉，这里就不多说了。 阅读全文
二
23
不小心撞上了科学网上李维老师的博客，读了他个人履历和几篇文章，只能用“敬佩”二字对李维老师表示敬意。作为年后开工的第一篇博文，本无转载计划的，但是这里还是选用李维老师的随笔《机器学习和自然语言处理》，这是一位计算语言学学者和自然语言处理实践者多年来的经验之谈，没有相当的积累，纸上是谈不来的。不过，更推荐有兴趣的读者读读《朝华午拾：在美国写基金申请的酸甜苦辣》，虽然很长，我还是一气呵成读完的，除了佩服李维老师的行文能力外，也能看到成功背后的付出和汗水是多么的巨大。 阅读全文
二
11
回家过年，博客暂停更新！
提前祝大家虎年吉祥如意，家人平安幸福！
以下是利用微软对联为52nlp生成的虎年春联，上联选“自然语言处理”，下联是挑来组去自动生成的： 阅读全文
二
9
本节我们进入《Beautiful Data》的正题，将沿着其第14章Peter Norvig大牛的“Natural Language Corpus Data”的轨迹介绍统计语言模型的三个应用：分词、解码及拼写检查。不过《Beautiful Data》中这三个应用依赖着Google的海量语言模型，所以Peter Norvig研究员首先介绍的也是Google语言模型的一些基本情况和背景。 阅读全文
二
4
自然语言处理与医疗健康看起来似乎不搭边，不过如果读者还记着《HMM在自然语言处理中的应用一：词性标注4》中的Philip Resnik教授的话——他利用自然语言处理来提高医用编码（medical coding）的水平——大概也不会太吃惊。而今天看到和讯科技的一则新闻：《多领域IT技术研究推动改善数字健康与医疗》，讲的是“2010微软亚洲研究院数字健康与医疗研讨会”，文中提到了与数字医疗健康相关的领域，其中就包括自然语言处理： 阅读全文
二
3
统计语言模型大概是自然语言处理中最简洁也最漂亮的模型了，在自然语言处理中，统计语言模型的应用包括语音识别、机器翻译、中文分词、拼写检查、语言识别、输入法等等，以至于Google科学家吴军老师的《数学之美》系列第一篇就介绍了统计语言模型。 阅读全文
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