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示例：
可能会考

一定会考

期末重点说明

10道选择题 1分*10
8道简答题（2~3个子问题） 90分
内容：
上课课堂练习&提问模型理解
每章一个问题，CNN，transformer等等
朴素贝叶斯文本分类计算
绪论自然语言处理的基本概念
主要内容是ppt的内容，搜索资料加深对模型的理解

第01章_引言+绪论

感觉概念都不重要，应该不会默写，那也太无聊了。
语言学

计算语言学CL

自然语言理解NLU

自然语言处理NLP

中文信息处理

人类语言技术HLT
Human Language Technology

各名词范围可视化

三种不同的语系

NLP研究内容

技术现状

一个有意思的问题：
但是我感觉n的个数可能有错

第02章_基于规则的自然语言处理

流程，依赖人类专家
规则方法适用的情况/任务

• 词法分析：

可能重要一些的点：

1. 形态还原基本算法：
2. 分词方法罗列&缺点
   
3. 词性标注看着一点不重要
4. 命名实体识别后续课程应该有详细讲
5. 机器翻译也只是浅浅概述

第03章_文本分类

文本分类常用数据集

传统机器学习方法的流程
特征表示、特征选择、分类

• 文本的形式化表示是反映文本内容和区分不同文本的有效途径

1. 文本表示——向量空间模型(vector space model, VSM)
   

• 特征项是词语：可称为词袋模型（bag-of-words，BOW）
• 特征项权重
  • 布尔变量
  • 词频（可以直接使用次数，也可以 $\log (t{f}_i+1)$）
    
    为什么要 $\log (t{f}_i+1)$？
  • 逆文档频率
    • N：语料库中总文档数
    • $d{f}_t$：包含词t的文档数量
    • 如果一个词在很多文档中都出现，它的重要性就低（比如“的”、“是”）。如果一个词只在少数文档中出现，它的重要性就高（比如“黑洞”、“爱因斯坦”）。
    • TF_IDF

2. 特征选择
   1. 文档频率
      • 一个特征的文档频率是指在文档集中含有该特征的文档数目
        
      • 互信息
        • 基本概念
        • 互信息（感觉说的不是很清楚）
      • 信息增益（IG）：原来的熵减去已知某一特征信息后的熵

计算信息增益

3. 分类算法

• 监督学习
  • 生成式模型：朴素贝叶斯
    为什么朴素贝叶斯算法是生成式模型
    先理解判别式和生成式的区别
    朴素贝叶斯建模了$P(x|c_j)$
    

NB决策
M是词表大小

判别式模型只是浅浅略过。。

4. 文本分类性能评估

• 正确率
• 宏：每类求R\P后平均
• 微：每类TP等加起来求R\P
  
• P-R（纵轴P，横轴R）
• ROC（纵轴TPR，横轴FPR）

第04章_语言模型

1. 传统语言模型

• n元文法
  此时还是考虑前面所有历史基元

  • 语句的先验概率：前面所有的词出现的情况下这个词出现的概率（连乘）
    但是存在参数量爆炸的问题
    解决问题的思路：将历史基元映射到等价类。

  引出n元文法，只考虑前面n-1个历史基元。

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