一、NLP领域顶会

① 自然语言处理： ACI EMNLP NAACL coling
② 机器学习： ICML NIPS UAI AISTATS
③ 深度学习： ICLR
④ 数据挖掘领域： KDD WSDN SDM
⑤ 人工智能：IJCAI AAAI

二、NLP领域的基本工作

1、分词  solved problem

1、常用工具：jieba    showNLP    Ltp    Hanlp

2、POS  solved problem

….

3、NER

…..

4、语法分析（句法分析）

1、算法：DP算法

用于构建句法树

5、语义分析与依存句法分析

语义分析

1、语义分析解决的两个问题：
    ① 理解一个存在歧义的情况下单词的意思
    ② 理解一个文本的意思
2、主要技术：
    skip-gram、CBOW、Glove、Elmo、BERT、ALbert、XLnet、GPT-2、GPT-3、Tiny-BERT

依存句法分析

1、 。。。

三、NLP应用领域

1、写作助手（拼写纠错）

1、核心模型：LM模型（语言模型）
    例： P(‘今天’，‘上课’)  > P(‘上课’，‘今天’)
2、LM模型的作用：
    ① 判断一个句子的语法是否通顺（根据前面的词判断下一个词中最大概率是哪个词）
    ② 可以用做‘完型填空’式的文本生成

2、文本分类

（1）情感分析

（2）情绪分析

（3）主题分析

3、信息检索

信息检索

4、问答系统

1、问答系统的目的是直接提供用户答案
2、问答系统与检索系统的区别：检索系统返回相关的结果，问答系统则直接返回答案
3、问答系统需要更多语义相关的理解

5、自动生成文本摘要

1、抽取式
    ① 文章抽取句子排序
    ② 文章抽取短语组合
    ③ 文章抽取单词
2、生成式

6、机器翻译

1、机器翻译的方法：
    1、基于规则方法：大量的语法树
    2、统计翻译： IBM Model
    3、生成式翻译

7、信息抽取

1、信息抽取：实体
    实体识抽取（NER） ------> 统一实体、实体消岐  ------> 关系抽取、事件抽取