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计算语言学（作者：刘颖）

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简介：
《计算语言学》一书由刘颖撰写，全面介绍了计算语言学的基本理论和应用技术，结合实际案例探讨自然语言处理的关键问题。 计算语言学是一门融合了语言学、计算机科学及数学等多个领域的交叉学科，具有广泛的学术覆盖面。刘颖编著的《计算语言学（修订版）》着重于介绍经典的研究内容，并阐述该领域内的基本理论与方法。书中主要涵盖现代句法和语义理论，以及词汇、语法和语义阶段的关键分析算法、统计语言学及机器翻译等内容。 本书结构完整且逻辑清晰，既适合课堂教学也便于自学使用。它适合作为中文、外语及相关计算机专业高年级本科生或研究生的教材，并可作为从事自然语言处理与信息处理研究工作者的重要参考资料。

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  • 计算语言学（作者：刘颖）
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    《计算语言学》一书由刘颖撰写，全面介绍了计算语言学的基本理论和应用技术，结合实际案例探讨自然语言处理的关键问题。 计算语言学是一门融合了语言学、计算机科学及数学等多个领域的交叉学科，具有广泛的学术覆盖面。刘颖编著的《计算语言学（修订版）》着重于介绍经典的研究内容，并阐述该领域内的基本理论与方法。书中主要涵盖现代句法和语义理论，以及词汇、语法和语义阶段的关键分析算法、统计语言学及机器翻译等内容。 本书结构完整且逻辑清晰，既适合课堂教学也便于自学使用。它适合作为中文、外语及相关计算机专业高年级本科生或研究生的教材，并可作为从事自然语言处理与信息处理研究工作者的重要参考资料。
     
  • Java设计模式（作者：刘伟）
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    《Java设计模式》由刘伟编写，深入浅出地介绍了多种经典和新兴的设计模式，并结合实际案例讲解了如何在Java项目中灵活运用这些模式以提高代码质量和开发效率。 《Java设计模式》（刘伟版），高清目录带书签，包含24种设计模式。
     
  • 《计算语言学》课程讲义——中科院刘群教授
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    该简介为《计算语言学》课程讲义，由中科院知名学者刘群教授编写。内容涵盖自然语言处理的核心理论与技术，适合相关专业学生及研究人员学习参考。 中国科学院研究生院信息学院的刘群教授主讲硕士生课程《计算语言学》，该课程是计算机软件与理论专业研究生的专业基础课。通过本课程的学习，学生将掌握计算语言学的基本理论，并了解自然语言处理中常用的模型和算法，初步具备从事相关领域研究工作的能力。 具体内容包括： 第一章 概论：介绍计算语言学的研究对象、手段及学科特点和发展趋势。 第二章 词典编纂：涉及词典的编制方法、结构组织以及检索技术等。 第三章 语料库处理：涵盖语料库的数据收集与整理，对齐操作，检索技巧和基于语料的知识获取等方面的内容。 第四章 词汇分析：探讨正则语法及有限状态自动机的应用；HMM模型及其在词性标注中的应用；汉语词语切分方法以及未登录词识别技术等。 第五章 句法结构解析：介绍多种句法规理论（包括短语结构文法、范畴语言学、链式规则，GB, LFG, HPSG等）和相应的分析算法（GLR，Chart，PCFG），并涉及病句处理技术和汉语语法分析的技巧。 第六章 语义研究：涵盖语义网络建模方法；格框架理论；词汇中的配价语法及形式化语义学的基础知识。 第七章 文本理解与生成：包括脚本和规划、对话理解和主题跟踪探测技术，以及基于向量空间模型的信息检索策略等。 第八章 自然语言生成：讲述自然语言产生的原理和技术方法。 第九章 应用系统开发：介绍机器翻译软件设计；自动文摘工具的实现方案；信息检索与提取系统的构建。
     
  • 模拟电路作业答案_北交大_刘颖
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    本资料为北京交通大学刘颖教授所编写的《模拟电路》课程作业答案解析，内容详实全面，涵盖所有章节核心知识点及习题解答。 模电作业答案由北交大刘颖提供。
     
  • C语言初学者练习题：计算乘方与和
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    这段教程为C语言初学者设计了一系列练习题，重点在于通过编写程序来实现计算给定数值的乘方以及求一系列数的和，帮助学习者掌握基本编程技巧及数学运算函数的应用。 从键盘为整型变量a赋值。如果a的值在闭区间[3,10]之间，则计算并输出表达式a^4+(a+3)^4+(a+6)^4+(a+9)^4+(a+12)^4+(a+15)^4的结果；否则，输出“error”。 【输入形式】 按题意操作。 【输出形式】 根据题目要求显示结果或提示信息。 【样例输入】 3 【样例输出】 184275 【样例说明】 无特别解释。
     
  • Go语言初学者PPT
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    这份PPT专为Go语言入门学习者设计，涵盖了基础语法、数据类型、控制结构以及面向对象编程等核心概念，帮助新手快速掌握Go语言的核心技能。 Go语言入门PPT，包含对Go主要特性的讲解及相关代码示例。
     
  • 作者归属实验：利用NLTK在计算语言学中的探索与尝试
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    本研究通过运用Python的自然语言处理工具NLTK，对文本数据进行分析和处理，旨在探索其在解决计算语言学问题上的应用潜力及局限性。 在自然语言处理（NLP）领域，计算语言学是一门重要的分支学科，主要研究如何利用计算机技术对人类语言进行理解和生成。本项目聚焦于一个经典的计算语言学问题——作者归属问题，即识别一段文本的作者身份。在这个过程中，我们将使用Python的自然语言工具包（NLTK）和Scikit-learn库来实现这一目标。 NLTK是Python中用于NLP的主要库之一，它提供了丰富的语料库、词汇资源、分词器、词性标注器以及各种文本分析工具。在本项目中，我们可能会用到以下功能： 1. **数据预处理**：包括分词、去除停用词（如“the”、“is”等常见但对主题理解帮助不大的单词）、词干提取和词形还原，以减少噪音并提取有意义的特征。 2. **词汇频率分析**：统计每个作者的独特词汇选择及使用频率，这可以作为区分不同作者风格的重要依据。 3. **n-gram模型**：通过考虑连续的n个词语（例如bigram是两个连续词语的组合），捕捉作者的语言模式和习惯。 4. **文本特征提取**：将文本转换为机器学习算法能够处理的形式，如TF-IDF或词袋模型。 接下来使用Scikit-learn库构建并训练分类模型。在解决作者归属问题时，可能使用的几种方法包括： 1. **朴素贝叶斯分类器**：基于概率的简单模型，在大量特征和小样本集的情况下表现良好。 2. **支持向量机（SVM）**：一种强大的分类算法，能够找到最优超平面来分离不同类别的数据。在处理高维文本数据时，此方法能有效避免过拟合。 3. **随机森林或梯度提升树**：集成学习方法，通过构建多个弱分类器并结合它们的预测结果以提高整体性能。 4. **模型评估与优化**：使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数（如n-gram范围、学习率等）进行调优。 在项目中可能包含以下步骤： 1. 数据准备：收集不同作者的文本样本并对其进行预处理； 2. 特征工程：根据NLTK处理后的结果创建特征向量。 3. 模型训练：选择合适的机器学习模型进行训练。 4. 模型验证：通过交叉验证评估模型性能。 5. 应用预测模型于未知作者的文本。 此项目为我们提供了一个实践平台，使我们能够深入了解计算语言学和机器学习如何协同工作以解决实际问题。在此过程中，不仅可以提升对NLP及Python编程的理解能力，还能锻炼数据分析与解决问题的能力。
     
  • 数学物理方法（作者：刘连寿，王正清）
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    《数学物理方法》由刘连寿和王正清编著，全面介绍了数学物理的基本理论与应用技巧，是学习物理学的重要工具书。 《数学物理方法》是由刘连寿教授主编的一本非常详尽的书籍，适合教学和自学使用。
     
  • C语言初学者练习：计算思维二（C语言）-基础实践报告二
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    本实践报告为C语言初学者设计，旨在通过基础编程练习提升计算思维能力。主要内容包括变量使用、循环结构及条件判断等基础知识的应用与实践。 实验报告包含问题描述、设计思想、实验代码及注释、验证与结论、总结与心得体会等内容。 **实验五：数组实验** 题目1：数组元素遍历 题目2：数组合并与排序 题目3：填充矩阵 题目4：字串处理 题目5：寻找子串 **实验六：指针实验** 题目1：函数指针应用 题目2：指针作为函数参数 题目3：单词排序 题目4：数字与月份转换 题目5：循环移动数组元素 题目6（选做）: 约瑟夫环问题 题目7（选做）: 二维动态数组 **实验七：结构体实验** 题目1：教师信息管理 题目2：复数加减法运算器 题目3：简单的图书管理系统 题目4：反转单链表 **实验八：文件操作实验** 题目1：写入文本段落件 题目2：统计文本段落件内容 题目3：格式化写文件 题目4: 格式化读取文件 题目5: 读写二进制文件