读书分享-统计自然语言处理

周末愉快了吗？各位！ 今天周一，来分享下我周末的学习成果！

同时也请大家做个见证，因为人都有惰性。像我平常以工作太忙为借口，已经有很长时间没有读过什么正经书了。所以我计划着，在大家的监督下，在我宝贝儿子与媳妇的支持下，以后每周末，我都会抽点时间来读点书。并把书中我认为有意思的部分摘下来，分享给各位！

1.我选择的书

这本书是我很久之前收集的，一直都没来得及看。当时收集这本书是为了更好的做地名地址相关的工作，而现在虽然换了城市，也有了新的工作，但地名地址依然是工作中的重心。虽然平常有很多的数据需要处理（咱做数据处理的，这就是基本任务了），但我认为其中的重点还是地名地址的相关的处理。所以，选择了这本书来学习，来掌握这方面的理论与方法，让自己的技术得到更好的成长！

2.自然语言处理（NLP）

虽然这本书是在讲自然语言的处理，但我觉得其中的理论与方法对命名实体识别（NER）也有益处，而地名地址中的地址描述，都与现实中的实体一一对应，所以，可以对书中的模型与思想进行扩展，以支持NER。总之，技术都是相通的嘛！

书摘

模型与方法

自然语言处理首先要有模型，针对自然语言的特点，模型应具备很好的鲁棒性和概括性。在数据的支持下，通过选区合适的模型与算法，可以让数据之间产生关联，达到神奇的效果。

做语言处理的基础

同机器学习类似，自然语言的处理需要大量的数据支撑，这些数据被称为语料库。要做好分词，需要大量的标注好的数据。这部分基础数据虽然不及模型与算法，但对于自然语言的处理工作而言，也像水电煤一般重要。

语言处理中的歧义消除

语言的复杂性就在于同样的词语在不同的语境下，往往有着不同的含义。

最小精力付出原理

这个原理与前一段看过的《嫌疑犯X的献身》中的厄多斯信徒：达摩石神理念基本一致，总有最优解。我认为，最小精力付出并不是说应该偷奸耍滑，相反的，应该付出更多的思考，寻求最优雅的解决方案！因为针对某一类具体问题的解决方案，可能会经常需要应用在工作中。所以在条件允许的情况下，应多思考，力求找出能力范围内的最优解。这样的话，虽然在短期内看来貌似付出了更多的精力，但是从长期来看，一个稳定的，完美的解决方案，会在个人的职业生涯中发挥出他的能量！

3.总结

工作也好几年了，在这期间也换过工作，也经历了很多。但我始终相信，只有不断的学习，掌握更多的专业知识，能够将理论结合实际，并努力将简单做到极致，才是一个合格的技术人！

以一句话结束这次的推送：不间断的学习，学的慢点不怕，勤能补拙；对未来充满希望，现实残酷点不怕，坚信努力的付出可以换来更美好的明天！

From A Giser！