数学之美系列完整版 - (EPUB全文下载)

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数学之美系列完整版
 
从本周开始，我们将定期刊登 Google 科学家吴军写的《数学之美》系列文章，介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用。

也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具解决一个语言问题时，总会感叹数学之美。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地，介绍一些数学工具，以及我们是如何利用这些工具来开发 Google 产品的。 
目录：
数学之美系列一： 统计语言模型 (Statistical Language Models) 1
 
数学之美系列二——谈谈中文分词 2
 
数学之美系列三——隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 4
 
数学之美系列四——怎样度量信息? 5
 
数学之美系列五 -- 简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引 6
 
数学之美系列六：图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 8
 
数学之美系列七：信息论在信息处理中的应用 9
 
数学之美系列八：贾里尼克的故事和现代语言处理 10
 
数学之美系列九：如何确定网页和查询的相关性 11
 
数学之美系列十：有限状态机和地址识别 12
 
数学之美系列十一：Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 13
 
数学之美系列十二：余弦定理和新闻的分类 14
 
数学之美系列十三：信息指纹及其应用 15
 
数学之美十四：谈谈数学模型的重要性 16
 
数学之美系列十五：繁与简 自然语言处理的几位精英 18
 
数学之美系列十六：不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型 19
 
数学之美系列十七：闪光的不一定是金子 谈谈搜索引擎作弊问题(Search Engine ) 21
 
数学之美系列十八：矩阵运算和文本处理中的分类问题 22
 
数学之美系列十九：马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 23
 
数学之美系列二十：自然语言处理的教父 马库斯 24
 
数学之美系列二十一：布隆过滤器（Bloom Filter） 25
 
数学之美系列二十二：由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理 26
 
数学之美系列 二十三 输入一个汉字需要敲多少个键 — 谈谈香农第一定律 28
 
数学之美 二十四 从全球导航到输入法——谈谈动态规划 29
 
 
数学之美
系列一： 统计语言模型 (Statistical Language Models)
Google 的使命是整合全球的信息，所以我们一直致力于研究如何让机器对信息、语言做最好的理解和处理。长期以来，人类一直梦想着能让机器代替人来翻译语言、识别语音、认识文字（不论是印刷体或手写体）和进行海量文献的自动检索，这就需要让机器理解语言。但是人类的语言可以说是信息里最复杂最动态的一部分。为了解决这个问题，人们容易想到的办法就是让机器模拟人类进行学习 - 学习人类的语法、分析语句等等。尤其是在乔姆斯基（Noam Chomsky 有史以来最伟大的语言学家）提出 “形式语言” 以后，人们更坚定了利用语法规则的办法进行文字处理的信念。遗憾的是，几十年过去了，在计算机处理语言领域，基于这个语法规则的方法几乎毫无突破。

其实早在几十年前，数学家兼信息论的祖师爷
香农

(Claude Shannon)就提出了用数学的办法处理自然语言的想法。遗憾的是当时的计算机条件根本无法满足大量信息处理的需要，所以他这个想法当时并没有被人们重视。七十年代初，有了大规模集成电路的快速计算机后，香农的梦想才得以实现。

首先成功利用数学方法解决自然语言处理问题的是语音和语言处理大师贾里尼克 (
Fred Jelinek

)。当时贾里尼克在 IBM 公司做学术休假 (Sabbatical Leave)，领导了一批杰出的科学家利用大型计算机来处理人类语言问题。统计语言模型就是在那个时候提出的。

给大家举个例子：在很多涉及到自然语言处理的领域，如机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询中，我们都需要知道一个文字序列是否能构成一个大家能理解的句子，显示给使用者。对这个问题，我们可以用一个简单的统计模型来解决这个问题。

如果 S 表示一连串特定顺序排列的词 w1， w2，…， wn ，换句话说，S 可以表示某一个由一连串特定顺序排练的词而组成的一个有意义的句子。现在，机器对语言的识别从某种角度来说，就是想知道S在文本中出现的可能性，也就是数学上所说的S 的概率用 P(S) 来表示。利用条件概率的公式，S 这个序列出现的概率等于每一个词出现的概率相乘，于是P(S) 可展开为：

P(S) = P(w1)P(w2|w1)P(w3| w1 w2)…P(wn|w1 w2…wn-1)

其中 P (w1) 表示第一个词w1 出现的概率；P (w2|w1) 是在已知第一个词的前提下，第二个词出现的概率；以次类推。不难看出，到了词wn，它的出现概率取决于它前面所有词。从计算上来看，各种可能性太多，无法实现。因此我们假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词 wi-1 有关(即马尔可夫假设），于是问题就变得很简单了。现在，S 出现的概率就变为：

P(S) = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w2)…P(wi|wi-1)…

(当然，也可以假设一个词又前面N-1个词决定，模型稍微复杂些。）

接下来的问题就是如何估计 P (wi|wi-1)。现在有了大量机读文本后，这个问题变得很简单，只要数一数这对词（wi-1,wi) 在统计的文本中出现了多少次，以及 wi-1 本身在同样的文本中前后相邻出现了多少次，然后用两个数一除就可以了,P(wi|wi-1) = P(wi-1,wi)/ P (wi-1)。

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书籍插图：

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