《Natural Language Processing》斯坦福视频学习笔记——1.introduction

目前正在学习斯坦福大学的教学视频《Natural Language Processing》，记录下学习过程中的点滴，主要目的是为自己复习之用。本篇是引言部分，主要记录了NLP的现状以及其中的关键技术。

已解决：spam detection，POS tagging，Name Entity Recognition（NER）
在发展：Sentiment Analysis，Coreference Resolution（指代消解），Word sense disambiguation（WSD，词义消歧），Parsing，MT，Information Extraction，
尚困难：QA，Dialogue，Paragraphs，Summarize
NLP关键技术：Viterbi，Naive Bays，Maxent classifier，N-gram model，statistical parsing，inverted index，tf-idf，vector model

总结：

在POS等已解决问题上可以直接用已有的结果；对于MT、信息检索等在发展的问题，主要看已有论文，了解目前的进度，也要提出自己的见解；有了一定的知识储备之后，着重解决尚困难的问题。
要了解NLP的几大关键技术，如Viterbi，Naive Bays等，多读几遍《数学之美》