1、文本预处理技术
分词：前向/后向最大匹配（max_len=5~10）有一个词典，基于匹配规则的方法，尽量匹配更多的字符。缺点：局部最优，歧义。考虑语义HMM,CRF......
拼写纠错：编辑距离（一次insertdelete eplace），先生成编辑距离为1、2的字符串再过滤，返回最可能的结果。
停用词过滤：去掉the,a等词，和某些低频词
词干提取：go,going,went变成go,去掉s,es,ed......依赖于语言学知识编写规则
2、词表示
one-hot representation 类似于(1,0,0,0,0.....)维度大小是词典内词的数量，基于这种“独热”的句子的表示分为boolean/count-based representation后者还考虑了词频，而这样是不能很好的表示语义的，具有稀疏性，编码效率不高。
tf-idf文本表示，tf是文档中某词的词频，idf是log(文档总数/某词出现在多少个文档中)，相乘来衡量单词的重要性。
分布式表示每一维都是有值的，词向量能够表达语义（skip-gram算法，离越近的词相似度越高的原则）
3、语义相似度的计算
欧式距离d=|s1-s2|
余弦相似度（既考虑大小，又考虑方向）
4、noisy channel model
p( text ∣ source )∝p( source ∣ text ) p (text) 理解就是比如机器翻译，一部分依赖词典转化，另一部分依赖语言模型判断语法是否通顺。
5、语言模型
由链式法则，联合概率由一串条件概率相乘表示，当条件很长时要计算条件概率，考虑马尔可夫假设，只考虑前多少个词，于是有N-gram模型。
考虑只要有一个没出现的单词就会使整个概率变成0，所以引入平滑方法：
Add-one smoothing,Add-k smoothing,Interpolation,Good-turning smoothing
评估语言模型用到的指标是perplexity困惑度（越小越好）
6、文本领域特征工程
词袋特征：当前词、前后词、前前后后词...
词性：包括当前词词性，前后词词性...
前后缀
词长、是否大写开头，是否含数字
词干
一般来说常见的特征有分类型（如男女）、连续型（如身高）、排序型（如ABCD每类有不同rank），一般有归一化、离散化处理。
7、信息抽取
命名实体识别、关系抽取（bootstrapsnowball算法）、实体消歧、实体统一、指代消解、句法分析（句法树CKY算法）
有一种学习方式叫做写作式学习，理清逻辑比较重要。
题外话谈谈知识付费
年初在bilibili上白嫖到一门“贪心学院NLP训练营”的课程，没错就是那据说要一两万的课。由于怕视频失效，所以会强迫自己抓紧时间看，告诉自己多看一集就多赚50了，405P，一周时间，囫囵吞枣过了一遍，收获了了，当时想的是真好啊自己没报这个课也算省钱了，后面看的东西多了一点点再回头看这个课又有些收获，原是我啥也不懂所以那时get不到老师的知识点，子曰：温故而知新，诚不欺我。前几天看到一篇推送说知识付费是智商税，先拉低部分人的智商，让另一部分人先富起来。我觉得很有道理，也不是说知识付费的课都是不值得的，但免费课程它不香吗，不见得免费的课程就是廉价知识啊，当然知识付费也是人家的一种盈利模式吧，是该有好心人为创造者买一下单，顺便造福一下我们穷学党。另一个方面，书非借不能读也，要不是怕过期我也不会这么自觉看下去，毕竟一入收藏夹就不知道要吃灰多久了。