《统计自然语言处理》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
由于现有自然语言处理技术以及统计学习技术的成熟，使浅层语义分析得以实现。
Because the technology of natural language processing and statistical learning is becoming more and more solid, it is possible to realize shallow semantic parsing.
统计语言模型作为一种自然语言处理的工具，已经被证明有能力处理大规模真实文本。
As a natural language processing tool, statistical language modeling is proved to be able to process large-scale real text.
自然语言处理有基于规则和基于语料库统计两种方法。
Basically there are two NLP methods - Rule Based method and Statistic Based method.
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