更多又去的问题是没有一个简单的数学公式将输出和输入关联起来的。这就是我们需要诸如神经网络这样相对成熟而复杂的方法的原因。

关键点

• 当我哦们不能精确知道一些事情如何运作时，我们可以尝试使用模型来估计其运作方式，在模型中，包括了我们可以调整的参数。
• 改进这些模型的一种好方法是，基于模型和已知真实示例之间的比较，得到模型偏移的误差值，调整参数。

关键点

• 使用朴素的调整方法会出现一个问题，即改进后的模型只与最后一次训练样本最匹配，“有效地”忽略了所有以前的训练样本。解决这个问题的一种好方法是...

自然语言通常所指的不仅是文本数据，还包括语音和声音数据。

1.1.1 热门应用

自然语言生成的一个流行的商业应用是“数据到文本”的软件系统，它生成数据库和数据集的文本摘要。

自然语言处理的一个主要挑战是从非结构化或半结构化的文档集合中创建结构化的数据。例如，命名实体识别软件能够从主流新闻等长篇文本中提取任务、组织、地点、日期和货币。信息提取还包括关系提取，如果实体之间存在关系，则提取相应的关系。

1.2.1 定义自然语言处理任务

分词、词性标注、依存句法分析、组块、词形还原和词干提取是...