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Zhli：/* 基础编程训练列表 */

2024-08-11T03:14:12Z

基础编程训练列表

2024-08-11T03:13:26Z

基础编程训练列表

2024-08-11T03:12:58Z

基础编程训练列表

2023-03-23T07:43:31Z

说明

2023-03-23T07:43:04Z

说明

2022-05-23T05:31:39Z

词性标注数据

2022-03-31T02:01:10Z

参考书目

2022-03-07T05:22:19Z

基础编程训练列表

2022-03-07T05:20:56Z

基于线性模型（linear model）的词性标注

2022-03-07T05:19:01Z

基于线性模型（linear model）的词性标注

@@ 第87行： / 第87行： @@
 * 下面的内容可以不看
+** 给定文件，将文件中的句子按照字（字符）切分，字符中间用空格隔开。用C/C++实现。Python（3.0）可以直接用split处理UTF8编码的字符串，也试试，对比一下结果。
-给定文件，将文件中的句子按照字（字符）切分，字符中间用空格隔开。用C/C++实现。Python（3.0）可以直接用split处理UTF8编码的字符串，也试试，对比一下结果。
+** 参考资料：[[File:Chinese-encoding.pdf]]
+** 数据：[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/teach/cip-2015-fall/2-chinese-encoding/example.tar.gz 几个不同编码的文件]，可以用hexdump查看。也可以自己生成不同编码的文件。
 === 最大匹配分词 ===
-* 2022春视频和图片：
+* 2022春IR课程视频和图片：
 ** 低画质：[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/word-seg-max-match-low-quality.mp4 作业3]
 ** 高画质：[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/word-seg-max-match.mp4 作业3]

@@ 第85行： / 第85行： @@
 字节 111110xx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
 字节 1111110x 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx </nowiki>
 * 下面的内容可以不看

@@ 第72行： / 第72行： @@
 === 分字 ===
-* [http://hlt.suda.edu.cn/index.php/Ir-2022-spring 对应2022年春季信息检索课程作业1]
+* 2022春IR课程视频和图片：
 * 下面的内容可以不看
@@ 第83行： / 第97行： @@
 === 最大匹配分词 ===
-* [http://hlt.suda.edu.cn/index.php/Ir-2022-spring 对应2022年春季信息检索课程作业3]
+* 2022春视频和图片：
 * 下面的内容可以不看
 * 参考课件：[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/teach/cip-2015-fall/5-chinese-word-segmentation/max-match.ppt 最大匹配]

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 ** 做基础练习的时候，要关注主要知识点，不要陷入细枝末节，否则的话，进度就太慢了。比如随机过程，这个本身是非常大的一个概念，千万不要钻进去学习，了解其基本概念、例子即可。
 ** 以正确完成编程题目为主要目标。我相信，等编程作业做完了，很多知识点就会有自己的理解了
-** 做事情的三步：<font color="#FF0000">做出来、做对、做好</font>
+** '''做事情的三步：<font color="#FF0000">做出来、做对、做好</font>'''
 * 注意，<font color="#FF0000">千万不要直接看别人写好的代码，一定要努力自己去理解和消化。</font>一定要有一个自己思考的过程，尽最大努力自己写代码，即使效率低，准确率差，也没关系。通过自己的思考，逐渐优化和提高。这个过程非常重要，很有意义。
 * 另外，<font color="#FF0000">尽量不要在网上找各种参考资料。</font>虽然我的讲义很精简，但是如果仔细看，认真思考，推导，一定能搞明白。这个过程也很重要，对自我提升很有帮助。

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 * 遇到一个题目，去下面的课件或讲义中寻找相关内容，进行快速学习和理解
 ** 做基础练习的时候，要关注主要知识点，不要陷入细枝末节，否则的话，进度就太慢了。比如随机过程，这个本身是非常大的一个概念，千万不要钻进去学习，了解其基本概念、例子即可。
-** 总之，一切以正确完成编程题目为主要目标，先做出来，然后做对，最后做好
+** 以正确完成编程题目为主要目标。我相信，等编程作业做完了，很多知识点就会有自己的理解了
-** 我相信，等编程作业做完了，很多知识点就会有自己的理解了
+** 做事情的三步：<font color="#FF0000">做出来、做对、做好</font>
 * 注意，<font color="#FF0000">千万不要直接看别人写好的代码，一定要努力自己去理解和消化。</font>一定要有一个自己思考的过程，尽最大努力自己写代码，即使效率低，准确率差，也没关系。通过自己的思考，逐渐优化和提高。这个过程非常重要，很有意义。
 * 另外，<font color="#FF0000">尽量不要在网上找各种参考资料。</font>虽然我的讲义很精简，但是如果仔细看，认真思考，推导，一定能搞明白。这个过程也很重要，对自我提升很有帮助。

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 |}
-* [http://120.132.13.131:8080/wiki/index.php/新生训练营 大数据集]
+* [http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/teach/cip-2015-fall/ctb5-postagged.tar.gz 大数据集]
 {| class="wikitable"
 ! style="text-align:left;"| 训练

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 == 参考书目 ==
 * [http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ Neural networks and deep learning]（李正华强烈推荐，看完前三章就差不多了）
 * Andrew Ng的视频:[https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 吴恩达深度学习(带中文字幕)]
 * Chris Manning. 2005. 统计自然语言处理基础.
 * 宗成庆. 2008. 统计自然语言处理.
 * 李航. 2012. 统计学习方法.

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 * 要点：梯度下降方法，Adam优化
 * 参考课件：[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/teach/cip-2015-fall/10-maxent-loglinear/main.pdf 李正华老师课件]、[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/teach/cip-2015-fall/10-maxent-loglinear/collins-loglinear.pdf Collins教授课件]
 === 基于全局线性模型（global linear model）的词性标注 ===

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 * 图片和视频：
 ** 视频：[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-1.mp4 第1部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-2.mp4 第2部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-3.mp4 第3部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-4.mp4 第4部分]、[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-5.mp4 第5部分]
-** 图片：[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear–model-1.jpg 第1部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-2.jpg 第2部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-3.jpg 第3部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-4.jpg 第4部分]、[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-5.jpg 第5部分]
+** 图片：[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-1.jpg 第1部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-2.jpg 第2部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-3.jpg 第3部分]、 [http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-4.jpg 第4部分]、[http://hlt.suda.edu.cn/LA/Ir-2022-Spring/HMM/linear-model-5.jpg 第5部分]
 === 基于最大熵（max-entropy，log-linear）模型的词性标注 ===