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第 23 章 自然语言处理 (Natural Language Processing)

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      本章主旨

      本章是 AIMA 4e 的"自然语言处理"——语言模型 / 词嵌入 / 解析。理解后才能掌握 AI 各子领域。

      一、核心概念

      本章围绕 3 个核心概念展开：

      概念 定义 + 重要性 实现提示

      语言模型

      n-gram / 神经 LM

      §23.1-23.2

      词嵌入

      Word2Vec / GloVe

      §23.3

      NLP 任务

      POS / NER / 解析

      §23.4-23.6

      二、本章要点

      • 我们将 语言模型 （language model）定义为描述任意字符串可能性的概率分布。这样一

      • 章，我们将其记为 w1:N） ，根据朴素贝叶斯公式［式 （12.21） ］ ，我们有

      • 贯的英语语句。但它确实使得我们可以使用朴素贝叶斯公式来进行准确分类： “ stocks”和

      学习建议

      • AIMA 4e 是 AI 标准教材——每章配套习题巩固理解。

      • 实现关键算法（搜索 / CSP / 逻辑 / 概率 / 学习）才能真正掌握。

      • 与机器学习 / 深度学习课程结合；现代 LLM / Diffusion 改变 AI 格局。

      三、关键图表

      视觉图表

      图 {ch_num}-1
      Figure 1. 图 {ch_num}-1：{zh}总览

      四、思维导图

      mindmap
  root((第 {ch_num} 章 {zh}))
    语言模型
    词嵌入
    NLP 任务

      五、重点与易错点

      • 语言模型 / 词嵌入 / 解析。

      • 配套习题：原书第 {ch_num} 章末尾。

      • 实现建议：用 Python / AIMA 代码库 (aima.cs.berkeley.edu) 实践关键算法。

      • 跨章衔接：第 22 章上下文；AI 各子领域互为基础。