[NLP#2] Language model and sequence annotation

1. 文本预处理技术(tf-idf,Stemming等)

2. 文本领域的特征工程

3. 倒排表、信息检索技术

4.Noisy Channel Model

5. N-gram模型,词向量介绍

6. 常见的Smoothing Techniques

7. Learning to Rank

8. Latent Variable Model

9. EM算法与Local Optimality

10. Convergence of EM

11. EM与K-Means, GMM

12. Variational Autoencoder与Text Disentangling

13. 有向图与无向图模型

14. Conditional Indepence、D-separation、Markov Blanket

15. HMM模型以及参数估计

16. Viterbi、Baum Welch

17. Log-Linear Model与参数估计

18. CRF模型与Linear-CRF

19. CRF的Viterbi Decoding与参数估计