FNLP lecture 7
问题：
提前做好reading预习，课后quiz预习巩固，完善笔记
lecture前准备好PPT
solving none-zero problem: G-T(Good Turing)
权重相加是1：
Kneser-Ney smoothing: 优势
1、take into account: diversity of history
例子：new york: york总是出现在new后面，用unigram/bigram除非前面是new，否则york出现概率低（但事实是york单独出现概率也不少）
2、
用一个向量来表示一个单词，向量每个元素代表该单词在某个context下的出现频率
错过了4分钟（30~35左右）
Noisy Channel Model
信息传输会经过errorful encoding，最后得到输出是有错误的
但是Noise的是服从概率分布的（What I am likely to say to you，具体应用中也就是Language Model (LM)）
Noise Channel Model的数学本质：给出一个被拼错的单词X，找出最可能正确的原单词Y，也就是使得P(Y|X)最大的Y
Noisy Channel Model典型应用就是拼写纠错(Spelling Correction)
思考：平时在word，IDE等软件里看到的拼写预测是不是就是LM+Noisy Channel的应用呢，预测的列表可能是用有限copora当场计算出的可能单词Y，按P(Y|X)逆序排序，随着用户使用可以不断更新copora来迎合用户输入习惯
用depth set确定N（N-gram model）
没听懂的/确定的词：
back-off
和smoothing有关的某种方法？
interpolation：插值，插补文字
depth set
parallel corpora
类似的文本？