数学之美-第三章-统计语言模型

文章介绍了什么是统计模型，统计模型的如何得来。
特别是马尔可夫假设。
然后就是一个扩展阅读：关于统计语言模型的工程诀窍

• 高阶语言模型的获得：主要是二元和三元，而之后的四元及其以上的效果提升不明显
• 关于模型的训练，零概率问题和平滑方法。正好这段时也正在写关于一元（就是昨天才写完）的模型训练和平滑问题的解决，但是我用的模型是贝叶斯模型训练的分类器。虽然我接触的那本书和这本的平滑理论原理是一样的，但是关于他的计算公式那些我还是一知半解的，可能是数学基本功太差了的原因，希望自己后面补一补。
• 最后就是关于语料库的选择，这个不用多提，很重要，就像一个人初入门的工作者和行业领域专家一个道理。问题需要有针对性才能有更好的解决办法
  什么是统计模型很容易理解，当时关于如何构建模型学问很大，不急慢慢来，一个一个的来。