[stanford NLP] 原理小结

1、中文分词包：Stanford Word Segmenter ，基于crf模型

实现论文：Huihsin Tseng, Pichuan Chang, Galen Andrew, Daniel Jurafsky and Christopher Manning. 2005. A Conditional Random Field Word Segmenter. In Fourth SIGHAN Workshop on Chinese Language Processing.

2、词性标注包：Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger 基于循环依赖网络类似于crf

实现论文：Kristina Toutanova, Dan Klein, Christopher Manning, and Yoram Singer. 2003. Feature-Rich Part-of-Speech Tagging with a Cyclic Dependency Network. In Proceedings of HLT-NAACL 2003, pp. 252-259.

3、命名实体识别：Stanford Named Entity Recognizer 老版本基于CMM（MEMM）新版基于crf+gibbs采样

涉及论文：Jenny Rose Finkel, Trond Grenager, and Christopher Manning. 2005. Incorporating Non-local Information into Information Extraction Systems by Gibbs Sampling. Proceedings of the 43nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2005), pp. 363-370. http://nlp.stanford.edu/~manning/papers/gibbscrf3.pdf

4 分类器：Stanford Classifer 基于最大熵

实现论文：Christopher Manning and Dan Klein. 2003. Optimization, Maxent Models, and Conditional Estimation without Magic. Tutorial at HLT-NAACL 2003 and ACL 2003. [pdf slides] [pdf handouts]

citing ：https://nlp.stanford.edu/software/

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