>> LUCAS FREITAS：嘿。
歡迎大家。
我的名字是盧卡斯塔斯。
我是一個大三學生[聽不清]研究 計算機科學與重點
計算語言學。
所以，我的中學是在語言 和語言學理論。
我真的很興奮，教你們 關於外地一點點。
這是一個非常激動人心的領域來研究。
也有很大的潛力 為將來。
所以，我真的很興奮，你的傢伙 正在考慮中的項目
計算語言學。
我會很樂意提供意見 任何的你，如果你決定
追求其中的一個。
>> 所以首先什麼是計算的 語言學？
因此，計算語言學是 語言學和之間的交集
計算機科學。
那麼，什麼是語言學？
什麼是計算機科學？
以及從語言學，是什麼 我們採取的是語言。
因此，語言學實際上是研究 在一般的自然語言。
所以，自然語言 - 大家說說 我們實際使用的語言
相互通信。
因此，我們不正是在說 關於C或Java。
我們談論更多關於英語和 中國和其他語言，我們
用於彼此進行通信。
>> 有關的具有挑戰性的事情是， 現在我們有近7000
語言在世界上。
因此，有相當高的品種 的語言，我們可以研究。
然後你認為它可能是 很難做到，比如，
翻譯從一種語言到 另外，考慮到你有
其中近7000人。
所以，如果你想這樣做的翻譯 從一種語言到另你
幾乎超過一百萬 不同的組合，你可以
必須從語言到語言。
所以它的真正挑戰做了一些 類的實例翻譯系統的
每一個語言。
>> 所以，對待語言學與語法， 語義，語用學。
你們不完全需要 要知道什麼是他們的。
但非常有趣的是， 作為母語的人，當你學會
語言作為孩子，你居然學會 所有這些事情 - 語法語義
和語用 -
由你自己。
和任何人都沒有教你語法 你明白的句子是如何
結構。
所以，這真的很有趣，因為 它的東西，來非常
直觀。
>> 和你在服用 計算機科學？
好了，最重要的事情是我們 在計算機科學，首先是
總之，人工智能 和機器學習。
所以，我們正在努力做 計算語言學是教
您的計算機如何做 用的語言。
>> 因此，例如，在機 翻譯。
我想教我的電腦怎麼 知道如何從一個過渡
語言到另一邊。
所以，基本上喜歡教學 一台電腦兩種語言。
如果我這樣做自然語言處理， 這是示例的情況下
Facebook的圖搜索，你教 你的電腦怎麼理解
查詢好。
>> 所以，如果你說“的照片我的 朋友。“Facebook並沒有把那
作為具有整個字符串 只是一堆話。
它實際上是理解的關係 “照片”和“我的朋友”之間
了解到，“照片”是 物業“我的朋友。”
>> 所以，這部分，例如 自然語言處理。
它試圖了解什麼 之間的關係是
詞語的句子。
而最大的問題是，你可以 教電腦如何說話
在一般的語言？
這是一個非常有趣的問題 想想，好像，也許在未來，
你要能 談談您的手機。
有點像我們做什麼用的Siri，但 更多的東西一樣，你實際上可以
說任何你想要的手機 是要明白一切。
而且它可以有後續問題 並繼續談判。
這件事情真的很令人興奮， 在我看來。
>> 因此，一些關於自然語言。
一些真正有趣 自然語言是說，這是
信用到我的語言學教授， 瑪麗亞Polinsky。
她舉了一個例子，我認為 這真的很有趣。
因為我們學語文時，從 我們出生，然後我們的母語
一種語言的生長在我們。
>> 基本上你學習語言 從最小的投入，對不對？
你剛剛從輸入您的 您的語言聽起來父母什麼
喜歡和你只是學習它。
所以，這很有趣，因為如果你看一下 在這些句子，例如。
你看，“瑪麗穿上大衣每 一次，她離開家。“
>> 在這種情況下，有可能有 單詞“她”指的是瑪麗，對不對？
你可以說“瑪麗穿上大衣 每次瑪麗離開
房子。“，這樣很好。
但是如果你看一下這句話 “她每次穿上大衣瑪麗
離開房子。“你知道這是 不可能說“她”是
提及瑪麗。
>> 有沒有辦法說，“瑪麗把 一件大衣，每次離開瑪麗
房子，“所以這很有趣，因為 這是一種直覺
每一個母語了。
也沒有人告訴我們，這是 該語法的工作方式。
而且，你只能擁有這件“她” 提及瑪麗在第一種情況下，
實際上在這等 過，但不是在這一個。
但每個人都種得 以相同的答案。
每個人都同意這一點。
所以，這真的很有趣，雖然如何 你不知道所有的規則
那種在你的語言你懂 語言如何工作的。
>> 因此，關於自然的有趣的事情 語言是你不必
知道任何語法知道，如果一個句子 是語法或不合語法的
大多數情況下。
它讓你覺得，也許什麼 發生的情況是通過你的生活，你
只是不斷變得越來越 句子告訴你。
然後你保持記憶 所有的句子。
然後當有人告訴你 什麼，你聽到這句話，並
你看看你的詞彙量 的句子，看看是否
那句話是存在的。
如果是有你 說這是語法。
如果它不是你說這是 不合語法。
>> 所以，在這種情況下，你會說，哦， 讓您擁有一個龐大的所有列表
可能的句子。
然後，當你聽到一個句子， 你知道它的語法或
不基於這一點。
問題是，如果你看一下 一個句子，例如“該
五頭CS50轉錄因子煮熟的盲 使用DAPA杯章魚。“這是
絕對不是一句 你聽說過。
但在同一時間，你知道這是 相當多的語法，對不對？
有沒有語法錯誤 你可以說，
這是一個可能的句子。
>> 因此，它使我們覺得實際上是 這樣，我們學習語言不僅是
由具有巨大的可能的數據庫 詞或句子，但更多的
理解的關係 也就是說在那些句子。
這是否有道理？
因此，接下來的問題是，能 電腦學習語言？
我們可以教語言的計算機？
>> 所以，讓我們想到的差異 一種語言的母語之間
和一台計算機。
那麼，究竟發生了揚聲器？
那麼，母語學習一 從接觸到它的語言。
通常早期的童年歲月。
所以，基本上，你只要有一個孩子， 你一直說要它，它
剛剛學會如何說話 語言，對不對？
所以，你基本上放棄 輸入到嬰兒。
這樣，那麼你可以說，一台電腦 可以做同樣的事情，對不對？
你可以只給語言 作為輸入到計算機中。
>> 作為例子一堆文件 有英語書籍。
也許這是一種方式，你 也可能教
計算機英語，對不對？
而事實上，如果你仔細想想， 它需要你，也許一對夫婦
天讀一本書。
對於一台電腦需要一秒鐘 看著一本書的所有單詞。
所以，你可以認為這或許正是這 從你周圍的輸入參數，
這還不夠，說這是 東西，只有人類可以做到的。
你能想到的電腦 還可以得到輸入。
>> 第二件事是，母語 也有大腦，有
語言學習能力。
但是，如果你仔細想想， 大腦是一個堅實的事情。
當你出生時，它已經被設置 -
這是你的大腦。
而當你長大了，你只會得到更多的 語言的輸入，也許營養素
和其他的東西。
但幾乎​​你的大腦 是一個堅實的事情。
>> 所以，你可以說，好吧，也許你可以 構建有一堆電腦
功能和剛模仿方法 語言學習能力。
所以在這個意義上，你可以說，好，我 能有一個具有所有電腦
事情我需要學習的語言。
而最後一件事情是，原生 揚聲器學會從試驗和錯誤。
在所以基本上另一個重要的事情 語言的學習是你那種
通過使學習的東西 你所聽到的概括。
>> 所以當你在成長過程中你學到了 有些話更像是名詞，
一些其他的都是形容詞。
而且你不必有任何 語言學知識
要理解這一點。
但你只是知道有一些單詞 被定位在的某些部分
句子和其他一些人在其他 部分的句子。
>> 並且，當你做的東西是 就像一個句子是不正確的 -
也許是因為過度泛化 例如。
也許當你長大了，你注意到 該複數通常是
通過把一個S在形成 字的結尾。
然後嘗試做的複數 “鹿”為“鹿”或“牙”為
“tooths。”這樣的話你的父母或 有人糾正你，說，不，
“鹿”的複數是“鹿”和 的“牙齒”複數是“牙齒”。進而
你學那些東西。
所以，如果你嘗試和錯誤中學習。
>> 但你也可以做到這一點 用一台計算機。
你可以有一些所謂 強化學習。
這基本上就像給一個 計算機時，它做了獎勵
正確的東西。
並給它獎勵的對面 當它做錯了事。
實際上，你可以看到，如果你走 到谷歌翻譯，並試圖
翻譯一個句子，它 要求您提供反饋意見。
所以，如果你說，哦，還有更好的 翻譯這句話。
您可以鍵入它，然後如果有很多 人們一直說這是一個更好的
翻譯，它只是學習它 應使用的翻譯，而不是
一個它是給。
>> 所以，這是一個非常哲學問題 看是否計算機都將是
談得來與否的未來。
但我有很高的期望，他們可以 只是根據這些參數。
但它只是更多的是一種哲學 問題。
>> 因此，儘管電腦仍無法說話， 什麼樣的事情，我們可以做什麼？
一些非常酷的東西是 數據分類。
因此，舉例來說，你們知道 該電子郵件服務做的，為
例如，垃圾郵件過濾。
所以每當你收到垃圾郵件，它 試圖篩選到另一個框。
那麼它是怎樣做到這一點？
它不象電腦才知道 什麼電子郵件地址發送垃圾郵件。
因此，它更是以內容 消息，或者標題，或
也許你有一些圖案。
>> 所以，基本上，你所能做的就是得到一個 大量的電子郵件是垃圾郵件的數據，
郵件是不是垃圾郵件，並了解 樣的模式，你必須在
那些是垃圾郵件。
這是計算的一部分 語言學。
這就是所謂的數據分類。
而我們實際上將看到一個 例如，在接下來的幻燈片。
>> 第二件事是自然語言 處理這是事情的
圖搜索是做又讓 你寫一個句子。
它相信你明白 的含義，並給出
你一個更好的結果。
其實，如果你去谷歌或Bing 你搜索的東西像Lady
Gaga的高度，你實際上會 得到5'，而不是信息1“
從她的，因為它實際上理解 你在說什麼。
所以這是自然的一部分， 語言處理。
>> 或者也當你使用Siri的，第一 你有一個算法，試圖
翻譯你在說什麼 成文字，在文字。
然後它會嘗試翻譯 到那個意思。
所以這是所有自然的一部分 語言處理。
>> 那麼你有機器翻譯 -
這實際上是1 我的最愛 -
這是剛剛從翻譯 一種語言到另一種。
所以，你可以認為，當你正在做的 機器翻譯，你有
句子的無限可能性。
因此，有沒有辦法只存儲 每一個翻譯。
所以，你必須想出有趣 算法能夠
翻譯每一個 句子以某種方式。
>> 你們有什麼問題這麼遠嗎？
沒有？
確定。
>> 那麼，我們要看到今天？
首先，我要說說 分類問題。
這樣一說我是 說關於垃圾郵件。
我什麼都做的是，給定的歌詞 一首歌，你可以揣摩
以高概率 誰是歌手？
比方說，我從夫人的歌 Gaga和Katy Perry的，如果我給你一個
新的歌曲，你可以計算出，如果 這是凱蒂·佩里還是Lady Gaga的？
>> 第二個，我只是要談 關於分割問題。
所以，我不知道，如果你們知道，但 中國，日本，其他東亞
語言和其它語言 在一般情況下，不必
單詞之間的空格。
然後，如果你想的方式， 你的電腦親切的嘗試，以
理解自然語言處理， 它著眼於單詞和
試圖了解關係 他們之間，對不對？
但是，如果你有中國人，你 具有零位，這真的很難
搞清楚什麼是之間的關係 也就是說，因為它們不具有任何
也就是說在第一。
所以，你必須做一些所謂的 分割這只是意味著把
我們所說的空間 也就是說在這些語言。
有意義嗎？
>> 然後我們要 說說語法。
關於自然的，因此只是一點點 語言處理。
這將只是一個概述。
所以今天，基本上是我想要做的 是給你們的一點點
什麼是內部的可能性 你可以用做計算
語言學。
然後你就可以看到你的想法 涼爽的那些東西。
也許你能想到的一個項目 和來跟我說話。
我可以給你建議 關於如何實現它。
>> 所以語法將是一點點 關於圖搜索和機器
翻譯。
我只是想給怎樣一個例子 你可以，例如，翻譯
從東西到葡萄牙語英語。
聽起來不錯？
>> 因此，首先，在分類問題。
我會說，這部分研討會 將是最具挑戰性的
一個只因為那裡是怎麼回事 是一些編碼。
但它的將是Python的。
我知道你們不知道的Python，所以 我只是要對高解釋
平我在做什麼。
而你沒有真正在乎過 很多關於語法，因為這是
東西你們可以學習。
好不好？
聽起來不錯。
>> 那麼什麼是分類問題？
所以，你給一些歌詞 一首歌曲，你要猜
誰在唱。
這可以是任何類型的 的其他問題。
所以可以，例如，你有一個 總統競選和你有一個
講話，你想找到 出，如果它是，例如，
奧巴馬或羅姆尼。
或者你可以有一大堆的電子郵件和 你要搞清楚，如果他們是
垃圾郵件。
所以它只是一些分類 基於該字的數據
你有沒有。
>> 因此，要做到這一點，你必須 做一些假設。
所以很多關於計算語言學 正在假設，
通常聰明的假設，從而使 你可以得到很好的效果。
試圖建立一個模型了。
然後再嘗試一下，看看它是否工作， 如果它給你很好的精度。
如果確實如此，那麼你 嘗試改善它。
如果沒有，你肯定在想：好吧，也許我 應該做出不同的假設。
>> 讓我們將假設 提出的是一個藝術家通常唱
的一個話題多次，也許 使用的話多次剛
因為他們已經習慣了它。
你可以認為你的朋友的。
我敢肯定，你們都有朋友 那說，他們的簽名短語，
從字面上每一個句子 -
像一些特定的詞或某些特定 短語，他們說的
每一個句子。
>> 什麼可以說的是，如果你看 一個句子，有一個簽名
詞組，你可以猜測，大概 你的朋友是
有一句話說，對不對？
所以，你做這樣的假設，然後 這就是你如何創建一個模型。
>> 那我要舉的例子是 如何Lady Gaga的，例如，人
說，她使用“寶貝”的 她所有的頭號歌曲。
而實際上，這是一個視頻，顯示 她說這個詞“寶貝”的
不同的歌曲。
>> [視頻回放]
>> - （唱）嬰兒。
寶貝。
貝貝。
寶貝。
>> [完錄像​​回放 -
>> LUCAS FREITAS：所以有，我認為， 40首歌曲在這裡，她說，
詞“寶貝”。所以，你基本上可以猜到 如果你看到一首歌，有
單詞“寶寶”有一些高 概率，它是Lady Gaga的。
但是，讓我們嘗試開發這樣 進一步更正式。
>> 所以這些都是歌詞歌曲 Lady Gaga和Katy Perry的。
所以，你看Lady Gaga的，你看他們 有很多事件的“寶貝”，一
大量出現的“方式”。進而 凱蒂·佩里有很多事件的發生
“對，”很多事件的發生“火災”。
>> 所以基本上我們想要 做的是，你會得到一首抒情詩。
比方說，你會得到一個抒情的 歌曲是“寶貝”，只是“寶貝”。如果
你剛剛得到了這個詞“寶貝”，這 是你的所有，從數據
Lady Gaga和凱蒂·佩里，誰也 你猜是人
是誰唱這首歌？
Lady Gaga的還是凱蒂·佩里？
Lady Gaga的，對不對？
因為她是唯一一個說誰 “寶貝”。這聽起來很愚蠢，對吧？
OK，這是很容易的。
我只是在看的兩首歌曲，並 當然，她是誰的唯一
“寶貝”。
>> 但是，如果你有一堆話？
如果你有一個實際的歌詞，東西 一樣，“寶貝，我只是
去看了[？ CFT？]
講座“，或者類似的東西，和 那麼你實際上必須弄清楚 -
基於所有這些話 -
誰是誰的藝術家可能 唱這首歌？
所以讓我們嘗試開發 這遠一點。
>> 好了，根據剛剛的數據​​，我們 得到了，似乎加加可能是
歌手。
但如何才能寫 這更正式？
並有將是一個小 統計位。
所以，如果你迷路了，只要嘗試 要理解這個概念。
如果你理解不要緊， 方程非常清楚。
這是所有要上線了。
>> 所以基本上就是我計算的是 概率，這首歌是由
Lady Gaga的因為 -
所以這條表示因為 -
我看到這個詞“寶貝”。 這是否有道理？
所以我試圖計算 這種可能性。
>> 所以有這個定理稱為 貝葉斯定理是說，
一個給定的B的概率，是 乙的概率給出A，倍
概率A的，超過的概率 B.這是一個長期的方程。
但是，你有什麼從理解 這是，這是我想要的
計算，對不對？
讓這首歌是由概率 Lady Gaga的因為我看到這個詞
“寶貝”。
>> 現在有什麼我得到的是 單詞“寶貝”的概率給出
我有Lady Gaga的。
什麼是基本？
這也就意味著，有什麼 看到這個詞“寶貝”的概率
在Gaga的歌詞？
如果我想計算出在一個非常 簡單的方法，它只是數
次我看到“寶貝”在總數 在加加歌詞的話，對不對？
什麼是我看到的頻率 在Gaga的工作這個詞？
有意義嗎？
>> 第二項是 概率加加。
這是什麼意思？
這基本上意味著，請問是什麼 分類的概率
有些歌詞加加？
那就是很怪，但 讓我們想到的一個例子。
因此，讓我們說的概率 在一首歌曲有“寶貝”是一樣的
對於Gaga和布蘭妮斯皮爾斯。
但布蘭妮斯皮爾斯有兩次 比Lady Gaga的多首歌曲。
因此，如果有人只是隨機給你 “寶貝”的第一件事歌詞你
看的是，什麼是概率 在Gaga的歌曲有“寶貝”，“寶貝”
在布蘭妮的歌？
它是同樣的事情。
>> 所以，你會看到的第二件事情是， 那麼，什麼是概率
這歌詞本身是一個Gaga的歌詞， 是什麼的概率
作為布蘭妮的歌詞？
所以自從布蘭妮有那麼多的歌詞 比加加，你可能會
比方說，好了，這可能是 布蘭妮的歌詞。
所以這就是為什麼我們有這個 該詞在這裡。
概率加加。
有道理？
不是嗎？
確定。
>> 和最後一個是剛才的概率 “嬰​​兒”的不
真正的問題那麼多。
但它的概率 看到“寶貝”的英文。
我們通常不關心 很多關於這個詞。
這是否有道理？
所以加加的概率是 稱為先驗概率
之類的加加。
因為它只是意味著，請問是什麼 有那個類的概率 -
這是加加 -
只是在一般情況下，剛 沒有條件。
>> 然後當我有概率 加加給“寶貝”，我們把它叫做加
流淚的概率，因為它是 具有的概率
加加給出了一些證據。
所以我給你證據 我看到這個詞的嬰兒和
這首歌有意義嗎？
確定。
>> 所以，如果我計算過，每個 該歌曲的Lady Gaga，
是什麼將是 -
顯然，我不能動了。
加加的概率將是 類似，在2 24，次數的1/2，
在2比53。
如果你知道它什麼都無所謂 這些數字的來源。
但它只是一個數字，是怎麼回事 為大於0，對不對？
>> 然後當我做凱蒂·佩里，該 “寶寶”的概率給出卡提現
已經為0，對不對？
因為沒有“寶貝” 在凱蒂·佩里。
是這樣，那麼這變成0，並且加加 勝，這意味著Gaga是
大概是歌手。
這是否有道理？
確定。
>> 所以，如果我想使這個更正式， 我其實可以做一個模型
多個單詞。
因此，讓我們說我有話 一樣，“寶貝，我
著火了，“什麼的。
因此，它具有多個單詞。
在這種情況下，你可以看到 這“寶貝”是加加，
但它不是在凱蒂。
與“火”是凱蒂，但 它不是在Gaga的，對不對？
因此，它變得棘手，對吧？
因為它似乎，你幾乎 有兩者之間的領帶。
>> 所以你要做的就是承擔 獨立性的話之一。
所以基本上這是什麼意思是， 我只是計算是什麼
看到的概率“寶貝”，什麼是 看到的可能性“我”和
“是”和“上”和“火” 所有獨立。
然後我乘他們。
而我看​​到的是概率 的看到整個句子。
有意義嗎？
>> 所以基本上，如果我只有一個字， 我想要找的是阿根廷最大，
這意味著，那是什麼是類 給我最高的概率是多少？
那麼，什麼是給類 我的最高概率
類的概率給定的單詞。
因此，在這種情況下，給予加加“寶貝”。 或凱蒂給“寶貝”。有意義嗎？
>> 而剛剛從貝葉斯，那 方程式我發現，
我們創建這個分數。
唯一的一點是，你看到 字中給出的概率
根據班級的變化 在類的吧？
的“寶貝”s表示我有多少 在Gaga是從凱蒂不同。
類的概率也 的變化，因為它只是數
歌曲他們每個人都有。
>> 但這個詞本身的概率 將是相同的所有的
藝術家，對不對？
這樣的單詞的概率是 只是，什麼是概率
看到在這個詞 英語？
因此，它是相同的所有的人。
所以，因為這是不變的，我們可以只 下降的，根本沒有在意它。
因此，這將是真正的 方程我們正在尋找。
>> 如果我有多個的話，我 仍然會有事先
概率在這裡。
唯一的一點是，我乘 的概率
所有其他的話。
所以我乘他們。
有意義嗎？
它看起來很奇怪，但基本上意味著， 計算前的類，並
然後由每個的概率相乘 在這個類是的話。
>> 而且你知道的概率 給定一類字將是對
你看到這個詞次數 該類別，由數除以
也就是說你必須在這 類一般。
有意義嗎？
這是在多麼“寶貝”是2 字的數目是
我在歌詞中。
因此，只要頻率。
>> 但有一件事。
還記得我是怎麼顯示的 的“寶貝”是概率的歌詞
從凱蒂·佩里為0，只是因為凱蒂 佩里並沒有在所有有“寶貝”？
但它聽起來有點刺耳，只是 簡單地說，歌詞不能從
只是因為它們沒有一個藝術家 該單詞在特定隨時。
>> 所以你可以只說，好吧，如果你 沒有這個字，我要去
給你一個較低的概率， 但我只是不打算
給你0的時候了。
因為也許是類似， “火，火，火，火，”這是
完全凱蒂·佩里。
然後“寶貝”，它只是去 0的時候了，因為有一個
“寶貝”。
>> 所以基本上我們做的是什麼 所謂的拉普拉斯平滑。
這只是意味著我放棄 有些甚至可能的話
不存在的。
因此，我要做的是，當我 計算這個，我總是加1
分子。
所以即使單詞不存在，在 這種情況下，如果是0，我還是
計算此為1比 單詞總數。
否則，我得到多少個字 我已經和我加1。
所以我就指望這兩種情況。
有意義嗎？
>> 所以，現在讓我們做一些編碼。
我將不得不這樣做相當快， 但它只是重要的是你
人理解的概念。
所以，我們正在試圖做的 也正是實施這一
的事情，我只是說 -
我希望你把歌詞從 Lady Gaga和Katy Perry的。
和節目是要能夠 說，如果這些新的歌詞是從加加
或凱蒂·佩里。
有意義嗎？
確定。
>> 所以，我有這個計劃我要去 打電話classify.py。
所以這是Python的。
這是一種新的編程語言。
它是在某些非常相似 方式到C和PHP。
這是類似的，因為如果你想 明知℃之後學習Python，它的
真的沒有那麼多的挑戰 只是因為Python是容易得多
比C，首先。
和很多東西都已經 實現你。
那麼究竟像PHP有函數 排序的列表，或是添加一些東西
到一個數組，或者胡說，胡說，胡說。
Python有所有這些為好。
>> 所以我只是要迅速解釋 我們如何能做到分類
問題在這裡。
所以我們可以說，在這種情況下，我有 從Gaga和Katy Perry的歌詞。
我有那些歌詞的方式是， 歌詞的第一個字是
藝術家的名字，以及 剩下的就是歌詞。
所以我們可以說，我在這個名單 其中第一個是歌詞由加加。
所以在這裡，我在正確的軌道。
而下一個是凱蒂和 它也有歌詞。
>> 所以，你這是怎麼聲明 在Python中的變量。
你不必給的數據類型。
你只寫“的歌詞，” 那種喜歡在PHP。
有意義嗎？
>> 那麼，什麼是我的事 計算，以便能夠計算出
概率？
我要計算“先驗” 每一個不同的
類，我有。
我要計算“後驗” 或相當多的概率
每一個不同的詞 我可以為每個藝術家。
所以在加加，例如，我要去 到有多少次我看到一個列表
每個單詞。
有意義嗎？
>> 最後，我只是有一個 列表被稱為“字”，也就是剛準備
有多少字我 為每個藝術家。
因此，對於加加，例如，當我看 的歌詞，我，我想，24
字總。
所以這個列表只是將不得不 加加24，和Katy另一個號碼。
有意義嗎？
確定。
>> 所以，現在，居然，讓我們 去編碼。
所以在Python中，你實際上可以 返回一堆不同
活動從一個函數。
所以我打算創造這個功能 稱為“有條件的”，這是打算
返回所有這些事情時， “先驗”的“概率”，並
“字樣。”因此，“有條件的”，它是 將要調入“的歌詞。”
>> 所以，現在我要你真正 寫這個函數。
所以，我可以寫這個的方式 功能是我剛才定義這
功能與“高清”。所以我做了“高清 有條件的，“和它的服用
“的歌詞。”以及這是要幹什麼 是，首先，我有我的先驗
我想計算。
>> 這樣我可以做到這一點的方法是創建 在Python中，字典的
幾乎是同樣的事情作為一個哈希 表，或者它就像一個迭代
數組在PHP。
這是我聲明一個字典。
基本上這是什麼意思是， 加加的先驗概率是0.5，例如，如果
歌詞50％是由 加加，50％是由凱蒂。
有意義嗎？
所以，我必須弄清楚如何 計算先驗。
>> 接下來的那些我必須做的，還可以， 是概率和單詞。
所以加加的概率是列表 所有的概率，我
對每個單詞為加加。
所以，如果我去加加的概率 “寶貝”為例，它會給我
像2比24在這種情況下。
有意義嗎？
於是我去“概率”，進入 “加加”鬥具有所有列表
加加的話，那我去“寶貝” 而我看​​到的概率。
>> 最後我有這個 “字”字典。
所以在這裡，“概率”。進而 “字樣。”所以，如果我這樣做“的話，”“嘎嘎，”
什麼將要發生的是它的 要給我24，說我
有內Gaga的歌詞24個字。
有道理？
所以在這裡，“話”等於DAH-DAH-DAH。
行
>> 所以，我什麼都做的是我要去 遍歷每個歌詞，所以
每個串的那 我已經在列表中。
我要去計算那些事 每個候選人。
有道理？
所以，我必須做一個for循環。
>> 所以在Python中有什麼我可以做的是“線路 在抒情詩。“同樣的事，作為一個
“為每一個”在PHP語句。
記住我，如果它是PHP怎麼可能 說“每個歌詞
線。“有道理？
所以我每次走的線路，在這個 情況下，這個字符串和下一
字符串，以便為每個什麼我是線 要做的是首先，我要
拆分此行成的名單 字以空格分隔。
>> 所以，關於Python的很酷的事情是， 你可能只是谷歌像“我怎麼能
字符串分割成單詞？ “和它的 要告訴你如何做到這一點。
而做到這一點的方式，它只是“行 = line.split（）“，它基本上是
將會給你一個列表 每個在這裡的話。
有道理？
所以，現在我這樣做，我想知道 誰是那首歌的歌手。
要做到這一點我必須得到 數組的第一個元素，對不對？
所以，我只能說我“歌手 =行（0）“有道理？
>> 然後我需要做的是，首先 所有，我要更新多少
也就是說我有下“加加”。所以我只是 要計算多少字我
在這個列表中，右鍵？
因為這是我多少字有 在歌詞中，我只是要
將它添加到“加加”陣列。
這是否有道理？
太不注重語法。
多思考的概念。
這是最重要的部分。
確定。
>> 因此，我可以做到這一點的是，如果“加加”是 已經在該列表中，因此“如果歌手在
話“，這意味著我已經 由加加有話。
我只是想添加額外的 是這個意思。
所以，我要做的就是“字（歌手） + = LEN（線路） - 1“。
然後我可以做的 長行。
那麼有多少個元素我 在陣列中。
而我所要做的零下1只是因為 該陣列的第一個元素是剛
一個歌手，這些都不是歌詞。
有道理？
確定。
>> “否則，”這意味著我要實際 加加插入到列表中。
所以，我只是做“字（歌手） = LEN（線路） - 1，“對不起。
因此，兩者之間的唯一區別 行的是，這一次，它不
還存在，所以我只是 初始化它。
這其中實際上，我加入。
確定。
因此，這是增加的話。
>> 現在我想添加到先驗。
所以，我怎麼計算先驗？
先驗概率可以計算 通過多少次。
你這麼有多少次看到歌手 在所有的歌手，你的
有，對不對？
因此，對於Gaga和凱蒂·佩里， 在這種情況下，我看到加加
一次，Katy Perry的一次。
>> 所以基本上是先驗的加加 和凱蒂·佩里會
僅僅是一個，對不對？
你有多少次 我看到了藝術家。
所以這是很容易計算。
我可以只是一些類似，像“如果 歌手先驗，“我只是去
加入1〜他們的先驗箱。
所以，“先驗（唱）”+ = 1“，然後”其他“ 我該怎麼辦“先驗（歌手）
= 1“。有道理？
>> 所以，如果它不存在，我只是把 為1，否則我只加1。
好了，現在所有的，我已經離開辦 也是每個單詞添加到
概率。
所以，我必須指望有多少次 我看到每個單詞。
所以，我只是需要做的另一 for循環中的行。
>> 我要去這樣做的第一件事就是 檢查的歌手已經有
概率數組。
所以我檢查，如果歌手不 有一個概率的數組，我只是
要初始化一個用於它們。
它甚至不是一個數組，對不起， 這是一本字典。
所以歌手的概率是怎麼回事 是一個開放的字典，所以我
只是初始化字典吧。
好不好？
>> 現在我可以真正做一個for循環 計算每個單詞'
概率。
確定。
因此，我所能做的就是一個for循環。
所以我只是去遍歷 在陣列。
這樣我可以做到這一點在Python的方式 是“因為我在範圍內。”從1
因為我要開始第二 元件，因為第一個是
歌手名。
所以從1至 長行。
當我做它的範圍實際上從去 喜歡這裡從1到的LEN
行減1。
所以它已經這樣做這樣做的那件事 Ñ​​減1為數組，這是非常
方便。
有道理？
>> 因此，對於每一個這些，有什麼我要去 做的是，就像在另外一個，
我要檢查，如果在這個字 在該線的位置已在
概率。
然後我說在這裡，概率 也就是說，在我把
“概率（歌手）”。
這樣的歌手的名字。
所以，如果它已經在 “probabilit（歌手）”，這意味著我
要加1，所以我要去 做“的概率（歌手）”，以及
字被稱為“線（一）”。
我要加1和“其他”我只是 將它初始化為1。
“行（一）”。
有道理？
>> 所以，我計算出的所有陣列。
所以，現在的一切，我所要做的 這個人是剛剛“回歸先驗，
概率和單詞。“讓我們 看看是否有任何好不好。
似乎一切工作至今。
所以，這是有道理的？
以某種方式？
確定。
所以，現在我把所有的可能性。
所以，現在我已經離開的唯一的事 只是有這種事情，
計算出的所有產品 當我拿到歌詞的概率。
>> 因此，讓我們說，我想現在打電話 這個功能“分類（）”和
東西函數接受 只是一個說法。
比方說，“寶貝，我著火了”，它的 要弄清楚什麼是
概率，這是加加？
這是概率 這是凱蒂？
聽起來不錯？
所以我只是將不得不創建一個 所謂的新功能“分類（）”和
它會採取一些 歌詞也是如此。
而除了歌詞我也 有送先驗的
概率和單詞。
所以我打算送歌詞，先驗， 概率的話。
>> 因此，這是採取的歌詞，先驗， 概率的話。
那麼，它有什麼作用？
它基本上是要通過所有 可能的候選人，你
有作為一名歌手。
和那些人在那裡候選人？
他們是在先驗，對不對？
所以，我有所有這些存在的。
所以，我要準備一本字典 所有可能的候選人。
然後在每個候選 先驗概率，因此它意味著它要
是加加，凱蒂如果我有 更會比較。
我要開始計算 這個概率。
正如我們在看到的概率 PowerPoint是事先倍
每一個的產品 其他可能性。
>> 所以，我在這裡可以這樣做。
我可以做的是概率 剛開始之前。
因此，先驗的候選人。
對不對？
現在我不得不遍歷所有的 我有在歌詞是詞
能夠添加的概率 為他們每個人，好不好？
因此，“為字的歌詞”我什麼都 做的是，如果該字是在
“概率（候選人）”，這 也就是說，它是一個字的
候選人在他們的歌詞 -
例如，“嬰兒”的加加 -
我現在要做的是， 概率將被乘以
由加的概率1 候選人的那個詞。
它被稱為“字”。
這除以單詞數 我對那個候選人。
字的總數，我有 對於我期待的歌手。
>> “否則”。這意味著它是一個新詞 所以它會像例如
“火”的Lady Gaga的。
所以，我只想做超過1 “字（候選人）”。
所以，我不希望把這個詞在這裡。
>> 所以它的將是基本 複製並粘貼此。
但我要刪除這部分。
所以它只是將是1比那。
聽起來不錯？
現在到了最後，我只是要 印上候選人的名字和
你有概率 在他們的歌詞有標。
有道理？
我其實不連 需要這本詞典。
有道理？
>> 所以，讓我們看看這個實際工作。
所以，如果我運行這個，也沒有工作。
等待一秒鐘。
“言（候選人）”，“字（候選人）”， 這是
該數組的名稱。
好了，所以，它說，有一些bug 候選的先驗。
讓我冷靜下來一點點。
確定。
讓我們試試。
確定。
>> 所以，它給了凱蒂·佩里有這個 在此乘以10的概率
減去7，和加加有這個 乘以10的負6。
所以你看它表明加加 具有更高的概率。
因此，“寶貝，我在火”是 可能是Gaga的歌。
有道理？
所以這就是我們所做的。
>> 此代碼將被發布到網上， 所以你們可以檢查出來。
也許用一些它，如果你想 做一個項目或類似的東西。
確定。
這只是為了顯示 怎樣計算
語言學的代碼如下所示。
但是，現在讓我們去更多 高層次的東西。
確定。
>> 因此，其他的問題我 說的是 -
分割問題 是第一人。
所以，你必須在這裡的日本。
然後就看到了 有沒有空格。
因此，這基本上意味著它 椅子的頂部，對不對？
你說日語嗎？
這是椅子的頂部，對不對？
>> 學生：我不知道是什麼 漢字那邊。
>> LUCAS FREITAS：這是[操日語]
確定。
所以它基本上意味著頂部的椅子。
所以，如果你不得不把一個空間 這將是在這裡。
然後你有[？上田山。 ？]
這基本上意味著上田先生。
而你看到的“田”和你有一個 空間，然後“聖”。所以你看到，
在這裡你“UE”就像本身。
在這裡，它有一個字符 在它旁邊。
>> 所以它不像這些語言 字義的單詞，這樣你
剛剛投入了大量的空間。
字符之間的相互關係。
他們能在一起 像二，三，一。
所以，你實際上必須建立某種 的方式把這些空間。
>> 而這件事情是，每當你得到 從這些亞洲語言的數據，
一切都無節。
因為沒有人誰寫日本 還是中國寫為空格。
當你在寫中國， 日本你剛才寫的一切
沒有空格。
它甚至沒有任何意義 把空間。
這樣的話，當你從得到的數據，一些 東亞語言，如果你想
其實做一些與 你必須先分段。
>> 認為這樣做的實例中的 不帶空格的歌詞。
所以，你擁有的唯一歌詞 將句子，對不對？
用句點分隔。
但是剛走了句會 沒有真正在給予信息幫助
是誰的歌詞是由。
對不對？
所以，你應該首先將空間。
你那麼如何才能做到這一點？
>> 所以後來談到語言的想法 模型這是真的東西
用於計算重要 語言學。
所以一個語言模型基本上是一個 表概率的表演
首先什麼是概率 具有一種語言的單詞？
那麼如何展示頻繁的一句話就是。
然後還展示了關係 在一個句子中詞與詞之間。
>> 所以主要的想法是，如果一個陌生人來到 給你說了一句話
你，什麼是概率，對於 例如，“這是我妹妹[？GTF”？]
是那句話的人說的嗎？
所以，很顯然有些句子 比其他人更常見。
例如，“早上好”或“好 晚上，“或”嘿，“得多
比最常見的句子 我們有一個英語。
那麼，為什麼那些句子 更頻繁？
>> 首先，這是因為你有 話是更頻繁。
因此，舉例來說，如果你說，狗是 大，而狗是巨大的，你
通常可能聽到狗是大 更多的時候，因為“大”更
頻繁的英語不是“巨大”。 所以，1的
事情是這個詞的頻率。
>> 這是真正的第二件事 重要的僅僅是
順序的話。
所以，經常會說“貓是 裡面的箱子。“但你通常不
見“盒子裡面是貓。”所以 你看，有一些重要
中的詞的順序。
你不能只是說，這兩個 句子具有相同的概率
僅僅是因為他們具有相同的話。
實際上，你要關心 關於秩序良好。
有意義嗎？
>> 那麼，我們該怎麼辦？
所以我可能會嘗試幫你嗎？
我試圖讓你我們 調用的n-gram模型。
所以，一個n-gram模型的基本假設 對於每個字
你在一個句子裡。
它具有的概率 字不僅有依賴於
頻率在語言文字的， 同時也對詞
都圍繞著它。
>> 因此，舉例來說，通常當你看到 像上或在你
可能會看到一個 名詞之後，對不對？
因為當你有一個介詞 通常它需要後一個名詞。
或者如果你有一個動詞是及物動詞 你通常要
有一個名詞短語。
因此，這將有一個名詞 圍繞它的地方。
>> 所以，基本上，它的作用在於，它 認為具有的概率
話彼此相鄰，當 你的計算
概率句子。
而這正是一種語言 模型基本上是。
只是說有什麼可能性 的具有特定
句子的語言？
那麼，為什麼是有用的，基本上是？
並首先什麼是 一個n-gram模型，然後呢？
>> 所以，一個n-gram模型意味著， 每個字取決於
接下來的N減1的話。
所以，基本上，這意味著如果我看起來， 例如，在CS50 TF時
我計算的概率 這句話，你會像“
具有單詞“the”的概率 具有次的概率“的
具有CS50“時間的概率 “該CS50 TF。”所以，基本上，我算
伸展它的所有可能的方式。
>> 然後通常當你這樣做， 作為一個項目，你把電量為
一個低的值。
所以，通常有雙字母組或卦。
所以，你只算兩個詞，一個 組兩個詞，或者三個字，
只為性能問題。
也因為也許如果你有 像“的CS50 TF。”當你
有“TF”，這是非常重要的， “CS50”是在它旁邊，對不對？
這兩件事通常是 彼此相鄰。
>> 如果你覺得“TF”，它可能 將有哪些
類它TF'ing的。
也是“”真的很重要 為CS50 TF。
但是，如果你有一些像“CS50 TF去上課，並給了他們
學生們一些糖果。“”糖果“和”the“ 沒有關係真的，對不對？
他們是彼此如此遙遠的 它並不真正的問題是什麼
也就是說你有。
>> 所以，做一個兩字或卦，它 只是意味著你限制
自己的一些話 這是各地。
有意義嗎？
所以，當你想要做的分割， 基本上，你想要做什麼見
什麼都是可能的方式， 你可以分段的句子。
>> 這樣，你看到的是什麼 每個句子的概率
現有的語言嗎？
所以，你做什麼就好了，好了，讓 我試圖把一個空間在這裡。
所以，你把一個空間有 和你看到的是什麼
那句話的概率是多少？
那麼你是喜歡，好吧，也許 這不太好。
所以我把一個空間有一個空格 在那裡，你的計算
概率現在，你看到 這是一個更高的概率。
>> 所以，這就是所謂的TANGO的算法 分割算法，這是
實際的東西，會是真的 涼爽的項目，該項目
基本上採取不分段全文 可能是日本人還是中國人也許
英語沒有空格，並試圖把 字和它之間的空間
通過使用一個語言模型，並 想看看是最高的
概率可以得到。
確定。
因此，這是分割。
>> 現在的語法。
這樣，句法被用於 這麼多東西現在。
因此，對於圖搜索，對於Siri的供 幾乎任何類型的自然
語言處理你。
那麼什麼是重要的 有關語法的東西呢？
因此，句子一般有 就是我們所說的成分。
這是一種像組詞 有在句中的功能。
他們不能真正 彼此分開。
>> 所以，如果我說，例如，“勞倫愛 米洛。“我知道，”勞倫“是一個
成分，然後“愛 米洛“也是一個又一個。
因為你不能說像“勞倫米洛 喜歡“具有相同的含義。
它不會有 相同的含義。
或者，我不能說像“米洛·勞倫 愛。“不是任何事物都有相同的
這意味著這樣做。
>> 因此，這兩個更重要的事情 語法是詞法類型是
基本的功能，你 自己有話。
所以，你要知道，“勞倫” 與“米洛”都是名詞。
“愛”是一個動詞。
第二重要的是 他們是短語的類型。
所以，你知道，“愛米洛” 實際上是一個口頭短語。
所以，當我說“勞倫，”我知道， 勞倫是做什麼的。
她在幹什麼？
她愛米洛。
所以這是一個整體的東西。
但它的成分是 一個名詞和一個動詞。
但同時，他們提出了一個動詞短語。
>> 所以，我們可以真正做 計算語言學？
所以，如果我有東西，例如 “朋友佳佳的。”我認為如果我只是
沒有一個語法樹我想知道 “朋友”是一個名詞短語是
“艾里遜的”名詞，然後是 “的”介詞短語在這
一個主張和“佳佳”是一個名詞。
有什麼我可以做的是教給我的電腦 當我有一個名詞短語之一，
然後一個介詞短語。
所以在這種情況下，“朋友”，然後“ 米洛“我知道這意味著
NP2，第二個，擁有NP1。
>> 所以，我可以創造某種關係， 某種功能吧。
所以每當我看到這個結構， 正好與“朋友的匹配
佳佳，“我知道佳佳 擁有朋友。
所以，朋友們的東西 佳佳了。
有道理？
因此，這基本上是什麼 圖搜索一樣。
它只是創建規則 對於很多事情。
所以，“朋友阿利森的”，“我的朋友們 誰住在劍橋“，”我的朋友們
誰去哈佛。“它創造規則 對於所有這些事情。
>> 現在的機器翻譯。
因此，機器翻譯也 一些統計。
而實際上，如果你涉足 計算語言學，很多
你的東西將是統計數據。
所以當我在做的例子有 有很多可能性的，我是
計算，然後你到這個 極少數這是最後的
概率，這就是 給你答案。
機器翻譯還使用 統計模型。
如果你要考慮機器的 翻譯在最簡單的可能
順便問一下，你能想到的僅僅是 翻譯一字一句，對不對？
>> 當你學習一門語言的 第一次，這通常是什麼
你這樣做，對不對？
如果你想你翻譯一個句子 在你的語言的語言
你正在學習，通常首先，你 翻譯的每個字
個別地，然後嘗試 把單詞到位。
>> 所以，如果我想翻譯這個， [發言葡萄牙語]
這意味著“白貓跑掉了。” 如果我想從翻譯
葡萄牙語到英語，我 可以做的是，第一，我只是
逐字翻譯單詞。
因此，“O”是“，”“加托”，“貓” “布蘭科”，“白”，然後“fugio”是
“跑了。”
>> 於是我把所有的話在這裡， 但他們不是為了。
這就像“貓白跑了” 這是不合語法。
這樣的話，我可以有第二個步驟，即 將要尋找的理想
對於每個字的位置。
所以我知道，其實我是想有 “白貓”，而不是“貓白。”所以
有什麼我可以做的是，最天真的方法 將創建所有
可能的排列 字位置。
然後看看哪一個具有 根據概率最高
我的語言模型。
然後當我找到一個有 概率最高的，這是
可能是“白貓跑了，” 這是我的翻譯。
>> 這是說明一個簡單的方法 怎麼了很多機器翻譯
算法工作。
這是否有道理？
這也是一些真正令人興奮的 那你們也許可以探索一個
最後的項目，是嗎？
>> 學生：嗯，你說這是 天真的方式，有啥
非幼稚的方式？
>> LUCAS FREITAS：非幼稚的方式？
確定。
所以這是壞的第一件事 這個方法是我剛翻譯
也就是說，一個字一個字。
但有時你必須說的話 可以有多種譯文。
我會盡量想 的東西。
例如，在葡萄牙可以“漫畫” 要么是“裂傷”或“套筒”。所以
當你試圖翻譯單詞 通過文字，它可能給你
東西是沒有意義的。
>> 所以，你其實是要你在所有 的可能的翻譯
單詞和看，首先， 什麼是順序。
我們都在談論permutating 事情？
要查看所有可能的訂單， 選擇一個具有最高
概率是多少？
您也可以選擇所有可能的 翻譯每個
單詞，然後看 -
結合的排列 -
哪一個具有最高的概率。
>> 另外，你也可以看看不 只字，但短語。
這樣你就可以分析之間的關係 這些詞彙，然後得到一個
更好的翻譯建議。
另外別的東西，所以這學期 實際上，我在做研究
中國英語機器翻譯， 從這麼翻譯
中國成英文。
>> 而我們做的事情是，除了使用 一個統計模型，它只是
再看到的可能性 在一個句子中的某個位置，我
居然還加入一些語法來我 模型，說，哦，如果我看到這樣的
建築，這就是我想要的 改變它，當我翻譯。
所以，你也可以添加某種 語法元素以使
翻譯更高效 和更精確。
確定。
>> 所以你怎麼能上手，如果你想 做一下計算
語言學？
>> 首先，你選擇一個項目 涉及語言。
因此，有這麼多的在那裡。
有這麼多的事情可以做。
然後可以把一個模型 您可以使用。
通常，這意味著思維 假設，因為喜歡，呵呵，當我
喜歡的歌詞思維。
我當時想，好吧，如果我想弄清楚 出是誰寫的，我可能要
看的話的人使用， 看看誰使用這個詞非常頻繁。
所以盡量作出假設及 再想想模型。
然後你也可以在網上搜索 什麼樣的問題，你有，
而且它要建議 你的模型，也許
仿照那個東西好。
>> ，你也可以隨時給我發電子郵件。
me@lfreitas.com。
而且我可以回答你的問題。
我們甚至可能會碰見這樣我就可以 給對方法的建議
實施項目。
我的意思是，如果你捲入到 計算語言學，這是怎麼回事
是巨大的。
你會看到有 這麼多的潛力。
和業界都希望僱傭 你是因為有那麼糟糕。
所以，我希望你們喜歡這個。
如果你們有任何問題， 您可以在此之後問我。
但是謝謝你。