第三章 统计语言模型
计算机处理自然语言，基本问题就是为自然语言这种上下文相关的特性建立数学模型，即统计语言模型。
3.1 用数学的方法描述语言规律
贾里尼克首次利用统计概率模型解决了语言识别问题，即利用不同句子出现的概率来判断句法是否正确。
条件概率的问题:根据前面所有词语推测后面的词语概率。
解决办法:马尔科夫假设（任一词语概率只跟前面一个词语相关），由此产生二元统计模型。
然后将二元的条件概率展开：
计算联合概率和边缘概率方法:利用语料库
根据大数定律：（利用数量表述）
统计语言模型的典型应用：Google的Google Voice和中英文自动翻译（罗塞塔）
3.2 延伸阅读
高阶语言模型：多元统计模型
模型训练，零概率问题和平滑问题（语料库大小问题）
语料的选取问题