Dirichlet过程及其在自然语言处理中的应用  

Dirichlet Process and Its Applications in Natural Language Processing

作　　者：徐谦[1] 周俊生[1,2] 陈家骏[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093 [2]南京师范大学计算机科学系,江苏南京210097

出　　处：《中文信息学报》2009年第5期25-32,46,共9页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家自然科学基金项目资助(60673043);国家863高科技项目(2006AA010109);江苏省高校自然科学基金资助(07KJB520057)

摘　　要：Dirichlet过程是一种典型的变参数贝叶斯模型,其优点是参数的个数和性质灵活可变,可通过模型和数据来自主地计算,近年来它已成为机器学习和自然语言处理研究领域中的一个研究热点。该文较为系统的介绍了Dirichlet过程的产生、发展,并重点介绍了其模型计算,同时结合自然语言处理中的具体应用问题进行了详细分析。最后讨论了Dirichlet过程未来的研究方向和发展趋势。Dirichlet process is a well-known nonparametric Bayesian model, with the attractive property of a flexible number of components determined by the model and the data. The Dirichlet process is an active area of research both within machine learning and in the natural language processing community. This paper introduces the origin and development of Dirichlet process, and the methods for model calculating. This paper also demonstrates how to use this model to solve natural language processing task. In the end, the future research and development trend of Dirichlet process is discussed.

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 变参数贝叶斯模型 Dirichlet过程 Dirichlet过程混合模型 马尔可夫链蒙特卡罗 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]