Commit bce5e110 by 孟霞

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\section{小结及深入阅读} \label{sec2:summary}
\section{小结及拓展阅读} \label{sec2:summary}
\parinterval 本章重点介绍了如何对自然语言处理问题进行统计建模,并从数据中自动学习统计模型的参数,最终使用学习到的模型对新的问题进行处理。之后,将这种思想应用到语言建模任务中,该任务与机器翻译有着紧密的联系。通过系统化的建模,可以发现:经过适当的假设和化简,统计模型可以很好地描述复杂的自然语言处理问题。进一步,本章对面向语言模型预测的搜索方法进行了介绍。相关概念和方法也会在后续章节的内容中被广泛使用。
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