转载于刘挺博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cbec5e90100gztv.html

我们一天忙到晚，自己耗费了很多精力不说，也消耗着国家的财力物力。我们除了培养了一批学生外，是否为学术进步或技术发展做出了点滴贡献，我们的工作成果是科学技术大厦里的梁柱、砖石，坚固而持久地发挥着作用，还是墙角的露水、楼顶的轻烟，转瞬间就蒸发消散了。

要想作出有价值的工作，是需要有一些清晰而坚定的理念支撑的，否则很容易匆匆忙忙地迷失在短期的压力里。我心中好的研究成果是什么样的呢？我想应该具备一下几个特征：

1、创新性：与以往的方法有本质的不同

2、高性能：解决了旧方法无法解决的问题，导致性能指标有显著性提高

3、简单：同行一听就能明白，并认同该方法在原理上的长处，纷纷感叹自己为什么没有想到

2009年底东南大学出版社出版了一套情报检索语言与智能信息处理丛书，该丛书由南京农业大学信息管理系侯汉清教授主编，涉及情报检索与智能信息处理相关话题，丛书共分8本书，分别为：

Artificial Intelligence Journal

Special Issue on
"Artificial Intelligence, Wikipedia and Semi-Structured Resources"

GUEST EDITORS: Eduard Hovy, Roberto Navigli, Simone Paolo Ponzetto
http://www.cl.uni-heidelberg.de/~ponzetto/aij/

CALL FOR PAPERS

The availability of large amounts of wide-coverage semantic knowledge,
and the ability to extract it using the powerful new statistical machine

祝各位博友，

新春快乐，

合家欢乐！

章成志，2010年2月13日

From: http://cgi.cse.unsw.edu.au/~handbookofnlp/index.php?n=Chapter16.Chapter16

Philipp Cimiano, Paul Buitelaar and Johanna Völker

In this chapter we provide an overview of the current state-of-the-art in ontology construction with an emphasis on NLP-related issues such as text-driven ontology engineering and ontology learning methods. In order to put these methods into the broader perspective of knowledge engineering applications of this work, we also present a discussion of ontology research itself, in its philosophical origins and historic background as well as in terms of methodologies in ontology engineering.

From: http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

——拉普拉斯

记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。

——题记

目录

From: http://www.52nlp.cn/resources

这里开始提供一些52nlp所收集的自然语言处理相关书籍及其他资源的下载，陆续整理中!如有不妥，我会做删除处理！

特别推荐：
1、HMM学习最佳范例全文文档
2、无约束最优化全文文档

一、书籍：
1、《自然语言处理综论》英文版第二版
2、《统计自然语言处理基础》英文版
3、《用Python进行自然语言处理》，NLTK配套书
4、《Learning Python第三版》，Python入门经典书籍，详细而不厌其烦
5、《自然语言处理中的模式识别》
6、《EM算法及其扩展》
7、《统计学习基础》
8、《自然语言理解》英文版（似乎只有前9章）
9、《Fundamentals of Speech Recognition》，质量不太好，不过第6章关于HMM的部分比较详细，作者之一便是Lawrence Rabiner；

我一个朋友李斌（科学网一博主gothere)在念博士的时候，曾经做过一个研究，就是情感分析，利用情感词典，结合搜索引擎来对某一事物进行倾向性评价，比如关于DELL的评价，结合“好、很好，差，槽糕，... ”等情感词，根据网络上的资源，利用共现统计方式，得到关于DELL的好坏评价，结果得到DELL总体评价是正的，即正面评价，但如果粒度弄的细点，会得到DELL电池的评价是负的，即是负面的评价。

目前这个方面的研究在国内已经非常火了，NSFC近年来也资助了较多的相关研究项目。

今天遇到一件事，让我不得不用这个方法来评估下一个公司。事情是这样的：上午我要找个快递公司，从北京寄一些东西到南京，于是我根据我以前知道的公司名单（东西太重，所以没有选择EMS），选了宅急送(zjs)。10点半打电话给zjs，说两个小时之内上门取货。等到12点半，没人来，只好去和几个朋友去吃饭。吃饭的时候再打给zjs，说马上再催下。吃完午饭，没人来，再打过去，说再催下。整个下午又打了4次电话，他们一直说再催催。到了6点了，我终于怒了，打投诉电话（我已经确认这个电话是没有错误的），结果接电话的人说我打错了，打了两遍，都说打错了，真是杯具啊，那只能说明他们给的投诉电话是假的。晚上吃完晚饭，打了最后一个电话给zjs，结果他们说今天无法取货了，我当时也没啥反应，感觉就是，你的对手如果是个痞子，你难道还有和他斗的欲望吗？ 既然你们做不了，你们zjs还承诺两个小时能取货干什么呢？就是送不了，你们为什么还不主动打电话给客户呢？