前言
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看着吴军博士的这本书，本来对数学很感兴趣的我。为了学英语，就在那书提到的《从一到无穷大》买了中英两本（中文使用天猫积分，哈哈）。
正文
如图
语言的出现是为了人与人之间的通信。任何一种语言都是一种编码方式，而语法规则是编解码的算法。其数学本质：ta可以用某种语言解码方式得到另一个ta的表达意思。
现在，大家用的很多的。搜狗输入法的语音识别，苹果的siri等。都象征着，计算机能处理自然语言，处理语言的方式和人类的一样。
机器智能（规则）
图灵测试：是一种来验证机器是否能有智能的方法：让人和机器进行交流，如果无法判断自己交流是人还是机器，那就说明机器是智能。
就想学英语一样，语法，名词（n.），动词（v.）...很多实在的规则摆在我们面前，就想固定住的是的。人们思维也觉得合情合理，这不是天然的一种数据结构。多好的规则，多好的结构，可以让算法来描述。
这貌似计算机可以实现？
但事实摆在眼前，
"The pen is in the box " "The box is in the pen"
钢笔在盒子里 盒子在围栏里
如果运用规则处理的话，这两句话就是典型的问题。计算机无法判断，如果有人说
if
#我说的只是一个例子，这种例子在一种数量级上的，所以if失败
但自然语言的处理，并非是靠计算机理解力自然语言而完成的。事实上，靠的是数学中的统计。进而出现了统计语言学，进而才有了今天的我们手中的siri。
从规则到统计
统计，统计语言学。最近，学校里安排了概率论。原来概率在这块领域作用很大，问下老师一些问题。心态豁然开阔。就是统计语言模型里面涉及（下篇博客出）。关于此方面的书，我针对的去看，豆瓣会更新：http://book.douban.com/doulist/3909716/
例子
我爱美丽的花
数学
p(我想要的)=p(W,Q,E,R)
然后可用，概率哦（下篇博客出），我们仔细讨论这个问题。
总结
就这样，基于统计的自然语言处理方法（统计语言模型），用数学把复杂的问题简单化。
感谢及资源共享
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知识来源： 《数学之美》