自然语言处理
机器翻译，搜索，分词，语音识别，手写输入。
规则树
基于语法规则实现nlp，复杂，低效，无法实现复杂语句的识别。
统计
基于统计实现nlp，使用数学模型（公式，参数），计算出各种情况出现的概率，使用概率最高的。
模型训练
收集海量数据（语料库），计算二元，三元，四元，N元词组的出现频率。
分词则计算不同分词出现的概率。
机器翻译
英译中
将单个词进行翻译，然后计算单个词按不同的顺序组成句子的概率，使用大概率的句子作为结果。词顺序的概率，由训练模型算出。
中译英
则先分词，再翻译各个单词，然后组合句子。分词的实现使用隐含马尔可夫模型，计算各种分词的概率，使用大概率。
分词
基于词典（词库），按词典中定义的词分词。对未登录的词只能单个字成词。
基于隐含马尔可夫模型（基于概率，统计），基于字，计算字组成各种词的概率。
英语分词
分词一般用于汉语等亚洲語言，英语用空格，标点符号，stop word分词即可。但对于手写输入英语，或扫描手写时，由于空格不明显，需要像汉语一样分词，方法一样。
词的状态
{B|begin，M|middle，E|end，S|single}：开始，中间，结束，独立字成词。
初始状态分布π示例:prob_start
P={'B': -0.26268660809250016,
'E': -3.14e+100,
'M': -3.14e+100,
'S': -1.4652633398537678}
转移概率矩阵：prob_trans
P={'B': {'E': -0.510825623765990, 'M': -0.916290731874155},
'E': {'B': -0.5897149736854513, 'S': -0.8085250474669937},
'M': {'E': -0.33344856811948514, 'M': -1.2603623820268226},
'S': {'B': -0.7211965654669841, 'S': -0.6658631448798212}}
发射矩阵：prob_emit
P（“和”|M）：M状态下出现”和“字的概率。
P={'B': {'一': -3.6544978750449433,
'丁': -8.125041941842026,
'七': -7.817392401429855,
...}
'S': {':': -15.828865681131282,
'一': -4.92368982120877,
...}
...}
搜索引擎排序
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