概率统计是自然语言处理（NLP）领域的核心支柱，为语言模型、文本生成等任务提供了数学基础。以下是几个典型应用场景：
1. 语言模型与概率分布
📊 概率分布 是语言模型的基础，用于预测下一个词的出现概率。
例如：
- 马尔可夫模型（Markov_Model）
- N-gram模型（N_gram_Model）
- 神经网络语言模型（Neural_Network_Model）
2. 文本分类与贝叶斯方法
🧠 贝叶斯网络 在垃圾邮件过滤、情感分析中广泛应用。
- 朴素贝叶斯分类器（Naive_Bayes_Classifier）
- 贝叶斯信念网络（Bayesian_Belief_Network）
3. 机器翻译与概率图模型
🌐 概率图模型 通过联合概率分布建模句子间的语义关系。
- 隐马尔可夫模型（Hidden_Markov_Model）
- 变分自编码器（Variational_Autoencoder）
4. 生成模型与对抗训练
🎲 生成对抗网络（GAN）结合概率统计与优化理论，用于文本生成与数据增强。
扩展阅读
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📘 提示：概率统计与深度学习的结合是NLP发展的关键驱动力，建议结合实际案例深入学习！