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1.中文的来历

2.芬兰旅游指南芬兰旅游

1.俄罗斯五月份穿什么

俄罗斯3月平均气温为-5~2。建议穿风衣、大衣、夹克、毛衣、毛线衣、西装、冬衣等保暖衣物。白天平均气温2。

平均气温为零下5摄氏度。建议穿棉衣、冬衣、皮夹克、花呢大衣、毛线帽、手套、羽绒服、皮袄等厚重保暖的衣服。俄罗斯旅游最佳时间：5-10月是俄罗斯旅游的最佳时间。此时的俄罗斯凉爽宜人，最适合避暑。当然，冬天的俄罗斯也有它独特的魅力。想象一下，走在零下20的圣彼得堡街头，周围银装素裹，白雪皑皑。这样的雪景怎能不令人向往？它这也是在俄罗斯滑雪和打猎的好时机。

2.俄罗斯三月份穿什么

俄罗斯冬天穿羽绒服和大衣。

:3.俄罗斯5月份天气

1.俄罗斯的季节属于大陆性气候，但为什么没有四季分明？

俄罗斯大部分地区纬度高，一年中寒冷季节长。只有夏天比较暖和，四季没有明显的变化。如果详细划分，俄罗斯大部分地区的气候可以划分为亚寒带针叶林气候。在中学阶段，亚高山针叶林气候可归为温带大陆性气候。俄罗斯的温带大陆性气候不同于中国西北地区。

2.俄罗斯的气候类型有哪些？

俄罗斯的气候类型有：温带大陆性气候、温带季风气候、苔原气候和高原高寒气候。

俄罗斯大部分地区位于北温带，气候多样，以温带大陆性气候为主，但北极圈以北属于寒带气候。一般温差大。1月平均气温-18~-10，7月平均气温11-27。

西伯利亚纬度高，冬季寒冷漫长，但夏季日照时间长，温湿度适宜，有利于针叶林生长。奥伊米亚坎村位于俄罗斯东北部，是世界上最寒冷的定居点之一。1月平均气温-50，历史最低-71.2。

大陆性气候自西向东逐渐加强；北冰洋属于苔原气候(寒带气候)，而太平洋属于温带季风气候。从北到南依次为极地荒漠、苔原、森林苔原、森林、森林草原、草原带、半荒漠带。

4.俄罗斯十月份的天气情况穿什么衣服为好

去年国庆节前几天去了莫斯科，圣彼得堡等地。10月气候和哈尔滨差不多，圣彼得堡比莫斯科略热。但有些年份，气温下降很快。可以穿毛衣外套，牛仔裤长裤，主要看天气预报。

5.俄罗斯五月份穿什么衣服

俄罗斯旅游最佳季节：夏季和秋季。俄罗斯是一个气候与中国东北地区相似的国家，其理想的旅游季节是每年的5月至9月。这段时间俄罗斯天气不冷，呈现出凉爽宜人的状态。选择这个时候去俄罗斯旅游的游客，不仅可以欣赏到这个国家绝佳的自然风光，还可以在夏天发挥作用。

6.俄罗斯穿的什么衣服

俄罗斯春季平均气温为4~-4。白天的平均温度是4摄氏度。建议穿风衣、大衣、夹克、毛衣、毛线衣、西装、冬装等保暖衣物。平均气温为零下4摄氏度。建议穿棉衣、冬衣、皮夹克、花呢大衣、毛线帽、手套、羽绒服、裘皮大衣等厚重保暖的衣物。俄罗斯夏季平均气温为21~10。白天平均气温21。建议穿舒适的衣服，如单层棉麻面料的短西装、t恤、薄牛仔裤、休闲服、职业装等。平均气温为10摄氏度。建议穿西装、夹克、风衣、休闲服、夹克、西装、薄毛衣等保暖衣物。俄罗斯秋季平均气温为16~8。白天平均气温16。建议穿西装、夹克、风衣、休闲服、夹克、西装、薄毛衣等保暖衣物。夜间平均温度为8摄氏度。建议穿西装、夹克、风衣、休闲服、夹克、西装、薄毛衣等保暖衣物。俄罗斯冬季平均气温为-1~-6。白天，平均温度为零下1摄氏度。建议穿棉衣、冬衣、皮夹克、花呢大衣、毛线帽、手套、羽绒服、皮袄等厚重保暖的衣服。夜间-平均6，建议穿棉衣、冬衣、皮夹克、花呢大衣、毛线帽、手套、羽绒服、皮袄等厚重保暖的衣物。

7.俄罗斯现在天气穿什么

2021年俄罗斯最冷温度零下50度！2021年，俄罗斯雅库茨克遭遇极寒天气。当地时间2021年3月1日，俄罗斯科米共和国沃尔库塔小镇，当地气温低至零下50度，被厚厚的冰雪覆盖。据悉，瓦尔库塔于1931年建立了居民区，铁路修建后，煤炭工业发展迅速。然而，在当地钢铁工业关闭后，住在煤矿附近的人们搬走了。

该市城镇之间的公共交通因极端天气而停运，只有少数家庭仍留在这里，但大多数都搬到了北极圈以外。

8.俄罗斯五月份穿什么颜色衣服

It在北欧，基本上是10月中下旬的深秋和初冬。

以今年10月中下旬的天气预报为例：挪威奥斯陆晴天5-12摄氏度，雨天只有2-4度。芬兰首都赫尔辛基的气温和奥斯陆差不多。10月19日出现零下2-5摄氏度的气温，其他时间最高气温只有10度左右。位于南方的丹麦首都哥本哈根比较温暖。10月下旬5-15摄氏度。

北欧的气候主要包括亚寒带大陆性气候、极地苔原气候、温带海洋性气候等。总的来说，北欧的气候特点是夏季凉爽，冬季寒冷。

9.俄罗斯4月份穿什么衣服

多云。

俄罗斯10月平均气温0~8，天气寒冷。一般10月为冬季的4-4月，白天平均气温8。建议穿西装、夹克、风衣、休闲服、夹克、西装、薄毛衣等保暖衣物。夜间平均温度为0摄氏度。建议穿棉衣、冬衣、皮夹克、花呢大衣、毛线帽、手套、羽绒服、裘皮大衣等厚重保暖的衣物。

俄罗斯10月日平均气温最高的城市依次是阿巴甘(())、阿金斯科耶(()、阿纳德尔((-4)、阿尔汉格尔斯克((4))。俄罗斯10月日平均气温最低的城市分别是阿巴甘(())、阿金斯科耶((-7)、和

10.俄罗斯族穿什么衣服

典型的俄罗斯女性s的服装大多色彩鲜艳，都是粗麻布衬衫。衬衫领子不开襟，领子打褶，衬衫绣花，肩袖加大。

俄罗斯南部的女人穿羊毛裙；北方的女人喜欢萨拉芬(一种民族服装)和唐装。不要穿裤子；穿皮鞋或靴子。

中文的来历

1960年考入上海市舞蹈学校学学习芭蕾，1966年毕业后同年进入上海芭蕾舞团担任演员。1995年调入上海戏剧学院，从事芭蕾舞教学。 在多年的教学中，培养了包括梁菲、姚伟、方仲静、张静等数名在国际芭蕾舞坛崭露头角的芭蕾舞演员。也培育了袁雯琪、陈俐、肖旻斐、朱洁莹、李晨晨、刘思睿芭蕾舞优秀人才。曾三次荣获“胡楚南艺术奖励金”杰出教师奖，连续五次荣获“桃李杯”舞蹈比赛“园丁奖”。主要获奖情况如下：

1989年，获上海市文化艺术节“优秀成果奖”；

19年，获文化部第五届“园丁奖”；

2000年7月，第六届全国“桃李杯”舞蹈比赛女子芭蕾少年组共颁发6个奖项，朱美丽老师的学生一举夺得其中的5个奖项；

2002年，荣获“宝钢优秀教师奖”；

2003年，获“上海市第三届德艺双馨文艺工作者”称号；

2004年，被评为上海市“师德标兵”、“全国师德标兵先进工作者”；

2005年起，享受院特殊津贴，同年被评为“上海市十佳舞蹈工作者”；

2007年，指导排练的作品《柴可夫斯基狂想曲》荣获华东六省一市大学生舞蹈比赛获评委会特别大奖，同时，该舞蹈获2008年华东六省一市专业舞蹈比赛评委会特别大奖、2008年第六届荷花杯舞蹈大赛作品金奖；

2008年，获上海市艺术人才奖教金；

2009年，荣获“上海市教学成果奖”及“全国优秀教师”称号，同年，指导排练的作品《秋》荣获文华艺术院校奖第九届桃李杯舞蹈比赛芭蕾群舞作品金奖、表演银奖；

2010年，被授予“上海市先进工作者”称号；

2010年4月，被评为“全国劳动模范” 、“2007—2009年度上海市劳动模范”；

2010年6月，在山东青岛举行的国家级最高级别比赛——第七届“荷花杯”校园舞蹈大赛中，指导排练的作品《秋》荣获作品金奖；

2011年5月，被上海市教卫党委评选为教卫党委系统“创先争优·师德标兵”。

多次受邀担任日本名古屋、韩国首尔等国际芭蕾舞比赛的评委，多次担任桃李杯舞蹈比赛芭蕾舞组别的评委。 2011年夏天，上海戏剧学院舞蹈学院应届生刘思睿毕业了，4个美国舞团向她抛来橄榄枝，而她最终挑了一个英国舞团加盟。很多人想不到，当年招生入院时，她是个受争议的学生。

足型对于舞者，就如嗓音对于歌者。不少老师认为刘思睿的脚背存在天生缺陷，影响脚趾和小腿造型，不可能作为尖子生培养。芭蕾系主任朱美丽看她其它条件都很不错，“也许可以把劣势扭过来”。但有老师说，“这是骨头上的事，不用费这份心了。”

朱美丽力排众议招收了她，并把针对其脚部的训练作为科研课题。她先学解剖学，研究足型结构，又找国外资料，看国外录像，研发《芭蕾舞女班足尖基本功训练》课程，带刘思睿整整练了一年，其他老师看了后说：“好点了。”这句客观评价，却令朱美丽不开心。终于，有一天，朱美丽向刘思睿正式提出：“你转行吧，去跳民族舞！”刘思睿一听，眼泪刷地下来。其实，朱美丽知道这孩子要“激”，她经得起骂、吃得起苦，这也是她被看中的原因。朱美丽与刘家父母沟通后，这个普通家庭专门买来摄像机、照相机，每次排练、上台，父亲都到场为女儿摄录影像。师徒俩一个画面一个画面地察看，一个动作一个动作地分析，从哪个方向纠偏、在哪个力点加劲，只为在这双不足的脚上跳出最完美的舞步。

第二年，很多老师开始诧异，刘思睿好像换了个人。全国“桃李杯”舞蹈比赛上，刘思睿连过三轮，到决赛前却脚软了。朱美丽急了，板起脸，孩子又被骂哭。比赛地沈阳恰逢大热天，排练房里没空调，站着也一身大汗。旁人劝朱美丽别太较真了，当晚就要决赛，这么练下去怕孩子扛不住。可朱美丽盯住那个最难的动作——一个拍子里转三周，要求刘思睿一口气做十遍，十遍中失误一次便重来，直到连续十遍都通过。

刘思睿被逼出了极限，最后那个“十遍”出色完成，几小时后，她夺得金奖，一战成名。 朱美丽的严厉在学生中是出了名的，但这种严厉对人更是对己，她总和学生一起流汗流泪。根据舞蹈训练规律，每次上课前朱美丽都要求学生做足准备活动，否则上课时容易受伤。为了不占用正式课时，她从教十多年来，坚持每天提前半小时进课堂，指导孩子们热身。上课铃一响，便转入正课，不耽误一分钟。

不但如此，为弥补教学时间不足，朱美丽更十数年如一日，每周末给学生义务加课。周六一早八点半到中午十二点半，上戏莲花路校区的舞房里，学生们总能找到朱老师。有个周六，朱美丽在加课时见一些同学在啃面包，当场提出批评。过了会儿，班长小声说：“已经过两点了。”朱美丽听了一愣，赶紧看表——原来她眼睛有点老花，竟把时针和分针看倒了，将两点错当作十二点十分。想到孩子们竟已练了近5个小时，她哽咽着说：“对不起、对不起，大家赶紧去吃午饭。”这件事后，朱美丽就换了一块大大的手表，防止再次错过下课时间。

为保证学生练功排演，朱美丽放弃过全国优秀教师出国休养机会，也放弃过上海市劳模去外省疗养的机会，更是多次放弃国外艺术院校和团体的盛情邀请，多次放弃担任国际芭蕾舞比赛评委的荣誉和酬劳。作为系主任，她不仅亲身带教两个班几十个学生，还要管理学院的国际标准舞专业。

如此之忙，她常常晚上9点半后才能比较舒坦地坐在电视机前，边看上视《新闻夜线》边吃自己准备的晚饭。而节目里的天气预报她记得最牢，第二天“出早功”的时候，“妈妈老师”就会这样向孩子们预报：“冷空气要来啦，所有人明早一定戴好围巾。” 朱美丽1960年考入上海市舞蹈学校练芭蕾，6年后毕业时正值“”。她加入上海芭蕾舞团，成为新中国首批芭蕾舞演员。但这种西洋艺术在这十年间只演了两出“样板戏”——《白毛女》和《红色娘子军》，更没有真正的国际交流与学习，20多岁的她实际上错失了芭蕾黄金期。后，团里舞者青黄不接，朱美丽只能“顶”着不下一线。这一“顶”从16年拖到了1994年，她不得不郑重向上级请辞：一个40多岁的芭蕾演员不适合再跳主角了。

走下舞坛，走上教坛。朱美丽开始执教生涯，一直抱着这样的梦想——把自己失去的黄金时光，在学生身上找回来，让她们得到与国际同步的舞蹈教育，达到国际水平。朱美丽做到了——她培养的姚伟、方仲静、张静、朱洁莹、刘思睿等人，在被称为芭蕾界“大满贯”的洛桑和赫尔辛基芭蕾舞比赛上屡获大奖，各种奖项累计30多项。她本人也在三年一届的全国“桃李杯”上，从第6届到第9届，四捧“园丁奖”，为祖国争得了无上光荣。

“我是一个称职的老师，但不是一个称职的家人。”朱美丽每周只有一天留给自己丈夫、女儿和93岁的母亲。不久前季节转换，本就身体不好的丈夫因高血压突发脑梗，因为朱美丽上课时不开手机，幸好女儿相助，才送进医院抢救。而当天朱美丽竟然中午也忘开机，直到下午5点才知晓。“后来我陪了他整整14天，也许这是我当老师以来我俩最最亲密的一段时间。”

女儿如今长大了，可她始终不能忘记，妈妈从小学到中学没参加过一次家长会，甚至连大学毕业典礼也不来。那个上戏华山路校区的毕业典礼，女儿身穿学士服等着妈妈来合影，正在莲花路校区上课的妈妈却始终没有现身。女儿回家后哭了，“人家家长都来的，我成孤儿了！”朱美丽无言以对，满心愧疚，她只知道还有更多需要她的孩子。

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中文

中文——作为一个民族的母语，中文是当今世界流行语言体系里最大的一个分支。始创于公元前黄帝在世的时代，成就于公元二十世纪后期。是一种发源最早而成熟最晚的一个语言体系。是东方文明的一种标志与成果，是人类用来精确命名与定义万事万物的一种重要信息载体。体系包括几千个常用单字和上万个字词成语，是文明社会不可缺少的重要组成。 自一名京人编辑

从20世纪50年代初机器翻译课题被提出算起，自然语言处理（NLP）的研发历史至少也有50年了。90年代初,NLP的研究目标开始从小规模受限语言处理走向大规模真实文本处理。把这个新目标正式列入大会主题的是1990年在赫尔辛基举行的“第13届国际计算语言学大会”。那些只有几百个词条和数十条语法规则的受限语言分析系统，通常被业内人士戏称为“玩具”，不可能有什么实用价值。、企业和广大计算机用户期盼的是像汉字输入、语音听写机、文-语转换(TTS)、搜索引擎、信息抽取(IE)、信息安全和机器翻译（MT）那样的、有能力处理大规模真实文本的实用化系统。

正是基于对这个里程碑式转折的关注，笔者在1993年就列举了四种大规模真实文本处理的应用前景:新一代信息检索系统;按客户要求编辑的报纸;信息抽取，即把非结构化的文本转化为结构化的信息库;大规模语料库的自动标注。值得庆幸的是，今天所有这四个方向都有了实用化或商品化的成果。

尽管全世界都把大规模真实文本处理看做是NLP的一个战略目标，但这不等于说受限领域的机器翻译、语音对话、电话翻译和其他一些基于深层理解的自然语言分析技术或理论研究，就不应当再搞了。目标和任务的多样化是学术界繁荣昌盛的一个标志。问题是要考虑清楚NLP的主战场在哪里，我们的主力应当部署在哪里。

中文难办吗？

谈到中文信息处理所面临的重大应用课题，如企业和广大计算机用户所期盼的汉字输入、语音识别等，大家似乎并没有什么分歧。但是当讨论深入到实现这些课题的方法或技术路线时，分歧马上就泾渭分明了。第一种意见认为，中文信息处理的本质是汉语理解，也就是要对汉语真实文本实施句法-语义分析。持这种意见的学者主张，以往在中文信息处理中使用的概率统计方法已经走到了尽头，为了在理解或语言层面上解决中文信息处理问题，就必须另辟蹊径，这条蹊径便是语义学。据说这是因为汉语不同于西方语言，汉语的句法相当灵活，汉语本质上是一种意合语言等。

与上述意见相对立的观点是:前面提到的绝大多数应用系统（MT除外）其实都是在没有句法-语义分析的情况下实现的，因此谈不上“理解”。 如果一定要说“理解”，那么只是用图灵实验来证实的所谓“理解”。

上述双方争论的焦点是方法，但目标和方法通常是密不可分的。如果我们同意把大规模真实文本处理作为NLP的战略目标，那么实现这一目标的理论和方法也必然要跟着变化。无独有偶，1992年在蒙特利尔召开的“第四届机器翻译的理论和方法国际会议(TMI-92)”宣布大会的主题是“机器翻译中的经验主义和理性主义方法”。这就是公开承认，在传统的基于语言学和人工智能方法（即理性主义）的NLP技术以外，还有一种基于语料库和统计语言模型的新方法（即经验主义）正在迅速崛起。

NLP的战略目标和相应的语料库方法都是从国际学术舞台的大视野中获得的，中文信息处理自然也不例外。那种认为中文文本处理特别困难，以至要另辟蹊径的观点，缺少有说服力的事实根据。拿信息检索(IR)来说，它的任务是从一个大规模的文档库中寻找与用户的查询相关的文档。怎样表示文档和查询的内容，以及如何度量文档和查询之间的相关程度，就成为IR技术需要解决的两个基本问题。召回率和精确率则是评价一个IR系统的两个主要指标。由于文档和查询都是用自然语言表述的，这个任务可以用来说明中文和西方语言所面临的问题和所用的方法其实是十分相似的。一般来说，各文种的IR系统都用文档和查询中的词频(tf)和倒文档频率(idf)来表示文档和查询的内容，所以本质上是一种统计方法。

世界文本检索大会TREC (://trec.nist.gov/) 的最大特点是通过提供大规模训练语料和统一评测方法来支持IR技术的研发。研究团队必须通过大会的统一评测并名列前茅，才能获准到会上来做报告。1992年起TREC每年举办一届大会，并得到美国国防部（DARPA）和国家标准技术局（NIST）的资助。会议对包括中文、日文在内的多文种文档库开展了IR评测。结果表明，中文IR并没有因为存在分词问题就比其他文种做得差，而且迄今没有证据表明各语种的NLP，包括基于概念的或基于句法-语义分析的技术，能明显提高IR系统的性能。

什么是主流技术？

语料库方法和统计语言模型不但没有过时，而且在可比的统一评测中被证明是当前各国语言信息处理的一种主流技术。

1. N元模型

设wi是文本中的任意一个词，如果已知它在该文本中的前两个词 wi-2w-1，便可以用条件概率P(wi|wi-2w-1)来预测wi出现的概率。这就是统计语言模型的概念。一般来说，如果用变量W代表文本中一个任意的词序列，它由顺序排列的n个词组成，即W=w1w2...wn，则统计语言模型就是该词序列W在文本中出现的概率P(W)。利用概率的乘积公式，P(W)可展开为：

P(W) = P(w1)P(w2|w1)P(w3| w1 w2)...P(wn|w1 w2...wn-1)

不难看出，为了预测词wn的出现概率，必须知道它前面所有词的出现概率。从计算上来看，这种方法太复杂了。如果任意一个词wi的出现概率只同它前面的两个词有关，问题就可以得到极大的简化。 这时的语言模型叫做三元模型 (tri-gram):

P(W)≈P(w1)P(w2|w1)∏i(i=3,...,nP(wi|wi-2w-1)

符号∏i i=3,...,n P(...) 表示概率的连乘。一般来说，N元模型就是设当前词的出现概率只同它前面的N-1个词有关。重要的是这些概率参数都是可以通过大规模语料库来计算的。比如三元概率有

P(wi|wi-2wi-1) ≈ count(wi-2wi-1wi) /count(wi-2wi-1)

式中count(...) 表示一个特定词序列在整个语料库中出现的累计次数。

统计语言模型有点像天气预报中使用的概率方法，用来估计概率参数的大规模语料库好比是一个地区历年积累起来的气象记录。而用三元模型来做天气预报，就好比是根据前两天的天气情况来预测今天的天气。天气预报当然不可能百分之百准确，但是我们大概不会因此就全盘否定这种实用的概率方法吧。

2. 语音识别

语音识别作为计算机汉字输入的另一种方式越来越受到业内人士的青睐。所谓听写机就是语音识别的一种商品。那么当前商品化的听写机用的是什么技术呢？

其实，语音识别任务可视为对以下条件概率极大值的计算问题：

W*= argmaxW P(W|speech signal)

= argmaxW P(speech signal|W) P(W) / P(speech signal)

= argmaxW P(speech signal|W) P(W)

式中数学符号argmaxW 表示对不同的候选词序列W计算条件概率P(W|speech signal)的值，从而使W*成为条件概率值最大的词序列。它也就是当前输入语音信号speech signal所对应的输出词串了。

公式第二行是利用贝叶斯定律转写的结果，因为条件概率P(speech signal|W)比较容易估值。公式的分母P(speech signa ) 对给定的语音信号是一个常数，不影响极大值的计算，故可以从公式中删除。在公式第三行所示的结果中，P(W)叫做统计语言模型；P(speech signal|W) 叫做声学模型。

据调查，目前市场上中文和英文的听写机产品都是用词的三元模型实现的, 几乎完全不用句法-语义分析手段。这说明不同语言的产品技术往往是相通的。没有证据表明，中、英两种语言的听写机在性能指标上有显著的差异。所以那种断言中文信息处理一定比西方语言困难，实现中文信息处理必须另辟蹊径的说法，其实是站不住脚的。

三元模型（或一般的N元模型）只利用了语言的表层信息（或知识），即符号（字、词、词性标记等）序列的同现信息。谁也没有说它是十全十美的。在这一领域中，下一个研究目标应当是结构化对象（如句法树或语义框架）的统计模型。当然能做到语言理解是了不起的成果，它肯定会比目前这种统计语言模型强得多，这是不争的事实。问题是目前国内外还没有哪一种语言的句法-语义分析系统可以胜任大规模真实文本处理的重任。因此，对于世界各国的语言来说，当前的主流技术仍是语料库方法和统计语言模型。

3. 词性标注

至少像短语结构文法这样一类的语法规则是建立在词类基础上的。无怪乎语言学界有句行话说，没有词类就没法讲语法了。所以在自然语言的句法分析过程中，大概都有一个词性标注的阶段。不难理解，汉语的自动分词和词性标注的精确率，将直接影响到后续的句法分析结果。据观察，在汉语句法分析结果中，有高达60%的分析错误来源于分词和词性标注的错误。

在英语的词库中约 14% 的词形(type)具有不只一个词性，而在一个语料库中，总词次数(tockens)中约 30% 是兼类词。从这个统计数字中可以估计出词性标注任务的难度。历史上曾经先后出现过两个方法迥异的英语词性标注系统：TGIT系统拥有3000条上下文相关规则， 而CLAWS系统完全用概率统计方法。两个系统各自完成了100万词次的英语语料库的自动词性标注任务。评则结果（见下表）表明，用概率统计方法的CLAWS系统的标注精度达到96%，比TGIT系统提高了近20个百分点。经过改进的CLAWS系统日后承担了英国国家语料库BNC一亿条英语词的词性标注任务。

具体来说，CLAWS系统用的是词类标记的二元模型。如果令 C = c1...cn 和 W = w1...wn分别代表词类标记序列和词序列，则词性标注任务可视为在已知词序列W的情况下，计算如下条件概率极大值的问题：

C*= argmaxC P(C|W)

= argmaxC P(W|C)P(C) / P(W)

≈ argmaxC ∏i i=1,...,nP(wi|ci)P(ci|ci-1 )

P(C|W) 表示：已知输入词序列W的情况下，出现词类标记序列C的条件概率。数学符号argmaxC 表示通过考察不同的候选词类标记序列C, 来寻找使条件概率P(C|W) 取最大值的那个词序列W*。后者应当就是对W的词性标注结果。

公式第二行是利用贝叶斯定律转写的结果，由于分母P(W) 对给定的W是一个常数，不影响极大值的计算，故可以从公式中删除。接着对公式进行近似。首先，引入独立性设，认为词序列中的任意一个词wi的出现概率近似，只同当前词的词性标记ci有关，而与周围（上下文）的词类标记无关。即词汇概率

P(W|C) ≈ ∏i i=1,...,nP(wi|ci )

其次，用二元设，即近似认为任意词类标记 ci的出现概率只同它紧邻的前一个词类标记ci-1有关。因此有:

P(C) ≈∏i i=,...,n P(ci|ci-1)

P(ci|ci-1) 是词类标记的转移概率，也叫做二元模型。

上述这两个概率参数也都可以通过带词性标记的语料库来分别估计：

P(wi|ci) ≈ count(wi,ci) / count(ci)

P(ci|ci-1) ≈ count(ci-1ci) / count(ci-1)

顺便指出，国内外学者用词类标记的二元或三元模型实现的中、英文词性自动标注都达到了约95%的标注精确率。

评测为什么是惟一的评判标准

有评测才会有鉴别。评判一种方法优劣的惟一标准是相互可比的评测，而不是设计人员自己设计的“自评”，更不是人们的直觉或某个人的“远见”。近年来，在语言信息处理领域，通过评测来推动科学技术进步的范例很多。国家“863”智能计算机专家组曾对语音识别、汉字（印刷体和手写体）识别、文本自动分词、词性自动标注、自动文摘和机器翻译译文质量等课题进行过多次有统一测试数据和统一计分方法的全国性评测，对促进这些领域的技术进步发挥了非常积极的作用。

在国际上，美国国防部先后发起的TIPSTER 和 TIDES两个和语言信息处理相关的，就被称为“评测驱动的”。它们在信息检索(TREC)、信息抽取（MUC）、命名实体识别（MET-2）等研究课题上，既提供大规模的训练语料和测试语料，又提供统一的计分方法和评测软件，以保证每个研究小组都能在一种公平、公开的条件下进行研究方法的探讨，推动科学技术的进步。TREC、MUC和MET-2等会议所组织的多文种评比活动也有力地说明，其他语言用并证明有效的方法，对中文也一样适用，不同文种应用系统的性能指标大体相当。固然，每种语言都有它自己的个性，然而这些个性不应当被用来否定语言的共性，并在事实不足的情况下做出错误的判断。

为了推动中文信息处理的发展，让我们拿起评测这个武器，扎扎实实地研究其适用技术，不要再想当然了。建议科研主管部门在制定项目时，至少要在一个项目的总经费中拿出10%左右的拨款用于资助该项目的评测。没有统一评测的研究成果，终究不是完全可信的

导语：芬兰位于欧洲北部。这个国家三分之一的土地在北极圈内。它被称为“千湖之国”，也被认为是圣诞老人的故乡。去芬兰旅游也是很多人的旅行。那么，芬兰什么时候去？有什么好玩的？让我们和边肖一起来看看吧。

最佳旅行时间

芬兰一年四季都适合旅游，不同季节呈现出不同的风景，值得驻足欣赏。

极光季节：9月-11月

虽然冬季漫长的芬兰非常适合极光的观测，但寒冷的季节并不总是观测极光的最佳时机。如果你想在旅行中更自信地欣赏极光，请尽量在秋天去。极圈的天气在秋季并不善变，下雪天较少，晴朗的夜晚更适合观测极光。

雪季：11月-次年4月

芬兰冬天的雪量惊人，恰逢春节期，也是国内游客最多的季节。在这个季节，在芬兰旅游，可以体验冰屋酒店、哈士奇雪橇、室外等活动。而且你还可以在芬兰的专业滑雪场一试身手。不过出行要注意交通安全，而且由于降雪比较集中，观测极光还是要靠点运气的。

夏季：六月至八月

夏天可以去芬兰南部的图尔库群岛避暑，这一点很少被环游北欧的国内旅行者注意到，是炎炎夏日的一个逃避选择。周围有很多国家公园，非常适合亲子游。被称为“千湖之国”的芬兰，夏天会呈现出一派生机勃勃的景象，与冬天截然不同。热爱户外和自然风光的旅行者不要错过。

芬兰旅游路线

芬兰经典8日线路:

D1:赫尔辛基大教堂乌贝斯基东大教堂露天市场

D2:岩石教堂波尔瓦大教堂赫尔辛基中央火车站。

D3Kemi:破冰船Sampo。

D4:北极中心和拉普兰省博物馆圣诞老人村

D5罗瓦涅米：BearhillHusky

D6罗瓦涅米：维多利亚滑雪度村中心

D7罗瓦涅米：维多利亚滑雪度村中心

D8基蒂拉：基蒂拉机场

芬兰赏极光7日线路：

D1:波尔瓦大教堂赫尔辛基大教堂乌斯别斯基东大教堂露天自由市场。

D2:破冰船桑波号雪之城堡

D3:拉努阿野生动物园圣诞老人村圣诞老人办公室圣诞老人邮局。

D4:奥纳斯山滑雪场

D5:北极中心和拉普兰省博物馆

D6:BearhillHusky

D7:艾瓦罗机场

冬季装备

连衣裙

冬天去芬兰，“有多冷”“需要穿多厚”是第一个问题。提前关注目的地的天气预报。芬兰北极圈冬季气温可能达到零下40度，多风多雪。厚的和中长的羽绒服一定要备好。

可以准备的保暖衣物还包括天鹅绒保暖裤和防风保暖裤，羽绒服下面可以根据个人的体感选择毛衣或者其他衣物。羽绒服最好选择防水材质，因为极圈雪多。如果外套不防水，下雪后就比较麻烦了。

如果你冬天在芬兰参加户外活动，正规的活动公司会提供户外保暖衣物、鞋子、手套等装备，保证你在户外不会被冻伤或感冒。

鞋

一定要选择防水防滑的鞋子，最好是靴子，保证脚踝不受凉。

附件

保暖帽(最好是能保护耳朵的雷锋帽、耳罩、围巾、手套都是必须的。手套最好防水。

保暖设备

各部位暖宝宝都可以考虑携带。