5
Oct
美国3名科学家获诺贝尔生理学或医学奖
By 苏剑林 | 2009-10-05 | 17612位读者 | 引用2009年度的诺贝尔奖评选开始了，从10月5日开始，诺贝尔奖的获选人将逐步揭开。今天17:00，诺贝尔生理学或医学奖的得奖者已经揭开，他们就是美国的——美国加利福尼亚旧金山大学的伊丽莎白·布莱克本(Elizabeth Blackburn)、美国巴尔的摩约翰·霍普金斯医学院的卡罗尔-格雷德(Carol Greider)、美国哈佛医学院的杰克·绍斯塔克(Jack Szostak)以及霍华德休斯医学研究所！他们的主要成就为发现了端粒和端粒酶保护染色体的机理。
伊丽莎白·布莱克本(Elizabeth Blackburn)
伊丽莎白·布莱克本(Elizabeth Blackburn)
10
Oct
德国女作家摘得2009诺贝尔文学奖
By 苏剑林 | 2009-10-10 | 17080位读者 | 引用
31
Oct
“战神”升空看它到底有多神？
By 苏剑林 | 2009-10-31 | 21088位读者 | 引用
26
Oct
新词发现的信息熵方法与实现
By 苏剑林 | 2015-10-26 | 103067位读者 | 引用在本博客的前面文章中，已经简单提到过中文文本处理与挖掘的问题了，中文数据挖掘与英语同类问题中最大的差别是，中文没有空格，如果要较好地完成语言任务，首先得分词。目前流行的分词方法都是基于词库的，然而重要的问题就来了：词库哪里来？人工可以把一些常用的词语收集到词库中，然而这却应付不了层出不穷的新词，尤其是网络新词等——而这往往是语言任务的关键地方。因此，中文语言处理很核心的一个任务就是完善新词发现算法。
新词发现说的就是不加入任何先验素材，直接从大规模的语料库中，自动发现可能成词的语言片段。前两天我去小虾的公司膜拜，并且试着加入了他们的一个开发项目中，主要任务就是网络文章处理。因此，补习了一下新词发现的算法知识，参考了Matrix67.com的文章《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》，尤其是里边的信息熵思想，并且根据他的思路，用Python写了个简单的脚本。
文章转载于：http://gerry.lamost.org/blog/?p=417
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去年是国际天文年，在翻译官方宣传手册之外，还在朋友们的鼓励下给《天文爱好者》写了一年的连载，介绍著名星表。编辑李鉴给这个系列起了个很棒的名字：“群星的族谱”。前后四五百年，二十多代天文学家，上千个星表，在新线索的串联下，发展脉络清晰可见。我常常因为灵光乍现激动得匆匆提笔，却在下笔的一刻冒出更多的问题……在积累有限之外，自己的笔力也还不足以驾驭这样宏大的题材，就当成框架索引来看好了。虽然遗憾种种，但总算是完成了
一个心愿。这里是这个系列的番外篇，介绍星表数据库，发表在2010年1月的爱好者杂志上。
讲星表，就不能不提到法国斯特拉斯堡天文数据中心（Strasbourg Astronomical Data Center），这个始建于1972年的数据中心汇集了有文献记载的近万个星表，提供了详尽的查询方式，是天文学家获取数据的首选。而它的身世却少有人知……
16
Mar
三年,两年,一年...
By 苏剑林 | 2010-03-16 | 29304位读者 | 引用
6
Apr
2010年4月全球天文月(One People,One Sky)
By 苏剑林 | 2010-04-06 | 73553位读者 | 引用
28
Feb
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