20
Sep
火炬来了!“潮流”Vs “进取”，等待你的抉择！
By 苏剑林 | 2009-09-20 | 19133位读者 | 引用
20
Sep
科学空间：2009年10月重要天象
By 苏剑林 | 2009-09-20 | 29583位读者 | 引用9月意味着秋的到来，而十月更加是秋高气爽的季节，这样的气候对于天文爱好者来说是莫大的喜讯。而中秋和国庆的同喜，则更加令人高兴。在此提前祝愿大家国庆快乐、中秋快乐！大家想好去哪里玩了吗？
在玩之前，不妨关注下10月的天象。近期主要有三个方面的星象可供天文爱好者们观测，其中包含两场流星雨、行星合月和行星相合。喜欢拍照的朋友一定会喜欢的。
主要天象：
◆10月◆ 太阳由室女座运行到天秤座
03日 中秋快乐！
06日 水星西大距
08日 月掩昴星团；水星合土星
09日 天龙座流星雨极大（00:40, ZHR=20）
12日 月掩火星
13日 金星合土星
14日 金星合木星
18日 双子座ε流星雨极大（ZHR=2）
21日 月掩心宿二；猎户座流星雨极大（ZHR=30）
23日 小狮座流星雨极大（ZHR=2）
27日 木星合月
6
Oct
最受尊崇的3位诺贝尔奖得主
By 苏剑林 | 2009-10-06 | 21776位读者 | 引用
7
Oct
关于中国人获得诺贝尔奖的情况
By 苏剑林 | 2009-10-07 | 34000位读者 | 引用在网上查了查关于华人获得诺贝尔奖的情况，共有10（11）人曾获奖
李政道：1926年生于上海，美籍华人，1957年获诺贝尔物理学奖，时年31岁；
杨振宁：1922年生于安徽，美籍华人，1957年获诺贝尔物理学奖，时年35岁；
丁肇中：1936年生于美国，美籍华人，1976年获诺贝尔物理学奖，时年40岁；
李远哲：1936年生于台湾，美籍华人，1986年诺贝尔获化学奖，时年50岁；
朱棣文：1948年生于美国，美籍华人，1997年诺贝尔获物理学奖，时年49岁；
崔 琦：1939年生于河南，美籍华人，1998年诺贝尔获物理学奖，时年59岁；
达 赖：1935年生于西藏，中国国籍，1989年诺贝尔和平奖，时年54岁；
高行健：1948年生于江西，获奖同年加入法国籍，2000年获诺文学奖，时年52岁；
钱永健：1952年生于美国，美籍华人，2008年诺贝尔化学奖，时年56岁；
高 锟：1933年生于上海，同时拥有英国、美国国籍和中国香港居民身份，2009年物理学奖，时年76岁。
希望看到更多中国人的身影，更希望看到有地地道道的Chinese的出现。诺贝尔奖，中国一定不会永远沉默！
10
Oct
居然是他！奥巴马获得2009年诺贝尔和平奖！
By 苏剑林 | 2009-10-10 | 18278位读者 | 引用站长：因为10月8日就上学了，所以不能够及时上网查阅和更新文学奖和和平奖的消息。不过一直在用手机关注着，前天晚上7:00，就一直用手机关注着诺贝尔奖官方网站，最终发现德国人取得了文学奖。而昨天晚上，一个更加惊人的消息发出来了——2009年诺贝尔和平奖的得主竟然是Barack Obama！
太意外了！居然是我们熟悉的美国总统！世界各国也是这样的意外，然而，令人深思的应该是：颁布诺贝尔奖给奥巴马的主要原因，并非肯定奥巴马已经有的成就，应该是鼓励他带领美国为世界作出更大的贡献！由此观之，世界对这位美国总统的期望是十分大的！
中国网10月9日电 据路透社报道，10月9日美国总统贝拉克·奥巴马(Barack Obama )因为世界和平所做的工作，以及呼吁削减世界核武库而赢得2009年诺贝尔和平奖。
奥巴马获2009年诺贝尔和平奖
25
Oct
2012年，地球完蛋了？
By 苏剑林 | 2009-10-25 | 28037位读者 | 引用
30
Oct
最新调查解“毒”珠江：工业水污染触目惊心！
By 苏剑林 | 2009-10-30 | 20210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 | 101216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。
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