基于柱搜索和神经网络的组块分析研究



基于柱搜索和神经网络的组块分析研究

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基于柱搜索和神经网络的组块分析研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-15页
1 绪论	第15-21页
· 研究背景	第15-16页
· 研究现状	第16-19页
· 英文组块分析的研究现状	第16-17页
· 中文组块分析的研究现状	第17-18页
· 基于统计的组块分析方法	第18-19页
· 论文主要工作	第19-20页
· 论文结构安排	第20-21页
2 组块分析背景知识	第21-39页
· 引言	第21页
· 组块分析任务介绍	第21-25页
· 名词短语组块分析	第21-22页
· 文本组块分析	第22-23页
· 中文上的组块分析任务	第23-24页
· 组块分析的目标	第24-25页
· 结果评价	第25-27页
· 评价方法	第25-26页
· 评价数据集	第26-27页
· 基于序列化标注的组块分析	第27-38页
· 组块分析的标注方式	第27-28页
· 常用序列化标注模型	第28-37页
· 参数训练	第37页
· 现有结构化学习方法的不足	第37-38页
· 小结	第38-39页
3 基于状态转移和神经网络的局部学习方法	第39-55页
· 引言	第39页
· 基于状态转移的方法	第39-42页
· 状态转移系统	第39-41页
· 状态转移方法的优点	第41-42页
· 神经网络得分计算	第42-44页
· 贪心标注策略	第44页
· 特征	第44-47页
· 特征模板	第44-46页
· 稠密特征表示	第46页
· 特征向量输入的生成	第46-47页
· 模型训练	第47-49页
· 模型参数	第47页
· 训练目标	第47-48页
· 训练算法	第48-49页
· 实验及结果分析	第49-53页
· 实验配置	第49-51页
· 实验结果及分析	第51-53页
· 贪心策略的缺点	第53-54页
· 小结	第54-55页
4 基于柱搜索的全局学习方法	第55-67页
· 引言	第55页
· 建模状态转移序列	第55-57页
· 状态转移序列的得分	第55-56页
· 状态转移序列的概率	第56-57页
· 柱搜索标注策略	第57-58页
· 全空间搜索	第57-58页
· 柱搜索	第58页
· 模型训练	第58-60页
· 对比散度学习	第59-60页
· 特征	第60页
· 模型参数	第60页
· 训练目标	第60页
· 训练算法	第60页
· 实验及结果分析	第60-65页
· 实验配置	第60-61页
· 实验结果及分析	第61-65页
· 简单神经网络的不足	第65页
· 小结	第65-67页
5 融合长短期记忆神经网络的柱搜索方法	第67-75页
· 引言	第67页
· 长短期记忆神经网络	第67-70页
· 长短期记忆神经网络	第67-68页
· 与单隐层前向反馈神经网络的对比	第68-70页
· 长短期记忆神经网络与神经-柱搜索方法的融合	第70页
· 模型训练	第70-71页
· 模型参数	第70页
· 训练目标	第70页
· 训练算法	第70-71页
· 实验及结果分析	第71-73页
· 实验配置	第71-72页
· 实验结果及分析	第72-73页
· 小结	第73-75页
6 总结与展望	第75-77页
· 论文工作总结	第75-76页
· 未来工作展望	第76-77页
参考文献	第77-84页
致谢	第84-85页
附录	第85-86页

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