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CRFs模型下的中文自动分词研究
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CRFs模型下的中文自动分词研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
1 绪论第9-15 页
　　· 研究背景与意义第9 页
　　· 中文分词技术的难点第9-11 页
　　　　· 汉语分词规范第10 页
　　　　· 切分歧义问题第10-11 页
　　　　· 未登录词问题第11 页
　　· 主要研究方法第11-13 页
　　· 研究现状第13-14 页
　　· 本文研究工作概述第14-15 页
2 条件随机场第15-27 页
　　· 有向图模型第15-21 页
　　　　· 隐马尔可夫模型第16-17 页
　　　　· 最大熵马尔可夫模型第17-21 页
　　· 无向图模型第21-22 页
　　　　· 无向图中的条件独立性与势函数第21-22 页
　　· 条件随机场(CRFs)模型第22-27 页
　　　　· CRFs的无向图结构第22 页
　　　　· 条件随机场的势函数表示第22-24 页
　　　　· 条件随机场的参数估计第24-25 页
　　　　· CRFs的边缘概率第25-26 页
　　　　· CRFs的优势第26-27 页
3 基于CRFs边缘概率的中文分词第27-34 页
　　· 标注集第27 页
　　· 特征集第27-29 页
　　　　· 局部特征第27-28 页
　　　　· 词的全局特征第28 页
　　　　· 字的全局特征第28-29 页
　　· 边缘概率的利用与优化第29-31 页
　　　　· 字符边缘概率的首次优化第29-30 页
　　　　· 用于后处理的词典的构建第30 页
　　　　· 重组低边缘概率的候选词第30-31 页
　　· 使用基于类的隐马尔可夫模型处理子串第31-32 页
　　· 结合置信度方法得到最终标注结果第32-34 页
4 基于改进CRFs的中文分词第34-41 页
　　· 词图第34 页
　　· 改进的CRFs第34-36 页
　　· 特征集第36-37 页
　　· 未登录词的识别第37-40 页
　　· 与原始CRFs的区别第40-41 页
5 实验结果与分析第41-52 页
　　· 基于原始CRFs的分词实验第41-46 页
　　　　· 实验数据说明第41 页
　　　　· 评价参数的定义第41-42 页
　　　　· 结果评测第42-45 页
　　　　· 结果分析第45-46 页
　　· 基于改进CRFs的分词实验第46-52 页
　　　　· 实验数据说明第46-47 页
　　　　· 结果评测第47-48 页
　　　　· 角色特征引入后的相关实验第48-50 页
　　　　· 综合分析第50-52 页
结论第52-54 页
参考文献第54-57 页
附录A nihao词性标注集第57-60 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第60-61 页
致谢第61-62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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