中文微博中的问题检测技术研究



中文微博中的问题检测技术研究

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中文微博中的问题检测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第7-13页
· 研究背景与研究意义	第7-8页
· 相关工作	第8-10页
· 难点	第10-11页
· 中文疑问词的复杂性	第10-11页
· 中文未登录词	第11页
· 本文概述及主要贡献	第11-12页
· 本文组织结构	第12-13页
第二章微博中的问题分类及检测方法	第13-22页
· 微博中的问题分类	第13-16页
· 问题分类实例	第14-16页
· 中英文微博中的问题分布统计	第16页
· 问题检测方法	第16-18页
· 朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器	第17-18页
· 线性分类器	第18页
· 传统特征选取方法	第18-21页
· 疑问词	第19-20页
· N-Gram	第20页
· 序列模式(Sequential Pattern)	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第三章面向微博的中文分词	第22-33页
· 中文分词概述	第22-23页
· 基于字聚类的中文分词	第23-28页
· 序列标注	第23-25页
· 基于半监督K-means的中文字聚类	第25-28页
· 实验	第28-31页
· 数据集	第28-29页
· 实验设置	第29页
· 实验结果	第29-31页
· 分析	第31页
· 本章小结	第31-33页
第四章基于依存句法树模式的特征抽取	第33-42页
· 句法结构概述	第33-34页
· 句法结构对问题检测的重要性	第34-35页
· 依存句法树模式定义	第35-36页
· 依存句法树模式抽取	第36-41页
· 生成候选子树	第37-38页
· 子树合法性检查	第38-39页
· 模式泛化	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
第五章中文微博问题检测实验及分析	第42-52页
· 数据集	第42-43页
· 评价标准	第43页
· 实验设置	第43-45页
· 问题微博判断效果及分析	第45-47页
· 问题完备性判断效果及分析	第47-49页
· 基于字聚类的分词方法的影响	第49-50页
· 深度的影响	第50-51页
· 错误分析	第51页
· 本章小结	第51-52页
第六章总结及未来工作	第52-54页
参考文献	第54-58页
硕士期间发表论文	第58-59页
致谢	第59-60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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