基于统计学习的中文组块分析技术研究



基于统计学习的中文组块分析技术研究

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基于统计学习的中文组块分析技术研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-15 页
第1章绪论	第15-31 页
· 研究的目的和意义	第15-17 页
· 组块分析技术的研究现状	第17-28 页
· 英文组块分析研究综述	第18-21 页
· 中文组块分析研究综述	第21-24 页
· 中文组块分析相关领域研究	第24-28 页
· 本文的研究内容	第28-30 页
· 研究内容概述	第28-29 页
· 本文主要创新点	第29-30 页
· 本文的内容安排	第30-31 页
第2章组块定义和语料库构建方法	第31-48 页
· 引言	第31-32 页
· 组块定义和划分原则	第32-33 页
· 组块定义	第32 页
· 组块划分原则	第32-33 页
· 本文的组块分析语料库获取方法	第33-47 页
· 英文组块分析语料库的类型定义和获取方法	第33-36 页
· 自动抽取的中文组块分析语料库	第36-43 页
· 人工标注的中文组块分析语料库	第43-47 页
· 本章小结	第47-48 页
第3章基于统计学习模型的组块分析算法	第48-79 页
· 引言	第48-51 页
· 问题描述和性能评价	第51-54 页
· 组块分析的问题描述	第51 页
· 组块分析的性能评价	第51-53 页
· 组块分析的训练测试集	第53-54 页
· 基于产生式模型的分析算法	第54-57 页
· 隐马尔科夫模型	第54-55 页
· 组块分析的统计规则算法	第55-57 页
· 实验结果和分析	第57 页
· 基于判别式模型的分析算法	第57-66 页
· 组块分析的最大熵模型算法	第58-61 页
· 基于改进的最大熵马尔科夫模型的组块分析算法	第61-64 页
· 实验结果和分析	第64-66 页
· 基于条件随机域模型的分析算法	第66-73 页
· 标记偏置问题	第66-68 页
· 模型构建方法	第68-70 页
· 特征选择和算法流程	第70-71 页
· 实验结果和分析	第71-73 页
· N-fold模板纠正后处理算法	第73-77 页
· 基于转换的错误驱动方法原理	第73-75 页
· 错误驱动的N-fold模板纠正算法	第75-76 页
· 实验结果和分析	第76-77 页
· 本章小结	第77-79 页
第4章组块分析算法的特征选取研究	第79-103 页
· 引言	第79-80 页
· 判别学习模型中的特征描述和抽取方法	第80-81 页
· 组块分析中的常用语言特征	第81-85 页
· 词对组块分析的影响分析	第81-83 页
· 词性对组块分析的影响分析	第83-84 页
· 词缀对组块分析的影响分析	第84 页
· 其他特征对组块分析的影响分析	第84-85 页
· 基于语义词典的语义类特征	第85-93 页
· 语义信息词典	第85-87 页
· 语义类特征抽取算法	第87-89 页
· 基于语义类特征的组块分析方法	第89-91 页
· 实验结果和分析	第91-93 页
· 语料库抽取的新词类特征	第93-102 页
· 基于条件信息熵的词类特征	第94-98 页
· 基于先验知识的词类特征	第98 页
· 实验结果和分析	第98-102 页
· 本章小结	第102-103 页
第5章中文组块分析一体化模型方法	第103-115 页
· 引言	第103-104 页
· 基于双层条件随机域的一体化模型	第104-106 页
· 基于条件随机域模型的中文词性标注	第104 页
· 双层条件随机域模型	第104-106 页
· 实验结果和分析	第106 页
· 基于新词类特征的一体化模型	第106-111 页
· 特征抽取	第107 页
· 模型结构	第107-109 页
· 名实体识别和仿词识别	第109 页
· 可信度估计	第109-110 页
· 实验结果和分析	第110-111 页
· 基于组块的相似度计算	第111-114 页
· 词语相似度计算	第112 页
· 基于词语相似度的组块相似度计算方法	第112-113 页
· 实验结果和分析	第113-114 页
· 本章小结	第114-115 页
结论	第115-117 页
参考文献	第117-125 页
攻读学位期间发表的学术论文	第125-127 页
致谢	第127-128 页
个人简历	第128-129页

本篇论文共129页，点击这进入下载页面。

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