基于条件随机场的自动分词技术的研究
| 独创性声明 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 前言 | 第10-16页 |
| ·自然语言理解概述 | 第10-14页 |
| ·自然语言理解系统的发展阶段 | 第12页 |
| ·国内的发展状况 | 第12-14页 |
| ·本文研究背景与意义 | 第14-15页 |
| ·本文研究工作概述 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 汉语分词技术概述 | 第16-24页 |
| ·汉语分词的意义 | 第16页 |
| ·汉语分词算法的分类 | 第16-18页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第16-17页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第17页 |
| ·基于统计模型的分词方法 | 第17-18页 |
| ·汉语分词技术的难点 | 第18-23页 |
| ·汉语分词规范 | 第18-19页 |
| ·词的概念 | 第18-19页 |
| ·不同应用的要求 | 第19页 |
| ·切分歧义问题 | 第19-20页 |
| ·未登录词问题 | 第20-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 条件随机场 | 第24-45页 |
| ·有向图模型 | 第24-30页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第25-27页 |
| ·标记序列数据 | 第26-27页 |
| ·生成模型的局限性 | 第27页 |
| ·最大熵马尔可夫模型 | 第27-30页 |
| ·标记序列数据 | 第28-29页 |
| ·标记偏置问题 | 第29-30页 |
| ·无向图模型 | 第30-32页 |
| ·条件随机场图结构 | 第32-33页 |
| ·最大熵理论 | 第33-34页 |
| ·CRFs的潜在函数 | 第34-35页 |
| ·参数估计 | 第35-40页 |
| ·最大似然参数估计 | 第35-36页 |
| ·CRFs的最大似然估计 | 第36-37页 |
| ·迭代缩放 | 第37-40页 |
| ·CRFs中的GIS | 第38-39页 |
| ·CRFs中的IIS | 第39-40页 |
| ·CRFs的优化及实现 | 第40-44页 |
| ·一阶优化技术 | 第41页 |
| ·二阶优化技术 | 第41-43页 |
| ·实现 | 第43-44页 |
| ·CRF概率的矩阵计算 | 第43页 |
| ·的动态规划方法计算特征期望 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于CRFS的自动分词 | 第45-56页 |
| ·CRFs工具的选用 | 第45-46页 |
| ·语料的选取 | 第46页 |
| ·CRFs特征的选取 | 第46-48页 |
| ·实验评测标准 | 第48页 |
| ·实验设计 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结束语 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
