摘要 | 第2-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 引言 | 第8-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
1.2.1 显性人称代词指代消歧 | 第8-11页 |
1.2.2 缺省零指代消歧 | 第11-13页 |
1.2.3 人称代词待消歧项识别 | 第13页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
第二章 维吾尔语显性人称代词指代消歧 | 第16-31页 |
2.1 任务概述 | 第16-17页 |
2.2 概念形式化表示 | 第17-18页 |
2.2.1 指代关系 | 第17页 |
2.2.2 能够被人称代词消歧的实体 | 第17-18页 |
2.2.3 指代链 | 第18页 |
2.3 语料库资源 | 第18-21页 |
2.3.1 常用语料库来源 | 第18-20页 |
2.3.2 实验语料 | 第20-21页 |
2.4 显性人称代词指代消歧流程及模型框架 | 第21-27页 |
2.4.1 生成训练实例和测试实例 | 第22-23页 |
2.4.2 LSTM | 第23-24页 |
2.4.3 Bi-LSTM | 第24页 |
2.4.4 维吾尔语显性人称代词hand-crafted特征 | 第24-26页 |
2.4.5 融合特征与softmax分类 | 第26-27页 |
2.5 实验分析 | 第27-30页 |
2.5.1 性能评测方法 | 第27页 |
2.5.2 实验设计 | 第27-28页 |
2.5.3 Bi-LSTM与其他模型的指代消歧性能对比 | 第28页 |
2.5.4 hand-crafted特征对指代消歧结果的影响 | 第28-29页 |
2.5.5 语料规模对消歧效果的影响 | 第29-30页 |
2.6 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于栈式降噪自编码的维吾尔语零指代消歧 | 第31-43页 |
3.1 任务概述 | 第31-32页 |
3.2 维吾尔语零指代消歧流程和模型结构 | 第32页 |
3.3 特征抽取 | 第32-35页 |
3.3.1 word embedding特征 | 第33页 |
3.3.2 hand-crafted特征 | 第33-35页 |
3.4 抽取训练实例和测试实例 | 第35-36页 |
3.5 基于SDAE的维吾尔语零指代消歧模型 | 第36-37页 |
3.5.1 降噪自编码神经网络 | 第36-37页 |
3.5.2 模型构建 | 第37页 |
3.6 实验结果与分析 | 第37-41页 |
3.6.1 实验设计 | 第37-38页 |
3.6.2 隐层层数大小对消歧效果的影响 | 第38-39页 |
3.6.3 SDAE中噪声比例ρ的确定 | 第39页 |
3.6.4 word embedding维度大小对消歧效果的影响 | 第39-40页 |
3.6.5 word embedding特征与hand-crafted特征对消歧效果的影响 | 第40-41页 |
3.6.6 SDAE与其他模型消歧效果对比 | 第41页 |
3.7 本章小结 | 第41-43页 |
第四章 维吾尔语显性人称代词的待消歧项识别 | 第43-51页 |
4.1 任务概述 | 第43页 |
4.2 显性人称代词待消歧项识别流程 | 第43-44页 |
4.3 特征抽取 | 第44-45页 |
4.4 构建训练实例和测试实例 | 第45-46页 |
4.5 模型结构 | 第46-47页 |
4.5.1 受限玻尔兹曼机(RBM) | 第47页 |
4.6 实验与分析 | 第47-49页 |
4.6.1 隐层层数对待消歧项识别性能影响 | 第48-49页 |
4.6.2 与其他模型的对比实验 | 第49页 |
4.7 本章小结 | 第49-51页 |
第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
作者攻读硕士期间的研究成果 | 第57-58页 |
致谢 | 第58-59页 |